随着风电、光伏发电等间歇式电源的大规模并网,其固有的不确定性给电力系统的调度决策带来巨大挑战。通过传统优化调度方法得到的调度方案无论是其经济性还是实用性都已无法满足现实需要。因此有必要针对间歇式电源的不确定性进行建模,研究适合大规模风电和光伏并网的优化调度方法,给出切实可行的调度方案。此外,核电作为一种高效的清洁能源,目前在我国发展十分迅速。然而大量的核电机组作为基荷电源并网给电网带来巨大的调峰运行压力,严重挤压了其他电源的发电空间,非常不利于对大规模可再生能源的消纳。以广西为例,随着广西电网风电、光伏发电的大规模接入以及广西用电需求增长放缓,加之防城港核电厂没有抽水蓄能电厂与之辅助运行,区内风、水、火、核电矛盾突出,弃风弃水时有发生。风电和光伏发电的大规模并网消纳、核电的安全运行等都对电力系统的灵活性和调节能力提出了新的要求,因此有必要探讨包括核电在内的多种特性各异电源的协调优化调度问题。本课题以机组组合(unit commitment,UC)为切入点研究了包括风、光、核、水、火多元电源在内的协调优化调度问题。主要包含以下四个部分:1)研究了数据驱动鲁棒优化方法。分析了可挖掘大数据概率密度和分布信息的非参数统计方法—核密度估计和鲁棒核密度估计,并深入研究了鲁棒损失函数、核函数平滑参数的选择、核化迭代加权最小二乘法等实现鲁棒核密度估计的关键技术。根据获取的数据的核心分布信息进而构造了一个数据驱动的不确定集合,并在此基础上构建了电力系统数据驱动鲁棒优化模型的一般框架。2)鉴于常规机组组合非凸、全局最优解难以在有限时间内获得等缺陷,提出了一种机组组合的等价凸二次规划模型。基于两类0-1变量,构造了计及冷、热起动成本的起动费用的等价线性表达,使之更加简洁,易于计算。通过一组特殊不等式,将非凸的最小起停时间约束等价为线性约束。从而把非凸的UC问题等价转化为目标函数是二次、约束条件为线性的凸二次规划问题,并通过商业优化求解器GUROBI首次求得全局最优解,可供相关学者比较参考。此外,将该模型和数据驱动鲁棒优化方法相结合,提出了考虑风电、光伏出力不确定性的机组组合的数据驱动鲁棒凸二次规划模型。3)提出了一种考虑核电机组可调度性的多源协调优化调度模型。结合核电机组的实际运行经验和仿真实验结果,分析了核电机组的可调度性,即核电参与调峰的可行性。并针对核电机组运行特点,提出了核电机组的安全可调节域和调峰运行的安全约束,建立了核电调峰运行模型。针对核电机组无法频繁调节的特殊性和安全约束限制,采用预调度和再调度相结合的两阶段调度方式,分别求得核电机组的低功率运行时间和最优调峰深度。采用鲁棒优化方法处理风电和光伏发电的不确定性,保证了调度决策的可行性。从而构建了风、光、核、水、火多源协调的短期优化调度模型。4)研究了水、火、风、光、核的动态协调问题,提出了一种多源电力系统的多时间尺度鲁棒调度模型。根据风电预测准确性随时间尺度的减小而提高的特点,分别在日前、日内、实时三个时间尺度上建立与之相匹配的调度模型。即在日前调度阶段采用鲁棒核密度估计方法挖掘风电、光伏发电的大数据信息,再根据得出的概率密度信息通过分位值函数构造数据驱动不确定集合,进而构建了以总运行成本、核电调峰成本和弃水损失最小为目标的多源联合优化数据驱动鲁棒调度模型;在日内滚动调度阶段则构造了弃水最小和机组功率调整成本最小的滚动优化模型;在实时调度阶段建立了机组功率调整量最小的实时调度模型。此外,针对传统弃水策略不能体现公平调度原则,忽视单个水电站利益以及不利于创造社会效益等缺陷,结合各水电站希望自身利益最大化的实际需求,提出了一类能够使弃水量或弃水电量在各水电站公平分配的弃水方法。该方法共包含八种弃水策略,相应地有八种可供选择的弃水最小目标函数,分别对应不同弃水策略下弃水量或弃水电量的损失。所提方法克服了传统弃水策略的缺点,有效兼顾了各水电站利益和对流域的统筹优化。