高比例可再生能源并网给电力系统的安全稳定运行带来极大挑战,然而大规模风光电站群存在空间聚合效应,随着风光电站群规模增加,其出力波动性将降低,对电网的影响也存在差异。电动汽车充电负荷等柔性负荷,加以引导能够起到平滑等效负荷波动性的目的。有必要对风光出力和电动汽车充电进行调度,以降低风光出力和电动汽车无序充电等多重不确定性对电力系统的不利影响。因此,以“空间聚合效应分析、源荷匹配性分析及源荷协同优化调度”为研究思路,研究区域风光出力与负荷协调调度方法。论文的主要工作如下:（1）研究了区域内风光出力的空间聚合效应。提出了基于Gap statistic和K-means++算法的风光出力典型日划分方法;引入波动互补率指标,分析不同风光场站组合、月份和典型日类型下风光出力空间聚合效应变化规律。算例结果表明:所提典型日划分模型能够实现新能源出力典型日的有效划分;新能源场站间波动互补率随场站数量的增加呈现双指数增长特征;风光资源特性差异对风光场群空间聚合效应的影响大于场站组合数目。（2）研究了区域风光出力与负荷匹配特性。提出了基于时序相似性的源荷相似系数和基于波动一致性的源荷匹配系数指标,从多时空角度分析区域风光出力与负荷匹配特性变化规律。算例结果表明:在同一风光渗透率下,风光电站群功率输出的聚合效应可以提高源荷匹配程度;在不同的风光渗透率下,随着渗透率的增加,源荷匹配程度变差,风光渗透率的影响程度大于风光电站群输出功率的聚合效应;风光资源特性差异对风光出力与负荷匹配特性的影响大于场站组合数目。（3）研究了区域风光出力与负荷协调调度方法。提出了区域风光出力与负荷协调调度方法,以源荷匹配特性最优和用户充电费用最小为优化目标,采用NSGA-Ⅱ算法进行模型求解。电动汽车无序充电曲线通过蒙特卡罗模拟法模拟。算例分析表明:以源荷相似系数和用户充电费用最小为目标进行优化调度可使用户充电费用最少,且新能源消纳率最高;所提优化模型能够缓解风光出力和电动汽车无序充电等多重不确定性对电力系统的不利影响,且在不同典型出力场景下均具有良好的适用性和鲁棒性。