随着我国环保问题日愈严重和化石能源日愈枯竭，发展新能源成为近期的研究热点。风力发电是一种无需化石燃料的可再生能源，由于其低廉的成本与成熟的技术，已成为可再生能源中发展速度最快且发展前景最优的一种发电形式。但风电并网也给电力系统带来了新的挑战，风电固有的随机性和间歇性使电力系统面临许多不确定性，也对常规火电机组的爬坡率和系统旋转备用容量提出了更高的要求。　　电力系统动态经济调度(Dynamic economic dispatch, DED)是一个多维度、非线性、多约束的混合整数规划问题，风电场并网则更加剧了问题的难度。同时，随着大规模电动汽车并网，用户的充放电行为将严重影响电力系统的安全稳定运行。因此，研究大规模风电与电动汽车并网的动态经济调度具有十分重要的意义。　　首先，分析国内外经济调度的研究现状和风电与电动汽车接入电网对电力系统的影响；探讨经济调度常用的优化算法与优化模型，指出经济调度今后的发展方向，介绍风电及电动汽车的特性和电动汽车入网技术模式。　　其次，介绍原对偶内点法的基本思想与算法步骤，为了减轻原对偶内点法的计算性能对优化参数的过度依赖，引入预测-校正技术改进算法。采用标准函数对算法进行测试，结果表明预测-校正原对偶内点法的计算速度更快，收敛精度更好。　　再次，建立含风电场动态经济调度模型，在优化模型中引入区间优化算法，将风电出力表示成区间形式，采用对偶理论将区间优化模型转化为便于求解的双线性规划模型。采用预测-校正原对偶内点法对所构建的模型分不考虑风电和计及风电并网两种情况进行仿真计算。计算结果表明含风电出力区间的优化结果更加合理的描述了风电的特性，所得的优化解区间为调度人员定量分析风电不确定性提供有力的数据支撑。　　最后，建立含风电与电动汽车的节能减排协同调度多目标优化模型，利用虚拟理想分子将多目标优化模型转化为单目标模型。为了方便调度中心对电动汽车的控制，将电动汽车统一进行规划，利用电动汽车可充电、可放电的特性弥补风电出力的不确定性。采用3种调度策略对节能、减排目标进行优化计算。计算结果表明，当电动汽车采用智能充/放电时的节能减排效果最优，消纳风电的能力更好，具有更好的经济性与环保性。