随着可再生能源与分布式发电技术的发展,微电网作为消纳分布式电源的重要载体,能够实现能源的高效利用,是传统电网的有效补充。微电网有并网运行和孤岛运行两种模式。微电网的孤岛运行方式有利于提高电网运行的灵活性与可靠性,其日益受到研究者的重视。潮流分析计算是孤岛微电网规划与运行的基础,同时微电网中的分布式可再生出力具有间歇性和波动性,使得微电网运行具有显著的不确定性。因此,本文研究考虑不确定性因素的孤岛微电网潮流计算,基于概率潮流计算、全局灵敏度分析等方法,量化不确定性因素对于系统运行的影响,为微电网的规划和运行提供更加全面可靠的参考信息。本文主要从以下几个方面进行了研究:针对微电网的孤岛运行模式,研究了分布式电源的下垂控制策略,考虑到孤岛微电网与主网在网架结构、系统参数、运行方式等特性上的差异,建立了孤岛微电网的潮流计算模型,采用鲁棒的自适应Levernberg-Marguardt算法求解孤岛微电网潮流。研究了的分布式可再生能源出力以及负荷不确定性的参数与非参数建模方法,建立了孤岛微电网的概率潮流模型。提出了基于多项式混沌展开(polynomial chaos expansion,PCE)的概率潮流算法,克服传统蒙特卡罗模拟算法计算效率较低的问题。进一步,为克服PCE方法在高维随机问题中的“维数灾”问题,引入最小角回归(least angle regression,LAR)的输入变量筛选方法,提出了基于稀疏多项式混沌展开(sparse polynomial chaos expansion,SPCE)的概率潮流快速算法。通过与传统方法相比较,验证所提算法在孤岛微电网概率潮流求解上的准确性和高效性。研究了基于方差分析分解的Sobol’全局灵敏度分析(global sensitivity analysis,GSA)方法,用于量化不确定性因素对于孤岛微电网潮流的影响。进一步,研究了计及随机输入变量相关性的GSA方法,并应用于分析分布式新能源发电出力之间的相关性对孤岛微电网运行的影响。将SPCE应用于计算全局灵敏度系数,克服了基于蒙特卡洛模拟的GSA计算效率低的问题,使得GSA能应用于实际系统的分析。最后将本文中所提的算法应用于IEEE测试系统中,计算了不同运行状态下的孤岛微电网潮流,分析了不确定性因素对孤岛微电网潮流的影响,并基于GSA指标辨识影响系统运行的关键输入随机变量。