随着分布式可再生能源的渗透率不断提高,用户侧可再生能源,如屋顶光伏、园区光伏和风电等,与传统负荷融合,形成新型的有源负荷,本文称之为广义负荷。其特性与传统负荷截然不同,随机性和波动性更强,需要建立新型的广义负荷模型和预测方法。广义负荷对输配电网的安全运行和优化调度带来新的挑战。对此,本文分别从三个方面展开研究:（1）广义负荷特性分析与模型;（2）广义负荷预测;（3）计及广义负荷的输配电网分布式协调优化运行。主要的研究工作及成果如下:首先,构建含有分布式新能源的广义负荷结构,并根据其构成是否有先验成分分为有先验与无先验成分的广义负荷,分别开展研究:1)有先验成分的广义负荷:这类广义负荷的结构成分是基本知道或者完全知道的,对此,采用多成分叠加的方式建立广义负荷模型。通过5种典型不同组成成分的广义负荷对其负荷特性展开分析。2)无先验成分的广义负荷:这类广义负荷的构成成分是基本不知道或者完全不知道。因此,对这类广义负荷利用历史数据采用主成分分析法（PCA）对高维的样本数据降维后,提取出低维特征指标。然后利用K近邻算法识别出新能源种类,并结合算例验证方法的准确性。其次,建立基于PCA-SVM（主成分-支持向量机）的广义负荷预测模型。运用主成分分析法对原始数据进行降维,提取出低维综合特征数据。然后将其作为支持向量机算法的输入数据来实现对广义负荷的预测。结合实测数据进行广义负荷预测计算,验证了方法的有效性,降低了样本的维数,提高了预测精度。最后,研究计及广义负荷的输配电网分布式协调优化运行。在广义负荷预测的基础上,以输配电网运行成本最低为优化目标,建立了基于概率协调的输配系统分层协调模型。将输配耦合系统根据物理结构分解为多个小系统,构建了考虑广义负荷的输配迭代交互的分布式决策框架。在此基础上,运用目标级联算法进行输配电网之间的迭代求解,各层之间通过交换边界功率的均值和方差进行协调优化。算例结果表明:广义负荷接入配电网可以提高对新能源的消纳,降低线路的有功功率和常规发电机组的输出功率,提高电网的经济效益。