随着全球能源问题和环境问题的日益突出,许多国家都在推崇节能、减排的理念,并且大力推广分布式能源。冷-热-电联供(Combined Cooling Heating and Power,CCHP)技术以其高效、环保、经济、方便的特点,得到了世界各国的青睐。近些年来风力发电、光伏发电和太阳能供热等新能源技术已经在冷-热-电联供系统中得到了一定的应用,但是应用规模较小,渗透比例较低。如何构建一个含有合理比例新能源的冷-热-电联供系统,以及进一步提高含有新能源的冷-热-电联供系统的能量利用效率是一个难点问题。本文提出一种高比例新能源接入的冷-热-电联供系统规划方法和一种考虑新能源出力不确定性的冷-热-电联供系统的调度方法,为含有新能源的冷-热-电联供系统的规划和调度技术提供了一套具有参考价值的理论体系。论文的主要工作和成果包括:(1)文章对冷-热-电联供系统常用设备的机理和数学模型进行了介绍,并对部分设备的模型进行了改进,为进一步研究冷-热-电联供系统的容量配置、调度策略、经济性、污染物排放量等研究提供理论模型。(2)文章提出了一种高比例新能源接入的冷-热-电联供系统,以系统的经济性和环保性为评价指标,在考虑设备运行条件和能量平衡约束的基础之上,构建了含有高比例新能源接入的冷-热-电联供系统容量配置模型。为了使该系统运行更加经济,文章还提出了一种混合整数经济调度策略。采用NSGA-II算法对模型进行了求解,得到Pareto前沿。用户可以根据自己的经济条件和环保要求,在Pareto前沿上选择最佳的冷-热-电联供系统的容量配置方式。最后进行了仿真,并对该系统的经济性和典型日出力特性进行了深入的分析。(3)为了克服风电出力不确定性和波动性对冷-热-电联供系统调度的影响,提出一种考虑风电出力不确定性的冷-热-电联供系统的调度方法。文章采用场景树的方法来描述风电的不确定性,用误差分位数来计算每一个场景的概率。采用自回归模型和滑动平均模型,对风电输出功率进行预测和误差分析。以系统的运行成本、污染物处理成本、维护成本和“弃风”惩罚为目标函数,构建了考虑风电出力不确定性的冷-热-电联供系统的调度模型。为了求解该模型,提出了一种自适应混沌粒子群算法,该算法可以更快速、准确地对模型进行求解。仿真结果表明,该策略可以有效的克服新能源出力对系统调度的影响。