远洋海岛作为海洋开发的支点和平台,具有重要的经济、政治和军事价值,充裕可靠的能量供给是实现岛屿多功能开发、促进海洋经济发展、保障“海洋强国”战略实施的基础和保证。考虑到海岛及其周边海域所蕴藏的丰富的可再生能源,在未来,通过提高岛内可再生能源发电能力,配置淡水、氢气等资源制备设施以及各类生产生活负荷,将有效保障海岛电能和资源的长期可靠供应,提升远洋资源开发能力,推进远洋海岛的发展和建设。在远洋海岛未来发展场景中,岛内将存在大量新型用电负荷,并呈现出多元化、复杂化的特点,为此,本文首先提出一种基于改进K-means算法的负荷聚类方法,根据负荷曲线的形状特征,对用户进行精细化聚类划分,为负荷模型构建、分类负荷预测奠定研究基础。同时,本文将信息论引入到历史负荷数据的可预测性评估当中,通过计算样本信息熵,构建可预测性评价指标,建立了先验式样本评估方案。其次,针对部分波动性较大、不确定性较强的负荷,本文提出一种基于边界估计理论的区间预测方法,一方面,从区间宽度和累计误差两个角度对现有区间预测评价指标做出改进,另一方面,利用神经网络构建了区间预测模型,并基于预测评价指标的优劣,采用粒子群算法对网络结构参数进行优化。仿真中通过对某波动性较强的历史负荷数据进行预测分析,验证了所提方法相比于传统点对点预测以及现有区间预测方法的优越性。最后,本文提出一种基于储换电船舶的岛间能量调度方案,并根据调度方式的差异将其划分为不同模式,在计及储换电船舶数目、船舶自身载荷、岛屿服务时间窗等约束条件的基础上,采用改进蚁群算法对不同模式下的最优调度方案进行了搜索,仿真中基于我国南海某群岛实际地理数据,对比分析了不同模式下的船舶配置情况和累计航行距离,说明了所提方法的可行性与合理性,能够实现岛间能源的相互补充和协调支援。