含相关性风电的电力系统概率潮流算法需具备同时处理风速相关性和负荷相关性的能力。现有的概率潮流算法一般采用蒙特卡罗方法统一处理两类相关性,但该算法计算量较大,且忽视了风速和负荷在概率分布特性上的差异。为此,文中提出风速相关性和负荷相关性分类处理的概率潮流算法。该算法延用蒙特卡罗法计算相关风电场总出力的概率密度曲线,并利用负荷一般呈正态分布的特性,采用解析法快速求取总负荷的正态分布函数,最后将两类结果进行卷积计算获得支路潮流的概率密度函数。由于在处理具有相关性负荷时避免了负荷样本的生成与采样,该算法可以提高概率潮流的计算效率。以含多风电场的IEEE RTS-96系统和IEEE 108系统为算例,与蒙特卡罗法、点估计法及累积量法进行比较,验证了文中方法的有效性和优越性。