随着传统化石能源日益枯竭、环境污染日益严重,以可再生能源为主的分布式能源的利用和开发得到了世界范围内的广泛关注与研究。然而,由于可再生能源其本身存在较大的间歇性和波动性,使得可再生能源并入现有能源供应网络时会对网络造成极大的干扰和不良影响。能源互联网作为分布式可再生能源接入和管理的方式之一,在国内外得到了广泛研究。能源互联网中源网协同的主要目的是在满足能源互联网内负荷需求的同时,保证能源互联网更经济、高效、安全的运行。本论文以面向分布式可再生能源的能源互联网为研究对象,主要研究源网协同问题,以及源网自适应协同机制的实现问题,主要完成了以下工作:(1)建立了面向服务的能源互联网源网协同模型。分别从经济费用、能源质量和环境影响服务目标这三个角度出发,构建满足经济性、可靠性、绿色性需求的能源互联网源网协同模型。(2)建立了基于排名多目标粒子群优化的能源互联网源网自适应协同机制。该机制以面向服务的源网协同模型为基础,详尽地考虑相关约束条件,提出排名多目标粒子群优化算法自适应地求解该模型,为能源互联网提供下一日每一小时的最优源网协同方案。(3)建立了基于模型预测控制的能源互联网源网自适应协同机制。该机制是对基于排名多目标粒子群优化的能源互联网源网自适应协同机制的进一步改进,通过在自适应机制中引入模型预测控制算法,增加自适应机制的可靠性、精确性和鲁棒性,从而更精确、细时间尺度地为能源互联网提供每一控制时刻的最优源网协同方案。