近年来,世界范围内都呈现化石能源短缺和电力需求持续增长的趋势,全球气候变暖现象也日益显著,大力发展可再生能源发电技术一方面为改善这一现象提供了解决思路,另一方面也给电力系统安全稳定运行带来了巨大的挑战,甚至导致全球范围内大停电事故频发。尽管如此,停电事故发生后,制定合理有序的电力系统恢复应急响应预案能够明显降低因停电事故带来的直接经济损失和社会影响。由于电力系统自身的复杂性,制定电力系统恢复策略本身就存在一定难度,此外,可再生能源机组参与电力系统恢复,既可以作为黑启动电源,又可以辅助加快电力系统恢复速度,但其出力的不确定性会增加电力系统恢复过程中系统运行的风险。基于上述问题,本文开展了考虑可再生能源接入的电力系统协同恢复优化策略研究工作:（1）介绍机组在黑启动阶段的恢复特性,重点分析机组启动功率曲线和机组出力特性曲线,并提出基于Big-M法的线性化方法。充分考虑系统恢复过程中关键恢复路径对机组启动次序的影响,提出计及关键恢复路径的机组启动次序优化策略,以最大化系统总有功容量为目标函数,综合考虑机组临界启动时间,机组启动功率以及输电线路恢复状态与机组启动相关变量的逻辑关系等约束,建立混合整数线性规划模型,采用商业求解器获得最优机组启动次序,实现机组启动次序和关键恢复路径恢复协同优化。（2）采用非参数核密度估计法分别获取风电机组和光伏电源的出力特性曲线,由于风光互补系统中风电机组和光伏电源出力的互补性,引入Frank-Copula函数,进而获取风光互补系统联合出力特性曲线。考虑风光互补系统接入时机对机组启动次序的影响,提出计及风光互补系统的机组启动次序确定性优化模型。由于风光互补系统出力具有不确定性,进而构建基于置信间隙决策理论的机组启动次序鲁棒优化策略,并通过场景法处理模型中的概率约束,采用商业求解器获得机组启动次序鲁棒最优解,验证了可再生能源机组对加快系统恢复速度的积极作用。（3）针对单时步负荷恢复优化问题,提出了含风储联合系统的负荷恢复双层优化策略。上层模型以最大化当前时步可恢复负荷量为目标函数,建立混合整数线性规划模型,求解获得当前时步最优负荷点和输电线路恢复方案,并将其传递给下层模型;下层模型以最小化当前时步负荷恢复持续时间为目标函数,建立非线性模型,求解获得当前时步最短负荷恢复持续时间,并将其传递给上层模型,上下层模型迭代求解,获取当前时步最短负荷恢复持续时间的最优负荷恢复方案。通过求解双层优化模型,可得到当前时步风储联合系统调度出力,为了减少风储联合系统实际出力与调度出力之间的误差,进而提出储能系统的实时调度模型。通过不断更新电力系统运行状态且迭代求解所提出的单时步负荷恢复模型,即可得到完整的负荷恢复策略。本文提出的考虑可再生能源接入的电力系统协同恢复优化策略一方面为探究电力系统协同恢复优化、恢复过程中冷负荷特性建模等问题提供了理论依据,另一方面,为解决可再生能源机组如何参与电力系统恢复过程这一问题提供了研究思路。