风电预测是应对风电不确定性问题、辅助电力调度决策的重要手段,但受限于风速预测不准确、预测方法不完善等问题,目前的风电预测方法精度较低且难以大幅提升。因此,针对风电预测误差进行有效建模,精确描述预测误差的不确定性,对于电力调度具有重要的理论及现实意义。为了有效刻画预测误差的不确定性,本文以同一地区多风电场集群为切入点,分析了风电场典型数据的统计特性,并以Copula理论为基础深化建模,提出建模方法并分别建立了单风电场出力静态Copula模型、单风电场出力动态Copula模型及多风电场联合出力不确定性模型,最后在PJM-5系统中进行日前调度仿真,结合调度结果证明了模型的优越性及实用性。首先,定量分析了风电预测数据及预测误差数据的统计特性,结合Copula理论及其研究现状选取了适用于风电预测出力不确定性建模的Copula函数类型、藤Copula拓扑结构及相关系数求解方法。本文基于解决消纳矛盾的思路,讨论了风电预测的现有技术水平以及面临的技术困难,说明了本文研究内容,即建立风电预测出力的不确定性模型的研究必要性;基于国内外专家学者对于Copula函数在风电场不确定性建模的研究,说明了引入Copula理论作为建模工具的依据;结合Sklar定理、Pair-Copula理论及藤Copula理论列举了Copula函数的基本形式,阐明了其求解方法;以C藤和D藤为例作图说明了藤Copula函数的拓扑结构,并列举了二者的函数表达式,对Copula理论及基础建模方法进行了总体上的介绍。其次,提出了单风电场出力动态Copula模型建模方法,建立了8组静态、动态Copula模型,并通过对比算例证明了模型引入动态特性的优越性。本文对风电场出力预测数据及预测误差数据进行了统计学分析,定量分析了二者的相关性,说明了对二者进行联合建模的依据;基于单风电场预测出力及预测误差的相关性和同一地区两风电场预测出力的相关性及其的动态特性,引入了动态Copula理论,提出了动态相关系数的估计方法及模型评价方法;结合实测数据建立了8组动、静态模型,并对比了模型拟合优度,说明了动态Copula模型的优越性。再次,提出了高维动态藤Copula模型构建方法及多风电场联合出力不确定性模型构建方法,建立了高维动态藤Copula模型及多风电场联合出力不确定性模型,并通过对比算例证明了上述模型的优越性。本文基于同一地区两风电场预测出力的相关性及其的动态特性,引入了高维动态藤Copula理论,提出了基于高维动态藤Copula的建模方法,结合基于Copula函数的离散卷积法,提出了多风电场联合出力不确定性建模的建模方法;结合实测数据建立了模型,并将模型输出与藤Copula模型、动态Copula模型简单叠加的模型输出进行了对比,说明了多风电场联合出力不确定性模型的优越性。最后,将多风电场联合出力不确定性模型的模型输出作为旋转备用的约束条件,计及总发电成本及风电消纳率等因素建立了日前优化调度模型,并通过对比算例证明了模型的优越性及实用性。本文以多风电场联合出力不确定性模型的模型输出作为旋转备用约束的依据,以总发电成本最小为目标函数,考虑风电消纳率,在PJM-5系统中进行日前优化调度,并与正态误差模型、藤Copula模型、动态Copula简单叠加模型的模型输出对比了优化调度结果,验证了多风电场联合出力不确定性模型的实用性。