随着全球能源需求的快速增长和对可持续发展的迫切要求,能源结构转型进程日趋加快,可再生能源发电持续大力发展。然而分布式可再生能源和负荷具有的高度不确定性为孤岛微电网运行的安全性和经济性带来严峻挑战。传统优化运行研究方法对微电网进行控制和决策时往往忽略了可再生能源出力及负荷功率的预测误差,难以有效处理孤岛微电网中的高度不确定性。为此,本文以高比例可再生能源渗入的孤岛微电网为研究对象,对多阶段不确定性建模、随机动态优化控制和随机约束快速求解三个方面进行创新和改进,提出鲁棒性强、灵活度高、求解速度快的孤岛微电网随机优化控制和动态决策方案。本文主要研究内容如下:（1）建立基于场景树的多阶段随机模型预测控制模型。基于场景分析方法建立场景树描述可再生能源出力和负荷功率的多阶段不确定性,结合孤岛微电网的电气结构建立动态模型;结合多阶段随机规划方法与模型预测控制策略,建立基于场景树的多阶段随机模型预测控制模型;对考虑不确定性的孤岛微电网多阶段随机优化控制问题、目标函数、约束条件和求解方法进行详细阐述,为全文控制策略的实现奠定建模基础。（2）研究基于机会约束的多阶段随机模型预测控制方法。针对确定性约束难以处理孤岛微电网中不确定性可再生能源和负荷功率的问题,引入机会约束规划理论,将其应用于所建立的多阶段随机模型预测控制模型中,提出基于场景树的机会约束多阶段随机模型预测控制方法,通过选择合适的置信度实现对孤岛微电网各机组出力及储能蓄能状态的随机动态控制。算例分析表明所提方法能够有效和灵活地控制约束违反的频率,并在保证系统稳定性和鲁棒性的基础上降低系统成本,平衡系统经济性与鲁棒性。（3）研究基于机会约束凸逼近的风险约束转化求解算法。针对机会约束施加困难、求解低效的问题引入风险测度理论,提出机会约束凸逼近转化求解算法,采用平均风险价值将机会约束上凸逼近为风险约束,并在商业求解器Gurobi中快速求解。算例分析表明所提转化方法大幅降低了随机约束越限的幅度和频率,并通过使用一致风险测度有效防止了极端约束违反情况的发生,保证了系统的鲁棒性和可靠性。同时大幅降低了求解时间,提高了求解效率。（4）提出基于多阶段嵌套风险约束的随机模型预测控制方法。基于机会约束凸逼近转化求解算法,进一步考虑不确定性在动态控制过程中的耦合作用和传递性,研究多阶段嵌套风险约束的数学表达式及其解耦算法,提出基于多阶段嵌套风险约束的随机模型预测控制方法。算例分析表明所提方法能够在保证系统安全性的同时进一步降低该优化问题的保守性,提高求解效率,从而提供鲁棒性强、灵活度高、求解速度快的孤岛微电网优化控制和决策方案。