电力系统恢复研究需要以电网特性和参与元素为基础。近年来大功率、远距离的高压直流系统不断建设和发展,可再生能源的装机容量不断增加,导致电网结构和动态特性日益复杂,大停电发生的概率增加,电力系统的安全快速恢复成为需要重点关注的问题。负荷恢复是电力系统恢复的最终目标,负荷恢复方案会直接决定系统的恢复时长和经济损失。为了实现大停电后负荷的安全高效恢复,本文研究了可再生能源参与下的负荷恢复过程中的不确定性问题、直流参与的负荷恢复问题以及长时间尺度协调决策问题。论文主要工作为:1)提出一种考虑可再生能源的分布鲁棒负荷恢复策略。不需假设概率分布,基于Wasserstein距离建立风电场出力和负荷模糊集,定义恢复风险指标描述不确定性导致的功率缺额风险,建立两阶段分布鲁棒优化模型,最小化最恶劣概率分布下的恢复风险。该方法可提供鲁棒性灵活可调的最优负荷恢复方案,能够平衡恢复过程中的经济性与安全性。为了实现数据的高效利用和保证计算效率,通过线性化处理使最终模型转化为双层线性规划问题。采用IEEE 39节点算例验证了所提方法可以显著提高恢复效率以及分布鲁棒优化方法在处理不确定性方面的优势。2)提出一种计及交直流系统相互作用效应的负荷恢复分布鲁棒优化模型,首先分析了交流电网对直流系统的支撑能力,采用适用于恢复阶段的综合短路比指标表征直流运行的电压稳定性,建立直流系统的功率调控约束模型。然后,在不确定条件下建立计及直流参与的双层负荷恢复优化模型,引入分布鲁棒机会约束来降低安全越限风险。所提出的恢复方案通过对直流运行特性的深入考虑,可以在保证恢复安全的同时充分发挥直流功率的支援作用,实现直流、机组和负荷的协调恢复,采用IEEE 39节点算例验证了所提优化模型的有效性。3)提出一种考虑电-气耦合的分布鲁棒负荷恢复决策方法,首先构建多时步滚动负荷恢复决策框架,分析电-气间的耦合特性,建立多时步负荷恢复决策模型,实现长时间尺度下的恢复最优。其中,采用分布鲁棒优化方法处理源荷不确定性。通过求解混合整数线性规划模型,可以得到不确定环境下的多时步负荷恢复方案,该方法可以有效地应对源荷不确定性,对恢复决策进行长时间尺度协调,实现电力系统和天然气系统的协调配合,以IEEE 39节点与比利时20节点组成的互联系统为算例,结果表明考虑电网和气网耦合恢复可以降低停电损失。