近年来,全球面临的能源危机以及环境污染问题日渐严重,分布式能源例如风能、太阳能等永不枯竭和清洁的特性得到了广泛的关注,利用分布式能源这一特性,并且将分布式能源转化为可以利用的电能接入电力系统是未来电网发展的一个重要趋势。然而,由于分布式能源的功率输出往往具有不确定性的特性,给电力系统的可持续发展带来机遇的同时也带来了挑战。这些不确定性会引起电力系统电压偏移,功率损耗变大,负荷不平衡等问题。因此,如何利用电力系统灵活性运行来解决这些不确定性带来的影响,使电力系统运行在一个相对安全可靠的水平,是一个有实践意义亟待解决的课题。首先,针对风电、光伏和负荷的不确定性对电力系统的运行状态带来的潜在影响,提出了随机模糊潮流计算方法。基于随机模糊理论,建立了风光荷的随机模糊出力模型,接着提出了随机模糊潮流的两阶段计算方法及其流程,最后给出了相对应的评估指标。将随机模糊潮流计算结果与随机潮流结果对比,表明了该潮流计算方法能有效地表征电力系统在随机模糊环境下的潮流状态,验证了该算法的有效性,并且进一步验证随机模糊潮流计算的必要性。然后,针对配电系统网络拓扑具有灵活调节的特性,提出了考虑风光荷不确定性的配电网重构优化模型。在该优化模型中,建立了风机光伏出力和负荷需求的随机模糊模型;接着提出了有功损耗的随机模糊期望值和电压越限最大可能性两个目标函数及其相对应的两阶段仿真计算方法。最后,由于配电网重构问题是一个复杂度高、非线性强的问题,提出了一种嵌入Kruskal算法的改进粒子群算法来求解最优策略,其中,Kruskal算法能直接得到满足网络辐射型约束的拓扑结构。结果表明,所提的优化模型能够很好的得到配电网在随机模糊不确定性环境下的优化拓扑,并能有效地降低系统的损耗并且保证运行的电压安全。最后,针对配电网网架结构拓扑以及负荷需求响应的灵活性,提出了考虑负荷需求响应灵活不确定性的主动配电网网荷互动优化模型。该模型包括两层:负荷侧的基于电价需求响应层和网络侧的重构优化层。负荷侧通过灵活不确定性负荷响应模型的计算把负荷分布结果传给网络侧,网络侧通过重构优化把重构结果传给负荷侧,负荷侧利用这一结果修改电价,再将计算得到的负荷分布传给网络侧。通过这一反馈互动机制,使系统的能够改善其运行状态。在这个模型中,首先提出了灵活不确定性的需求响应模型,然后建立了双层网荷互动模型,最后利用多目标粒子群算法来解决这一复杂的、非线性的多目标优化问题。结果表明,考虑需求响应不确定性是有必要的,网荷互动模型能够兼顾满足电力用户的满意度和降低系统的运行成本的主动配电网运行要求,所提的目标算法能得到帕累托解,为系统运行提供决策参考。