本文受国家自然科学基金项目（柔性发输电系统概率风险评估和优化配置模型研究，项目号50977094），重庆市自然科学基金（计及柔性发输电设备的电网可靠性评估模型研究，CSTC，2011BB6047）资助。电力系统规模庞大、错综复杂，众多不确定因素时刻冲击着电网的各个环节，使整个电力网络的运行状况和风险特性空前复杂，由此引起的安全稳定问题也日益突出。电源优化配置本质上是在有限的资源条件下通过最优组合和分配来获得最大效益。因此，本文从电力系统概率风险评估角度出发，分别讨论大电网旋转备用(spinning reserve，SR)和配电网分布式电源(distributed generation，DG)的可靠性优化配置，这两者从根本上都能在电力系统受到干扰时提供一定的后续供电能力，保证电网可靠性。论文分为两大部分，其主要研究内容包括：①从改善大电网运行可靠性的角度出发，综合考虑机组类型和爬坡速率、元件可靠性参数、网络拓扑结构以及传输容量限制等因素，将旋转备用的优化分配纳入到最优负荷削减模型中。利用该模型不等式约束中控制参数的拉格朗日乘子的物理意义，推导出系统电力不足期望对各发电机组旋转备用容量的灵敏度表达式，提出了根据该灵敏度结果进行备用优化配置的启发式思路。②以大电网旋转备用总成本与用户停电损失之和最小为目标，结合旋转备用优化配置模型，通过同步联合优化确定旋转备用的总容量与配置方案，并给出了相应的模型求解步骤。通过对RBTS和IEEE-RTS79测试系统的仿真结果分析，表明了所提方法的有效性和正确性。③按照负荷重要程度的不同，将最优孤岛搜索与配电网可靠性评估相结合，提出了一种分布式电源优化配置的方法：根据故障前配电网的实际运行情况和故障发生位置动态地生成优化孤岛方案，并结合分布式电源出力模型计算得到各负荷点可靠性以及带负荷权重的系统电量不足指标。在此基础上，基于配电网供电可靠性，建立了分布式电源优化配置的数学模型。④从提升计算效率角度出发，针对问题实际情况提出了新的状态变量编码方法。同时，为了克服粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)所存在的早熟问题以及人工鱼群算法(artificial fish school algorithm，AFSA)的收敛速度过慢，对粒子人工鱼群混合优化算法进行适应性改进，有效提高了配电网中分布式电源选址与定容优化的计算速度与精度。通过对IEEE-RBTS Bus6系统主馈线F4的试验分析，表明了该方法能够提供合理的DG优化配置方案。