随着传统化石能源的过度消耗以及能源消费导致的环境问题的产生,各国正在积极研究包括太阳能、风能、生物能等可再生能源在内的新能源技术,但新能源发电技术的间歇性、不确定性等特点给整个电力系统的优化和控制带来了困难和挑战。随着“互联网+”产业的兴起,由能源网络与互联网技术深入融合构成的新型“能源互联网”(Energy internet,EI)成为发展新能源的必然选择。现实的网络通信环境往往受到各种不确定因素的干扰,如通信噪声和量化误差等,因此,针对不确定环境下能源互联网经济调度问题(Economic dispatch problem,EDP)的研究对于节约资源、保护环境具有重要意义。本文综合利用概率论、控制理论和代数图论等工具研究了不确定环境下能源互联网的分布式经济调度算法,主要成果包括以下两个方面。1.针对能源互联网,设计了基于数字通信的分布式经济调度算法。由于通信信道容量有限,每个智能控制单元的状态都是实数值,且只能与邻居节点交换离散的符号数据,因此需要考虑基于数字通信的分布式经济调度算法。证明了若能源互联网拓扑结构含有以能源路由器为根节点的生成树,且微电网的拓扑结构是连通的无向图,则对于任意给定的具有有限量化层数的均匀量化器,总能通过适当地选取控制器增益和尺度变换函数,算法可以保证各分布式发电单元的增量成本趋于从能源路由器获得的配电系统的成本电价,整个微电网系统渐近实现最优经济调度且保证电力供需趋于平衡。2.现实的网络通信环境往往受到各种不确定因素的干扰,例如量测噪声和信道噪声等。微电网应该能够在有噪声干扰的通信环境中稳定地运行,因此我们设计了能够克服通信噪声的分布式经济调度算法。证明了若能源互联网的拓扑结构含有以能源路由器为根节点的生成树,且微电网的拓扑结构是连通的无向图,则对任意二阶矩有界的白噪声,算法可以保证分布式发电单元的增量成本依概率1趋于从能源路由器获得的配电系统的成本电价,整个微电网系统依概率1渐近实现最优经济调度,且保证整个微电网的电力供需依概率1趋于平衡。