近年来风电装机容量的快速增长,风电并网的规模不断增加。但是由于风电场内部影响风速的因素较多且其具有不可控性,使得风电特性较之于传统的火电和水电,具有较强的不确定性。而传统优化调度模型多以确定性原则为前提,大规模风电并网所带来的不确定性将给电力系统的调度运行带来新的挑战。为切实保证系统在充分利用风能的同时能安全、经济的运行,则所建立的电力系统优化调度模型将具备更高的要求。在此背景下,本文以风电并网风险性为研究框架,针对风电接入的电力系统多目标优化调度模型及算法展开研究,论文的主要工作归纳如下:1)构建了风险置信风险模型,为灵活、合理的对风电并网风险性指标进行量化计算,并防止调度方案的过于保守,在风电出力概率分布引入机会约束,构建出风险置信风险模型。同时提出了一种最短置信区间近似计算方法,解决了威布尔分布置信区间估计不够准确问题。2)构建了计及风电置信风险成本的电力系统多目标最优潮流模型,将风电并网后由于维持系统稳定运行所带来的置信风险成本引入经济性目标,将系统的运行成本和污染物排放量作为优化目标,并综合节点功率平衡、机组出力、线路传输容量等约束。针对该模型的求解,设计一种新型的多目标复合回溯搜索(MOCBS)算法,在回溯搜索算法中嵌入不同的变异策略,一定程度上平衡了算法的寻优速度和深度。通过对算例的仿真研究表明,置信风险成本计算方法能较为灵活、合理和准确的量化风电并网风险性;MOCBS算法可搜索到更为宽广、均匀和准确的帕累托前沿。3)构建了计及计及风电置信风险的源网协调优化调度模型,对风电并网的风险性表征为风电置信风险功率综合偏差,并在经济性目标中加以考虑常规机组的环境成本,以系统的运行成本最小和风险功率综合偏差最低优化目标,此外模型的优化变量还包括了变压器变比和无功补偿容量。设计了一种可行性和非劣性综合排序回溯搜索(FNSBS)算法,其中算法的可行度可消除罚函数法需提前预设惩罚因子的主观性。通过对算例的仿真研究表明,置信风险功率综合偏差计算方法可实现在一定程度下降低计及风电并网的决策方案的保守性;源网协调的调度方案可使得到系统运行成本更少与风险功率综合偏差更低;FNSBS算法可在复杂问题下搜索到高质量的解。