为满足日益增长的能源消耗需求,实现全球低碳能源利用,扎实推进可再生能源发展利用已成为全球能源发展的焦点。微电网目前已成为消纳分布式可再生能源的重要途径。为减轻负荷和可再生能源的间歇性和波动性对微电网稳定经济运行的负面影响,有必要就其不确定性开展研究。区间预测常用于刻画负荷及可再生能源出力的不确定性,鲁棒调度可基于预测区间获取系统最优调度策略,无需获取不确定因素的概率分布,可操作性强,已经成为计及不确定性的系统优化调度的重要手段。因此,本文立足于微电网,关注微电网负荷和分布式光伏发电的不确定因素,研究考虑不确定性的区间预测方法和鲁棒调度建模方法,探索可提升微电网可再生能源消纳水平和负荷供应能力的鲁棒优化运行方案,具体研究内容如下:1)基于线性混合整数规划的负荷区间预测模型:为了自适应地获得高质量的预测区间,基于预测区间评价指标,提出了最小化区间平均宽度的区间预测优化模型,即在保证区间覆盖率基础上最小化区间平均宽度;引入整数变量表征预测区间覆盖情况,考虑预测区间覆盖率约束,建立了基于线性回归的混合整数规划模型。应用基于线性回归的分位数回归模型,获得预测子区间,利用预测子区间削减整数变量个数,加快模型求解。最后,基于实际负荷数据,验证了所提方法在预测性能上的优越性。2)基于有偏凸损失函数和自编码的光伏出力组合区间预测模型:针对基于上下限估计框架区间预测方法的不足,利用sigmoid函数特性,提出了一种可凸的新型有偏损失函数。选择极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）分别作为上下限的基预测引擎,并利用自动编码技术初始化ELM网络的输入权重矩阵。基于上下限的预测基预测引擎,构建了双层优化框架优化预测区间模型,其中上层问题运用网格搜索法选择有偏损失函数的最优超参数,并确定基预测引擎的最优组合,下层问题在给定超参数集下,运用凸优化逐个训练对应的基预测引擎。最后基于实际光伏数据,分季节验证了所提模型的预测性能。3)基于自适应不确定算子驱动的微电网两阶段鲁棒优化模型:首先,基于所获得的预测区间提出了一种考虑历史相关性的区间修正方法,对光伏出力预测区间中的不合理预测做出修正,提升区间锐度。然后,基于综合区间宽度估计预测目标的波动性,提出了一种考虑预测相关性的自适应算子取值方式,确定合适的不确定算子值,由此构建多面体不确定集。最后,考虑微型燃气轮机、储能接入,引入直接负荷控制模式的需求侧管理方法,以最小化综合运行经济成本为目标,建立了微电网两阶段自适应鲁棒优化调度模型,并利用列约束生成算法求解微网日前鲁棒调度决策。最后,基于具体算例验证了所提模型在微电网运行调度上的合理性和优越性。