近年来,随着能源与环境问题日益严峻,电力行业作为高耗能行业不断接受着更多的诟病。在当前的电力新环境下,能源与环境的矛盾日益增加,为有效缓解二者之间的矛盾,亟需进一步发展可再生能源,并利用其以分布式电源的方式进行并网发电,从而促进我国乃至世界各国的可持续发展。但是,随着具有波动性以及不确定性的可再生能源的大规模并网,会一定程度上影响电网运行的稳定性以及经济性。因而,在大力实施分布式电源发电并网策略的过程中,一个至关重要的问题是电力系统的运营的安全性以及经济性。为了更有效地运用这些分布式发电资源,本文引入了虚拟电厂概念。由于分布式电源出力具有一定的不确定性、组成复杂且地域分布较散,本文考虑了风电、光伏发电、微型热电联产等分布式电源最大出力的不确定性,引入虚拟电厂概念,基于人工神经网络、博弈论、混合整数线性规划算法等优化算法,对分布式电源的发电出力进行了预测,并对智能电网环境下虚拟电厂的经济运行以及内部资源的运行调度进行优化分析,最终分析了虚拟电厂在电力市场中的运行机制,提出了计及分布式电源出力不确定性虚拟电厂参与电力系统调度、市场竞争的新方法。首先,分析了虚拟电厂中可用分布式电源的特性,并进行预测分析。分别针对风电、光伏发电、微型热电联产机组出力不确定性问题,刻画了风速、日照幅度、热电机组关停周期等的随机特性,分析了风场出力、光伏发电、热电联产发电功率预测模型,并对机组组合模型的功率进行了预测分析。其次,引进虚拟电厂的概念,借助对于分布式电源的优化分析以及对于电力相关储能设施设备、发电机组等的输出功率的协调优化,达到科学有效管理和调控分布式电源的目标,使其可以像常规电厂一样参与到整个电力系统的运行调度以及电力市场的运行交易中去。在电力系统安全稳定运行的基础上,结合各分布式电源的系统参数、自身容量限制参数等对分布式电源实施优化调度以最大程度上利用可再生能源,进而达到最大化虚拟电厂运行效益期望值的目标。基于此目标,借助人工神经网络模型实施分布式电源优化调度的研究与探讨。基于混合整数非线性规划算法对人工神经网络算法进行改进,通过适度的计算量,计算电力系统中最小供应负荷成本的目标函数值以及能源的节点边际价格值。然后,将改进后的人工神经网络算法的结果值与直接利用混合整数非线性规划算法计算的结果值相比较,得出改进的人工神经网络算法计算成本较低、计算时间较短,且计算结果也更为理想。再次,分析了智能电网环境下虚拟电厂参与电力市场交易的经济运行模型。结合博弈论与分布式人工智能理论,分析了虚拟电厂参与电力市场的机制及几种可能的交易模式,结合国内外研究经验提出合适的市场交易机制模型;进一步分析了当前我国分布式发电参与电力市场交易的运行环境,提出了协同虚拟电厂的自组织机制;同时,基于启发式算法与混合整数线性规划算法,构建了虚拟电厂参与日前电力市场交易的经济调控模型,并对模型进行了实证分析。最后,结合电力市场化改革最新政策研究,分析了虚拟电厂在电力市场中运行的交易机制、竞价机制与兼顾节能设备的运营机制。通过研究电力市场化改革背景下我国各类发电主体参与电力市场的相关机制,构建了虚拟电厂参与电力市场的交易模型;构建自由竞争的全国统一电力市场模式,以此为基础制定虚拟电厂参与统一电力市场的竞价策略;结合差别电价机制与高耗能设备节能化改造思路,构建基于二层优化的虚拟电厂运营机制,并对其综合效益进行分析。结论表明,在传统高耗能设备中引进节能设备,作为虚拟电厂整合资源,能够极大地提高虚拟电厂推广可行性,促进节能减排,改善能源环境。整体而言,本文引入了虚拟电厂相关概念,借助经济学、运筹学、统计学等学科理论,研究了智能电网环境下虚拟电厂内部资源的优化调度问题以及虚拟电厂参与电力市场交易的经济调控模型,并研究了电力市场改革背景下虚拟电厂参与电力市场交易的运行机制,丰富了与具有组成复杂、地域分布较为分散以及出力一定程度上存在不确定性等特点的分布式电源大规模并网发电相关的理论与研究。