由于资源短缺以及电网规模的不断加大,传统的靠火力发电满足日益增长的负荷需求的发电模式,不再适用于未来电网的发展需要,所以电力部门引入了清洁能源发电配合火力发电以解决这一问题,但是,大规模清洁能源的并网带来的是调度难度的加大,如何协调源荷双侧资源,保障居民用电是论文所要解决的问题,为此,论文在考虑源荷双侧不确定性情况下,对互联电网的经济调度问题展开研究。论文将两区域互联电网分为源侧调度和荷侧调度两个部分,对两部分资源分别进行调度。第一部分针对负荷侧资源,建立了两阶段负荷曲线优化模型。首先,在日前时间尺度,建立了负荷聚合商非合作博弈模型,以各负荷聚合商为博弈局中人,以各负荷聚合商在负荷高峰时段的负荷削减策略为策略空间,以每个负荷聚合商的利润为收益函数,目的为寻找均衡点,在该均衡点,每个负荷聚合商为保持均衡,不得改变自身策略以获得更大利润;然后,在日内时间尺度,建立了负荷聚合商内部负荷调度模型,每个负荷聚合商将日前博弈结果作为日内模型的一个约束,以全天负荷方差最小为目标,对其管辖范围内的负荷独立进行调度;最后,通过粒子群算法、免疫粒子群算法、量子粒子群算法、协同免疫量子粒子群算法对上述两个模型分别进行策略求解,最终得到优化后的负荷曲线,实现了对负荷削峰填谷的目的,也对负荷侧资源进行了调控。第二部分针对电源侧资源,建立了考虑源荷双侧不确定性的互联电网分层调度模型。首先,论文叙述了分层模型的机制和合理性;其次,建立了上层直流联络线功率调整模型和下层区域内火电机组调度模型,上层模型考虑的约束主要为直流联络线的安全约束,下层模型考虑的约束主要为火电机组的安全约束;然后,建立了上下层马尔科夫模型,在对各变量进行离散化处理后,选取了时刻、两区域风电误差功率、负荷需求误差功率、日前联络线功率作为上层状态,联络线调整功率作为上层行动,选取区域内风电误差功率、负荷需求误差功率、上一时段各机组功率作为下层单个区域的状态,当前时刻各机组功率作为行动,并明确了上下层的代价及其优化的目标函数;最后,利用强化学习类方法对模型进行策略求解,通过仿真实验验证了所提模型的有效性,在算例系统中,设置了一个区域中有负荷聚合商资源,将第三章的实验结果应用到该算例中,验证了负荷优化可以减轻电源侧的发电压力。