风电具有明显的不确定性,随着电力系统中风电比例不断增加,电力系统运行的不确定性越来越大,电力系统的安全性和经济性的平衡受到挑战。因此,风电不确定性的准确建模对电力系统的优化调度日益重要。针对这一问题,现阶段大量的研究将运筹学领域的不确定性决策方法应用于电力系统的优化调度问题,也取得了较好的效果。其中,随机规划和鲁棒优化两种方法得到了广泛的研究。但是,随机规划对数据预测的准确性要求较高,当有效历史数据不足时,随机规划无法满足电力系统安全性的要求。鲁棒优化针对不确定参数的最恶劣场景进行优化,最恶劣场景偏移正常值较多且发生的概率小,导致鲁棒优化方法过于保守。分布鲁棒优化方法结合了随机规划方法和鲁棒优化方法的优点,采用模糊集表征不确定参数的概率分布的特征,能够较好地对风电等不确定参数进行建模。然而,现阶段基于矩的分布鲁棒优化方法没有很好地考虑不确定参数间的相关性,导致算法比较保守。另一方面,电力系统中的发电资源和用电负荷在地理位置上分布不均,单个区域电力系统单独优化难以平衡电力系统的安全性和经济性。针对以上问题,本文开展的主要工作如下:（1）本文针对风电的不确定性和风电之间的相关性,提出一种基于主成分分析的降维模糊集构建方法,通过主成分分析对风电机组出力变量进行时空变换和维度削减处理,得到风电机组出力的变换变量。通过对变换变量的不确定性进行描述,间接考虑风电机组出力的不确定性。在不确定性的描述中,基于不确定参数确定性一阶矩和二阶矩,建立表征不确定参数概率分布特征的模糊集。通过算例分析验证本文提出的降维模糊集的有效性。（2）为了应对风电的不确定性和解决电力系统中发电资源和用电负荷在地理位置上分布不均的问题,以多区域电力系统协同优化的方式消纳风电,平衡电力系统的安全性和经济性。本文建立了考虑不确定风电相关性的多区域电力系统分布鲁棒调度模型,调度模型为两阶段问题模型,第一阶段问题为不考虑风电不确定性时的计划出力问题,第二阶段问题为考虑不确定性时基于风电出力最恶劣分布的再调度问题。（3）根据多区域电力系统运行主体的不同,分别采用集中式和分散式的方式求解多区域电力系统分布鲁棒调度模型。对于集中式优化,运用多重对偶把含有期望值形式的模型转换为半定规划模型,对半定规划模型进行松弛处理并采用延迟约束生成方法迭代求解松弛的半定规划问题和双线性问题。在多区域电力系统中测试本文提出的集中式分布鲁棒调度方法的经济性和模型的求解效率。针对电力系统间信息具有私密性或者不同区域电力系统隶属于不同的运行主体的多区域电力系统,采用分散式优化的方式求解多区域电力系统分布鲁棒调度问题。本文使用交替方向乘子法对多区域电力系统模型进行解耦,不同区域间只需要交换边界节点的相角,保证了区域电力系统内部数据的私密性。并在多区域电力系统中测试分散式分布鲁棒调度方法的收敛性和经济性。