传统化石能源的日益枯竭及其对环境的污染性,使得可再生能源技术的发展具有不可避免性。当前我国可再生能源的发掘与利用总量已经达到全球最高,但是相较于发达国家,我国风力发电等间歇性能源依然面临着弃风率高、管理技术不成熟等问题。当风电场与火电厂进行联合调度时,传统的确定性调度并没有合理的考虑系统的安全性。因此,本文就提高风电功率预测精度,完善鲁棒区间经济调度等方面进行研究。若对来自邻近网格点的风电场信息进行关联分析,并加以有效利用,将有助于提升短期风电功率的预测精度。首先,提出一种单调非线性相关系数指标,并根据相关系数矩阵筛选出与目标风电场的风电功率时间序列相关度较高的参考风电场。然后,提出非线性核函数递归特征消除的方法,消除无关特征向量以提升预测精度。最后,对来自澳大利亚的10个风电场,用支持向量回归和分位数回归相结合的方法,对点功率以及90%置信区间值进行预测。含风电的经济调度模型是一个非凸、非光滑、多模态的单目标约束优化问题。针对当前的约束处理技术存在着易陷入局部最优解、难以满足等式约束和多控制参数的问题,在μ约束处理技术的基础上,该文以梯度下降法和多目标拥挤距离为理论依据,设计了反映种群约束违反度分布信息的ω参数,它可以自适应地调节约束违反度阈值μ的松弛进而有效地解决约束问题。经对CEC2017的标准约束优化问题进行求解,并与其他先进算法相比较,结果表明改进的μ约束处理技术能够高效地处理含等式约束的复杂优化问题。针对当前风电和火电联合调度的鲁棒区间经济调度并未考虑输电线路安全约束的问题,提出一种能够大幅度降低由风电不确定性引起输电线路阻塞的函数,该函数可以使最优解远离边界以保证约束的安全性。因此,该目标函数结合鲁棒区间经济调度,可以极大的缓解由决策变量的不确定性而引起违反约束条件状况的发生。最后,以IEEE118标准测试系统为例,并用Monte-Carlo模拟验证了所提方法的有效性。