大规模风电接入电力系统增加了系统调度运行的难度。为最大限度消纳风电能源，实现风电能源与常规电源协调优化调度，应对风电电源出力的不确定性，对系统运行进行安全风险分析具有十分重要的理论和实际意义。针对含风电场的电力系统风险评估问题，本文从电力系统运行风险分析的角度着手，应用复杂网络和自组织临界理论、概率性分析方法和多目标进化优化方法，重点研究了含风电场的电力系统结构脆弱性和风电场合理入网节点、采用概率潮流的运行安全风险分析、及其在调度运行方式筛选和含随机约束的优化调度中的应用等方面的问题。研究并提出了一种基于电气介数分解和脆弱性分析的风电入网接入点和容量接入范围的求解方法。该方法从电气介数的电气原理出发，将节点电气介数分解，找到频繁影响薄弱节点的关键线路，根据影响关键线路的节点对，确定风电入网的接入点和接入容量范围。研究表明，风电不适合接在“主源汇节点对”的源流侧，以避免随机波动的风电功率流在网络中的流动影响关键线路和薄弱节点的电气介数，造成较大波动。所提出的方法求解速度快，适用于从整体宏观角度分析风电资源丰富的大规模电网中合适的风电接入点。研究了基于进化算法改进拉丁超立方抽样的概率潮流计算方法。为有效处理相关系数矩阵非正定的情况，提出了结合进化算法的改进中值拉丁超立方抽样法；针对原拉丁超立方抽样在概率密度函数尾部的抽样方式会影响算法准确度的情况，提出了一种新的拉丁超立方重要抽样技术，以及控制相关性的含进化算法的拉丁超立方重要抽样法。所提出的方法能够考虑发电机无功出力上下限约束、输入随机变量的局部相关性以及初始样本相关系数矩阵非正定的情况，计算方法灵活，准确性高，适用于离线求解电力系统的概率潮流问题，具有较好的应用价值。研究了基于概率潮流的含风电场的电力系统运行风险分析方法。将改进拉丁超立方抽样概率潮流算法应用于验证风电接入点的合理性和满足安全概率约束条件的电网运行方式的筛选问题。算例表明，所提出的方法可以给出更为全面的评估结果，有利于进一步实施风险管理。研究了基于电力系统运行风险分析的环境经济调度问题。建立了常规火电系统的确定优化模型、含风电场的电力系统的确定优化模型和随机规划模型，提出了超克隆方法来改善原非劣邻域免疫算法的解分布性的方法，并且探讨了不同模型及其算法在计算时间上的局限性，即时间尺度适用性的问题。所建立的考虑系统风险水平的含风电场电力系统环境经济调度的确定性模型适用于在线计算，电力系统的随机规划模型由于基于场景集合，抽取多种场景使计算耗时较长，适合于对时间尺度要求不高的离线分析计算。同时，验证了非劣邻域免疫算法和非劣微分进化算法是当前求解本文环境经济调度问题效率较高和求解质量较好的多目标进化算法。在非劣邻域免疫算法的基础上，针对原比例克隆技术的不足提出了一种超克隆技术，在改善解的分布性方面具有较好的效果。研究了多目标进化算法的本质规律和理论基础中的收敛性问题，采用自组织临界理论解释了多目标进化算法的空间进化特性，总结了对改进多目标进化算法起关键作用、必不可少的基本策略。本文发现拥挤距离的统计特性呈现无标度特征和幂律分布，提出了多目标进化算法的本质规律是反马太效应激励的无标度状态自组织转移过程的观点，指出了目前收敛性指标的不足和小世界拓扑策略的局限性。所提出的观点为更清晰地认识多目标进化算法的进化规律和收敛性、辨别起关键作用的策略以及判断计算结果的真实性等问题提供了一种新的视角和解释。