目前传统化石能源已经不能满足社会经济发展的需求，我国面临着严峻的能源问题和生态环境问题，寻找绿色、可再生的新能源代替化石能源是一个可行的方法，鉴于此，大量以风力发电机、光伏为代表的分布式电源接入交流配电网。虽然分布式电源对于缓解能源危机有积极的促进作用，但其出力在很大程度上受自然环境因素的制约，具有随机性、不确定性的特点，因此大量分布式电源接入配电网将严重影响电网的安全运行。此外，临近分布式电源的出力之间存在一定的相关性，若忽略该相关性将导致概率潮流计算的精度降低。本文主要研究上述不确定性和相关性的影响，通过概率潮流计算得到节点电压、支路潮流等状态变量的概率分布，评估配电网的运行状况，寻找薄弱环节，为提高电网的稳定性、可靠性提供依据。
　　首先，Pearson相关系数无法准确描述分布式电源出力之间存在的非线性相关性，鉴于此本文提出混合Copula函数解决上述问题并计算联合概率密度函数，并采用改进的量子粒子群优化算法求解混合Copula函数权重系数的最优解。仿真结果验证了上述方法可行且有效。
　　其次，为将具有相关性的分布式电源出力进行独立化变换，使之成为不相关变量，提出一种基于Rosenblatt变换的独立化变换方法，该变换的基础是条件概率和等概率变换原则，仿真验证了该方法的可行性。
　　最后，将交流潮流模型进行线性化处理，介绍了随机变量原点矩、半不变量等基本概念以及几种常用的级数展开，给出半不变量法应用于概率潮流的步骤。当输入变量的波动较大时，传统半不变量法仅进行一次确定性潮流将导致误差较大，为解决上述问题，本文提出一种改进的半不变量法。该方法将线性化交流潮流模型进行分段处理，在每一段区间内均进行半不变量法计算，得到输出变量的半不变量，再结合级数展开获取输出变量的概率特征。在34节点系统上对所提方法进行仿真，结果表明该方法能够快速、有效的解决考虑相关性因素的概率潮流问题。