两阶段随机规划是依据随机参数被观察到具体取值的前后，将决策变量和决策过程分为两阶段进行决策的数学规划，为解决随机决策问题提供了有效的方案，受到非常广泛的关注，已经获得较为丰富的理论和应用研究成果。经典两阶段随机规划的建模和算法理论一般基于随机变量的概率分布具有完全信息，但在许多实际条件下它们并不能完全已知，如概率分布的某些参数具有模糊不确定性，从而导致这些变量具有双重不确定性。本文研究了具有模糊参数概率分布的一类两阶段随机凸规划问题，通过截方法，并在第二阶段采用最小最大准则进行决策，将问题转化为随机两阶段凸规划模型。讨论了第二阶段值函数的性质，设计了求解该问题的多切割L-型算法，并在样本空间有限的条件下证明了该算法的收敛性。通过算例展现了算法的基本计算过程。最后，在概率分布模糊的情况下建立了随机两阶段电源规划模型，通过实例说明了该模型及算法的合理性和有效性。本文的主要工作包括以下三方面内容：1）研究了具有双重不确定参数下的两阶段凸规划问题，给出了基于最小最大准则下的第二阶段值函数的性质，证明了它的凸性；2）在样本空间有限的条件下，设计并证明了模糊概率分布下随机两阶段凸规划的多切割L-型求解算法，并通过算例说明了该算法的具体过程；3）在预测负荷为双重不确定变量条件下，建立了两阶段电源规划模型，基于多切割L-型算法进行了求解，并对计算结果进行了必要的分析。