分布式发电系统对多个分布式电源进行集中管理控制,能够同时满足用户电、热、冷的多样化需求,具有污染小、效率高等优点,并存在孤岛和并网两种运行模式。但是分布式发电系统中风、光等间歇性可再生能源发电具有不确定性的特点而难以得到精确的预测,因此研究分布式发电系统协调调度问题对提高可再生能源的消纳水平及系统运行的经济性具有重要的现实意义。本文分别采用经典场景法和鲁棒线性优化理论处理了间歇性可再生能源的不确定性,并从虚拟电厂、热电联供型微网、以及微能源网三个方面研究了分布式发电系统的协调调度问题。首先,本文以含风、光、水电的虚拟电厂自身收益最大化为目标,考虑风、光、水电日内的互补性和运行特性,研究在虚拟电厂孤岛运行模式下,在给定负荷类型并考虑可中断负荷时的最大供电水平,以及并网运行模式下,考虑备用时的最优申报电量决策。所提出的2种虚拟电厂多电源协同调度随机模型采用Wasserstein距离指标对风电、光伏发电出力的连续概率分布进行最优离散化,进而通过场景缩减技术形成经典场景,从而将随机优化问题转换为确定性优化问题处理,在减少计算量和保证精度间得到适当折中。算例分析了负荷曲线形状、风电电价、可中断负荷价格、备用价格等因素对虚拟电厂运行的影响,验证了所提模型的有效性和实用性。接着,本文以提高可再生能源吸纳率、降低微网热电联供成本为目的,研究了微网的热电协调调度。本文从用户供热舒适度的模糊性、微网供热系统的热惯性角度考虑,提出采用室内热舒适度指标将热负荷需求由传统的曲线转换为区间,从而使热负荷在各时间点上具有弹性;同时以自回归滑动平均(ARMA)模型描述供热系统多时段间的耦合关系,使供热量在时间轴上具有一定可调节性。本文将上述两个特性统称为热负荷的二维可控性。算例验证了本文方法可以有效减少热-电刚性耦合,为实现微网中热-电的时间平移和优化匹配提供了 一种新思路。最后,考虑温控负荷的热响应、室内环境热舒适度以及融合电、气网络的P2G技术,本文尝试对冷热电气多能互补的微能源网进行了数学建模,并采用鲁棒线性优化理论实现模型的确定性转化。所建立的数学模型为今后对微能源网协调调度的研究提供了一定的参考。