传统集中式能源供应存在运行成本高、污染排放大、灵活性低等不足,难以较好地满足用户日益多样化、清洁化、灵活化和个性化的能源需求。为了弥补传统集中式能源供给方式的不足,包含可再生能源和储能等的微网近年来发展迅速。而能源互联网的发展使得微网系统面临的供需环境更加复杂、供需不确定因素更加多样。能源需求侧方面,电动汽车将大规模接入到微网中,其无序充电将对微网的稳定性造成影响;同时,用户可以通过需求响应等方式参与到微网的供需互动中。能源供给侧方面,电力网络、热力管网、天然气管网等多种类型网络互联互通,电、冷、热、气、氢等多种能源形态灵活转化和高效存储,这使得微网系统呈现多能互补和高度耦合的特点。此外,供给侧的高比例可再生能源将不断渗透到微网中,其出力的随机性和波动性对微网系统的负荷优化提出了更高的要求。为此,本文重点研究了不同情景下考虑供需不确定性的微网负荷优化调度问题,通过对微网供需双侧负荷资源的协同调度和不确定性的有效处理,实现了能源互联网环境下微网系统的经济、高效和稳定运行。具体研究内容和创新点如下:(1)考虑需求侧电动汽车充放电不确定性的微网负荷优化调度研究。为了应对大规模电动汽车无序接入对微网稳定性的影响,提出了一种考虑电动汽车随机接入的微网负荷优化调度模型,该模型是基于V2G(Vehicle to Gird)技术将电动汽车作为一种移动储能设备,从而使电动汽车参与到微网的负荷优化调度中,并采用蒙特卡罗仿真方法对电动汽车的不确定性进行了建模。提出的模型综合考虑了微网系统的运行成本、污染排放处理成本和负荷方差,从而在降低微网成本的同时保证了微网运行的稳定性。在模型的求解上,提出了一种改进的粒子群算法对提出的调度模型进行高效求解。(2)考虑供给侧可再生能源出力不确定性的微网负荷优化调度研究。能源互联网的发展为能源数据的采集与分析奠定了良好的基础,为了应对可再生能源出力的不确定性对多能互补微网负荷调度的影响,提出了一种数据驱动的多能互补微网负荷优化调度方法。文中是以风电的历史数据来表征风电出力的不确定性,并在这基础上构建了两阶段的分布鲁棒优化模型,该模型较好地平衡了多能互补微网的经济性和鲁棒性之间的矛盾。在模型的求解上,本文采用了列与约束生成算法对提出的两阶段分布鲁棒优化模型进行高效求解。(3)考虑供需互动不确定性的微网负荷优化调度研究。构建了电、气、热多能互补微网负荷优化调度模型,该模型在考虑电动无序接入的同时综合考虑了微网的运行维护成本和二氧化碳污染排放治理成本。为了进一步提高多能互补微网的能源效率和降低微网的运行成本,提出的调度模型考虑了电能需求响应和热能需求响应。此外,本文提出了一种保守性可调的鲁棒优化方法来处理微网供需互动过程中可再生能源和电价不确定性对负荷优化调度的影响。提出的多能互补微网负荷优化调度模型是一种双层优化模型,为了对模型进行高效求解,本文通过对偶理论和线性化方法将该模型转化为混合整数线性规划模型,然后利用高效的优化求解器进行求解。(4)考虑供需互动不确定性的多微网协同负荷优化调度研究。不同微网之间的互联可以通过共享能量资源来提高多微网系统的经济性和稳定性。为了实现多微网互联的优势,构建一种新颖的多微网协同负荷优化调度模型。该模型综合考虑了多微网的经济与环境效益。同时,为了进一步减少多微网的用能成本,提出的优化模型考虑了电能和热能需求响应。此外,提出了一种保守性可调的鲁棒优化方法来处理可再生能源和电价不确定性对多微网协同负荷调度的影响。综上所述,本文从考虑需求侧电动汽车充放电不确定性的微网负荷优化调度、考虑供给侧可再生能源出力不确定性的微网负荷优化调度、考虑供需互动不确定性的微网负荷优化调度和考虑供需互动不确定性的多微网协同负荷优化调度等方面展开了深入研究,构建了不同情景下考虑供需不确定性的微网负荷优化调度模型,这为推动能源互联网环境下微网的经济高效、绿色低碳和安全稳定运行提供了理论支撑。