未来电网中,间歇式能源(如光伏发电、风电等)、柔性电源等多元电源和柔性负荷在市场化运营的实时电价等经济手段激励下,将作为“互动”的可调度资源参与到实时电力供需平衡中来。然而间歇式能源波动性、不确定性的特点,以及电源、负荷自身特性的多样化和开放竞争市场环境的复杂性,使系统实际运行状态难以准确预测,传统的调度方案难以应对复杂多变的调度场景及可能发生的各种运行状态下的安全风险。在此背景下,本文对“源-荷”互动电力市场下多参数规划实时调度方法进行了深入研究。计及“源-荷”互动电力市场下的不确定性因素,提出了一种基于多参数规划的超短期在线字典学习(Online dictionary learning,ODL)概率最优潮流方法,通过构建不确定性因素参数空间和最优潮流解空间的对应关系,在线建立参数空间临界区域字典集,该算法既保证了较高的计算精度,又极大地提高了计算速度,满足在线计算的需要,为后续实时优化调度计划的制定及实时节点边际电价的预测提供技术支撑。基于实际3120节点超大电力系统算例仿真结果可知,所提在线字典学习方法相比于正态分布拟合法、点估计法和传统蒙特卡洛模拟法,无论是从算法精度、还是计算成本来看,均具有极大优越性,其相对传统蒙特卡洛模拟法提高了 2~5个数量级的计算速度。仿真结果还表明该算法在不同新能源渗透率、不同净负荷变化速率,以及不同时间尺度的超短期预测场景中均具有极高适用性。针对“源-荷”互动电力市场下的实时节点边际电价(Locational marginal price,LMP)预测问题,提出一种基于马尔科夫链和多参数规划的实时LMP概率预测方法,离线求取不确定性因素参数空间临界区域编号集合,并在线建立临界区域编号的马尔科夫链模型,采用拟蒙特卡洛模拟法统计其状态转移矩阵,获得实时LMP概率统计信息,该方法提高了实时LMP预测精度和计算效率,为后续调度人员的实时调度决策制定和市场参与者合理的报价决策提供有利信息。在IEEE 118节点系统中仿真验证了本文方法相比于神经网络点预测方法、正态分布拟合法和简单随机抽样蒙特卡洛模拟法的准确性和高效性。同时验证了实时LMP的波动性和线路发生输电阻塞的关系,为调度人员提供寻找对系统敏感变化的薄弱线路的方法。针对“源-荷”互动电力市场下的联络线交易计划电量偏差问题,提出一种多参数规划实时协调调度方法。在已有网、省跨区协调调度模型的基础上,基于多参数规划理论,计及联络线交易的不确定性因素,在主能量-备用联合市场中,提出了考虑联络线交易计划在线滚动更新的多参数规划实时调度模型,并采用内点法快速求解。IEEE118节点系统算例仿真表明在柔性电源、柔性负荷共同参与的主能量-备用联合市场中,采用本文方法显著减少了联络线计划电量和实际交易电量的偏差,有效降低了交易成本,并提高了系统的安全性,验证了本文方法的准确性和高效性。针对“源-荷”互动电力市场下实时调度策略的安全校核问题,提出了一种多时段概率场景的安全风险评估方法。该方法基于提出的多个考虑电力系统不确定性和随机事故运行场景的安全距离风险指标,量化评估未来一段时间内系统状态的潜在安全风险。通过算例仿真,分析了不同风电渗透率情况下未来调度计划中的极端事件发生的可能性、系统状态对不确定性的敏感程度及未来一段时间系统状态安全水平的全局变化趋势;验证了本文所提安全风险评估方法的合理性和有效性。