近年来,随着智能电网技术的不断发展,包括分布式电源、储能设备以及弹性负荷的分布式能源在电力系统中的渗透率不断提高。分布式能源可作为清洁的替代能源,亦可为电力系统提供多种辅助服务,为电网的经济稳定运行提供了有力支撑。但分布式能源具有分布零散、单个容量较小的特点,不易被电力系统统一进行调度管理。同时,其自身的不确定性,如风能、光伏发电等可再生电源出力波动,电动汽车随机充放电行为以及需求侧响应用户违约可能等,都增加了其调度管理的难度。为了更好地对分布式能源进行管理,发挥其在电力系统优化运行中的潜力,分布式能源聚集商的概念应运而生。利用分布式能源聚合技术,数量众多、地理分布零散的分布式能源可作为整体参与电力系统的优化运行。本文着眼于电网中渗透率日益提高的分布式能源,利用不确定性优化、风险管理、博弈论、数据驱动的相关理论和方法,对分布式能源及其聚合技术进行研究。针对分布式能源自身的不确定性及电力市场价格的不确定性,分别对以弹性负荷为代表的需求侧响应策略、分布式能源聚集商的竞价策略、市场中多个聚集商的互动行为以及分布式能源聚集商参与电力市场对电力系统优化运行的影响进行研究。以期为分布式能源聚集商参与电力市场运营,提升电力系统效益相关问题提供参考。本文主要研究内容及成果如下:针对系统中广泛分布的具有价格弹性的负荷资源,本文首先对需求侧响应进行研究,提出了计及负荷节点电价水平的需求侧响应策略。提出基于用户用电成本节约贡献度系数的需求侧响应成本分摊方法。该方法保证了系统中不同节点的电力用户在需求侧响应中的经济效益,避免用户因市场需求侧响应成本分摊而遭受经济损失,具有公平性。针对市场中同时存在多种分布式能源的情况,引入分布式能源聚集商对其进行协调管理并参与市场。同时考虑分布式能源及电力市场的不确定性,建立分布式能源聚集商同时参与能量及辅助服务市场的日前、实时两阶段随机优化模型,并利用CVaR(Conditional Value at Risk)方法对竞价策略进行风险管理。利用夏普利值及独立风险贡献度方法对各类分布式能源在聚集商竞价策略中的风险与效益贡献进行分析。将聚集商的经济效益及风险在各类分布式能源间进行公平分摊,以保障分布式能源所有者的经济效益,并有效引导聚集商对分布式能源的整合。针对分布式能源渗透率进一步提高,多个分布式能源聚集商同时存在的电力市场。为扩大能源规模,增加经济收益,多个聚集商可合作竞价,但所获得的超额利润难以进行分配。本文首先考虑分布式能源及电力市场的不确定性,建立基于鲁棒优化的单个聚集商市场策略模型,再将之扩展为多个聚集商的合作竞价策略模型。利用泰勒级数将该模型的非线性目标函数线性化并将整个问题作为一个混合整数二阶锥规划问题求解。在此基础上,利用Aumann-Shapley理论,对合作竞价效益公平分配。针对存在多个分布式能源聚集商的非合作电力市场,建立同时考虑分布式能源出力及竞争者竞价策略不确定性的双层竞价策略模型。首先利用数据驱动方法对可再生能源的随机出力进行建模,利用信息间隙决策理论进行风险管理,建立聚集商自身的竞价策略模型作为模型上层。基于数据驱动技术建立竞争者竞价策略模糊不确定性集合,建立考虑竞争者竞价策略不确定性的市场出清模型,作为模型下层。在不同市场需求下,聚集商为了最大化自身经济效益、满足系统需求,将对其竞价策略模型的目标函数或约束进行调整。以此双层模型为基础,本文从系统运行的经济效益、负荷水平、节能减排等方面,量化研究分布式能源聚集商参与电力市场给电力系统优化运行带来的多方面影响。本文从分布式能源自身特性及其聚合技术入手,重点讨论了分布式能源通过聚集商的统一管理参与电力市场运营,考虑自身出力不确定性、市场价格不确定性及市场中竞争者竞价策略的影响,如何增加收益、管理风险并进行风险及效益的分摊。在此基础上,研究了分布式能源聚合参与电力市场对电力系统经济稳定运行的多方面影响。决策者可根据系统中分布式能源的种类及市场需求,参照本文提出的模型及方法进行协调、优化管理。