传统电能生产中所带来的环境问题，引起人们对可再生能源的有效利用的日益关注，其中风能作为典型的可再生能源得到了较为广泛的利用。然而，风力发电的随机性、不可调度性等特征，使得风力发电并网后给电力系统的稳定运行和安全调度造成了一定的风险。针对风力发电的随机性以及电力系统的运行风险，本文引入经济学中的条件风险(Conditional Value-at-Risk: CVaR)方法，以线路电流约束为系统的可靠性运行要求，量化风电并网后系统的不确定性风险，并作为系统可靠运行约束加入到调度决策模型中。结合系统运行的经济和环境要求，构建了火电和风电融合的经济调度模型。模型求解上，考虑蒙特卡罗样本取点和罚函数方法，结合光滑化技术，提出了模型求解的两种算法：光滑化方法和水平函数方法。进一步，将单时段经济调度问题推广到一天24小时的调度，提出了多时段的调度新模型。数值试验以IEEE-30节点系统为例，通过设定不同的置信水平，不同风险值，不同风电的出力，分析系统发电总成本的变化，以及风险置信水平对优化决策的影响，验证了模型和算法的有效性；并对比了提出的两种新算法与已有算法的计算效果；而对24小时的多时段调度，计算分析了不同时段，系统总负荷的分布及发电机组的出力情况。本文研究的问题充分结合了当前电力新运行环境，考虑系统运行的不确定状态和实际要求，提出的新模型和算法采用了数学和经济领域新的有效方法。本文的方法可有效解决一般随机因素下的系统经济调度问题，为系统的优化运行决策提供了科学方法。