面对能源枯竭、环境污染及生态恶化等多重压力,使得充分利用以光伏(photovoltaic,PV)、风能(wind turbines,WT)为代表的可再生能源(renewable energy source,RES)已经成为全球共识,系统正变得日益低碳清洁绿色。与此同时,作为传统配电网络的替代方案,主动配电网(active distribution network,ADN)因其灵活性和交互性而受到越来越多的关注。然而,源-荷的多重随机性、各种资源的运行控制特性与时间尺度差异,给配电网的整体运行调控带来了严峻挑战,如何实现多种资源的协调运行与高效利用以保证系统安全、经济与高效运行,成为了当前研究的焦点问题。此外,随着电动汽车(electric vehicle,EV)拥有量的迅速增加,未来具有正负双向影响的EV充电负荷将成为电网负荷的重要组成部分,而EV充电负荷作为一种柔性可控负荷具备被灵活调度的潜力,充分挖掘其可调度能力,实现电力公司、EV充电服务运营商及EV用户的多方共赢具有重要意义。基于上述背景,本文在保证可再生清洁能源充分消纳与高效利用的前提下,计及源-荷的多重随机性、各种资源的运控特性与时间尺度差异,对ADN的优化策略、协调调度模型搭建与求解等核心问题进行了深入细致的研究。本文主要工作如下:1)分析总结了配电网中有功-无功功率的强耦合特性。基于对改进的IEEE 123节点配电系统的仿真分析证明了有功-无功联合调度的必要性与实用性。进一步,分析了可调可控设备的功率耦合特性与其功率输出特性,并建立了其运行控制模型。2)计及ADN中源-荷波动的多重不确定性,基于场景分析法提出了适应于高比例DG接入的ADN有功-无功协调鲁棒性调度策略,通过筛选典型场景并计及极限场景,得到恶劣场景下ADN优化调控方案,仿真结果验证了所提策略的鲁棒性与实用性。同时,对不同运行场景下所提调度策略的实用性进行了详细分析;并进一步,对基于二阶锥松弛技术凸化松弛后的模型的求解性能进行了有效验证;对离散调节设备的调整步长与动作次数对优化目标的影响进行了灵敏度分析。3)考虑大规模EV在充电站中集群充电并接入ADN的场景,提出了基于模型预测控制的ADN多时间尺度协调调度策略。在配电网层,基于MPC制定多级协调、逐级细化的多时间尺度精细化调控方案,仿真分析表明所提策略实现了ADN中众多可调设备的协调优化运行、可再生清洁能源的充分消纳和高效利用;在EV充电站层,在满足EV用户充电需求的条件下,考虑充电服务运营商与电网公司双边利益,建立了“源-网-荷”互动机制下,适用于快充与慢充2种充电模式的EV集群接入下的EV两阶段有序充电策略,充分利用EV集群充电的可调度能力,缓解EV大规模充电所引起的“峰上加峰”与电压降落等负面影响,为系统经济安全运行提供积极支撑。