为应对能源日益衰竭危机,新能源发电方式被大规模地应用。而分布式电源大量接入微电网对电网的各指标产生很大的影响,特别是电压质量。保证用户处的电压水平接近额定标幺值是电力系统运行的基本任务,其本质是通过优化约束范围内的变量,使系统安全可靠经济地运行。微电网中电压偏移较大,容易出现电压越限情况,需要合理的有功和无功分布,降低传输线路的网络损耗,保证电网的电压水平。本文围绕水-风-光微电网调压模式与有功无功协同优化方法展开研究,主要工作归纳如下:(1)将小水电机组、风电机组和光伏发电系统出力的随机性纳入考虑范围,提出水-风-光微电网的模糊机会约束规划模型,并将其应用于无功优化场景中,建立基于模糊机会约束规划的水-风-光微电网无功优化模型。基于蒙特卡洛算法训练粒子群优化的神经网络,模拟基于模糊机会约束规划的水-风-光微电网无功优化模型。通过IEEE-33节点系统案例分析,水-风-光微电网无功优化模型具有可行性,优化策略可降低系统的最大电压偏移65%,减少网络损耗55%。(2)微电网潮流计算模型属于复杂、非线性模型,本文提出基于混合整数二阶锥规划的水-风-光微电网,使用二阶锥规划模型代替原潮流模型,将潮流变量间复杂的关系以线性公式替代,新变量则用特殊结构的锥集表示。在分布式能源出力随机的基础上考虑分布式能源的有功调度,建立一种基于混合整数二阶锥规划的水-风-光微电网有功无功协同优化模型。分析97节点微电网系统可得,水-风-光微电网有功无功协同优化策略具有适应性和有效性,可降低电压偏移47.95%,减少网损38.07%,优化综合指标44%。(3)将分布式能源出力的随机性和负荷的不确定性纳入考虑范围,将分布式能源出力情况和负荷情况模糊化,提出模糊水-风-光微电网,并将其应用于有功无功协同优化模型中,建立基于模糊机会约束规划的微电网有功无功协同优化模型。基于蒙特卡洛算法训练深度置信网络,模拟水-风-光微电网有功无功协同优化模型。IEEE-33节点系统仿真分析表明,基于模糊机会约束规划的水-风-光微电网有功无功协同优化模型具有良好的适应性,有功无功协同优化后,最大节点电压偏差改善程度为59%,有功网损改善程度为48%。