随着以光伏、风电为主的可再生能源日益渗透到配电网中,由于可再生能源的不确定性和波动性给配电网优化运行带来了巨大的挑战。传统的确定性优化方法不再适用,不确定性优化方法应运而生。为了保证配网安全、可靠运行,适应可再生能源和负荷的不确定性发展,本文对含源-荷不确定性的主动配电网的优化调度问题进行研究。本文基于鲁棒优化理论,构建了一个可调节的两阶段鲁棒优化模型。对光伏、风电和波动性负荷建立了不确定性集合,并设定了不确定性调节参数来调节不确定性集合,以此控制优化解的保守度;第一阶段调度模型中考虑可调控单元的调度成本和网损的最小化,在第二阶段调度模型中加入弃光、弃风和失负荷最少的优化目标促进可再生能源的充分消纳;通过凸优化技术将该模型转化为混合整数二阶锥优化模型求解,采用列约束生成方法(C&CG)实现模型的快速求解;最后在改进的IEEE33节点交直流系统进行算例仿真分析,并与随机规划和采用Benders分解法的鲁棒优化方法进行对比,结果验证了模型的可行性和有效性,所提算法的快速性。本文在所提鲁棒优化模型的基础上,引入了分布鲁棒优化理论,构建了一个两阶段分布鲁棒优化模型。与随机规划相比,该方法对精确概率分布数据的依懒性更小;与鲁棒优化方法相比,该方法将一些分布信息纳入到模糊集合中可以产生更不保守的解。因此,本文通过建立模糊集合来捕捉光伏、风电和负荷的不确定性,引入分段线性函数和辅助参数协助表征不确定性变量的概率分布情况;所建模型的优化目标是使模糊集合最坏分布情况下的总期望成本最小化,第一阶段期望成本基于不确定性变量的预测值求得,第二阶段期望成本基于不确定性变量的实际值对第一阶段决策进行追索求解;利用广义线性决策规则近似求解两阶段优化模型,引入仿射函数对第二阶段优化模型提供一个更紧密的近似;最后对改进的IEEE33和IEEE118节点系统进行算例仿真分析,并与确定性方法、随机规划、鲁棒优化方法进行对比,验证了所提模型和算法的可行性和优越性。