随着世界经济的飞速发展,能源危机与环境危机成为全世界的焦点问题。能源互联网可以实现传统能源和可再生能源更好的结合,提高能源的利用效率,成为解决这一问题的重要方向。园区能源互联网中包含多种设备、多种能源耦合,供能方式多样和用户的需求多样,如何协调园区能源互联网中能源和设备的出力是当前急需解决的问题。因此园区能源互联网优化调度的研究具有重要的意义。本文从园区能源确定性和不确定性两个方面来对园区能源互联网进行研究。本文围绕确定性园区能源互联网,构建了包含燃气发电机、燃气锅炉、温水机、光伏发电机组和风力发电机组等设备的园区能源互联网,并建立了园区内设备的数学模型。根据园区内的能量流动关系建立了电负荷、热负荷及冷负荷的能量平衡方程和以园区日运行成本最小为目标函数的园区能源互联网调度模型。在模型求解中,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,提出增加自适应变异机制的自适应变异粒子群算法,并结合以电定热和以热定电两种运行策略,对园区冬夏两季典型日进行优化调度。通过算例验证了自适应粒子群算法可以得到更好的优化结果,对比了不同运行策略对园区运行成本在不同季节的差别,为园区能源互联网不同季节优化调度提供了参考。针对园区中可再生能源和电价存在不确定性问题,在传统鲁棒优化的基础上加入松弛变量形成弱鲁棒性优化,在园区能量约束中加入松弛变量,并通过对等式转化将不确定性约束变成确定性约束,建立了园区能源互联网的弱鲁棒优化调度模型。采用Matlab软件中的CPLEX求解器对所建模型进行优化求解,通过算例验证了弱鲁棒优化的有效性,分析了鲁棒参数和松弛变量大小不同对经济性的影响。园区管理者可以根据不同的经济需求和风险要求,改变松弛变量和鲁棒参数的大小来取得风险下的最优经济性。