随着风、光等可再生能源的大规模并网，其具有的波动性和间歇性使得电力系统运行中的不确定性不断增强，对电力系统的运行调度提出了巨大的挑战。为此，一系列行之有效的不确定性调度决策方法相继被提出，其中，鲁棒调度方法以其计算效率高、所需信息少的优点，得到了广泛的应用。然而，鲁棒调度方法通常事先给定不确定集，而且忽略了不确定量的概率分布等信息，导致其决策结果往往过于保守，尤其是在可再生能源渗透率不断提高的形势下，过于保守的鲁棒调度方法可能出现无法应用的情形。因此，迫切需要将概率分布等信息引入到鲁棒调度方法中，以改善其决策结果的保守性。但由于建模误差、数据缺失等原因，基于历史数据估计获得的不确定量概率分布本身也存在着不确定性，导致基于精确概率信息的调度方法决策结果所对应的期望效用难以在实际运行中显现。因此，研究上述两难境地的解决之道，对发展和完善电力系统鲁棒调度理论有着十分重要的理论意义和实践价值。
　　由此，本文以应对不确定性为背景，以协调系统运行经济性与运行风险为思路，以优化数学为工具，开展了计及概率分布信息的电力系统鲁棒调度理论和算法的研究工作。本文主要的研究工作和取得的创新成果总结如下:
　　(1)针对传统鲁棒调度方法决策结果过于保守、无法适用于系统灵活性短缺场景的不足，提出了一种计及精确概率分布信息的鲁棒经济调度方法。通过引入基于期望的风险指标度量系统运行风险，将不确定量精确的概率分布信息引入到鲁棒调度优化模型中，改善了决策结果的保守性。进而将期望运行风险转化为风险成本体现在目标函数中，在调度决策过程中自动优化系统运行风险水平和风电可接纳范围，实现了运行经济性与风险的折中，进一步改善了决策结果的保守性。同时，在备用的配置中兼顾了容量的充足性和连续时段上的响应速率，保证了调度决策结果所对应的系统灵活性能够在系统实际运行中可靠显现。该方法能够充分考虑系统运行者的风险偏好，自动优化系统的运行风险水平和风电可接纳范围，保证风电接入的安全性，给出适应系统灵活性短缺情形的调度策略。针对所形成的非线性优化问题，给出了相应的求解算法，将原模型转化为混合整数线性规划问题，有效提高了计算效率。
　　(2)针对现实中不确定量的真实概率分布无法精确估计的问题，提出了一种计及概率分布不确定性的鲁棒经济调度方法。首先，根据风电功率分布不确定性的特点，提出了基于数据驱动的风电概率分布不确定集构建方法。该方法能够基于历史数据直接给出便于模型求解的风电概率分布不确定集，且能够充分利用历史数据中的信息，具有较强的数据挖掘能力。在此基础上，定义了计及概率分布不确定性的风电接纳风险，并将其转化为风险成本体现于目标函数中，构建了计及概率分布不确定性的鲁棒经济调度模型，实现了风电概率分布不确定条件下系统运行风险水平和风电可接纳范围的自动优化。针对形成的复杂非线性优化模型，巧妙地结合了风电概率分布不确定集的特点和系统实际运行的特点，将原模型转化为迭代求解的线性规划问题。
　　(3)针对概率分布不确定条件下系统电压支撑能力制约有功调度决策的问题，基于计及概率分布不确定性的鲁棒经济调度方法，提出了一种概率分布不确定条件下有功-无功协调的鲁棒实时调度方法。该方法借助电压幅值与相角解耦的线性潮流模型，推导出了计及电压的线性潮流响应模型，结合功率扰动补偿策略，给出了有功-无功协调优化策略。为了充分挖掘系统中的电压支撑能力，减少系统电压支撑能力不足对有功调度决策的影响，将有功鲁棒调度中的线性决策规则引入到无功调度中，并应用到风电场的电压支撑策略中，给出了火电机组和风电场协调的无功补偿策略。结合有功-无功协调优化策略和多元协调的无功补偿策略，构建了概率分布不确定条件下有功-无功协调的鲁棒实时调度模型，在实现系统有功调度优化的同时，保证了节点电压安全。针对形成的非线性优化模型，给出了相应的求解算法，将原模型转化为混合整数线性规划问题。
　　(4)针对新形势下配电网主动能力增强、输配电网出现互动需求等问题，基于计及概率分布不确定性的鲁棒经济调度方法，提出了一种概率分布不确定条件下输配协同的鲁棒实时调度方法。该方法在深入分析传统输配电网协同策略不足的基础上，给出了满足输配电网动态互动需求的输配电网协同策略，能够同时优化期望场景和扰动场景下输配电网的交换功率。在此基础上，结合目标级联算法，构建了概率分布不确定条件下输配分布式协同的鲁棒实时调度模型。针对若在优化模型中采用传统的线性仿射策略，则原模型形成非凸的双线性规划问题，无法保证分布式算法收敛的问题，在将风电概率分布不确定集等效转化的基础上，采用了新的仿射策略，将优化模型转化为线性规划问题，从而在保证分布式算法收敛性的同时，提高了计算效率。同时，针对传统目标级联算法只能迭代求解输配电网调度优化子问题的缺陷，采用对角二次估计方法，给出了新的目标级联算法，实现了输配电网调度优化子问题的并行求解。