近年来,在国家能源政策及电力体制改革的不断推动下,风能、光能等新能源不断受到关注,其发展速度和规模都在不断增加,一方面缓解了传统能源面临的污染以及储能不足问题,另一方面新能源的随机性、相依性特点给电力系统动态经济调度带来了巨大挑战。本文从多样性与多维性两种角度对新能源的相依特性进行建模,在此基础上对含相依新能源的电力系统动态经济调度随机优化算法进行研究。针对绘图法、回归分析法等传统相依性测度法的不足,本文提出采用Copula函数进行新能源的相依性建模。Copula函数不仅可以扑捉变量之间的非线性、非对称性以及尾部相关性,还可以用于多元模型分布和随机模拟,其在描述相关性时,对边缘分布没有限制,几乎包含了随机变量所有的相依信息,使变量之间相依性的刻画更趋于完善。在新能源多样性的层面上,风光互补发电系统是当下研究的热点,风能与光能间的相依特性使得发电系统功率输出更加平稳,降低了风、光出力的随机性。因此本文基于Copula函数对风能与光能的相依性进行建模,结果显示风能、光能之间呈现出负相关的相依性,即互补特性,且互补性较强,有必要在电力系统的动态经济调度中将该互补特性考虑在内;基于风光互补特性建模所得的相关性指标,本文利用copularnd函数对场景法的场景生成步骤进行改进,用以获得风光互补联合场景样本,并以概率距离为基础进行场景消除以获得误差场景,从而将新能源的随机性及互补特性考虑在经济调度之中;最后以综合高渗透利用风能和光能的微电网为例,采用改进场景法求解考虑风光互补特性的电网动态经济调度模型,验证了本文所提算法的有效性。在新能源多维性的层面上,目前大规模风电大多以多风电场的形式接入电网,受气候和地形的影响,一定区域内的多个风场出力间存在着相依性,因此本文基于Copula函数进行多风场高维相依性建模。针对场景法求解大规模问题时存在耗时长的问题,本文提出采用改进二阶段带补偿随机优化算法求解考虑多风场高维相依性的电网动态经济调度问题,通过常规变量与随机变量的解耦求解,克服了传统随机优化方法的“维数灾”弊端,通过基于整体最小二乘递推动态多元线性回归法的改进措施,弥补了传统二阶段带补偿算法补偿惩罚期望值计算受限于相依性风场维数,且迭代收敛指向不明的不足,促使补偿惩罚期望值的动态更新以及两阶段模型求解的快速收敛,IEEE118节点系统和某省级实际电网系统两个算例验证了所提算法的有效性和实用性。