随着碳中和、碳达峰概念的提出,构建以可再生能源逐步替代传统化石能源的新型电力系统的需求越来越迫切。可再生能源如风电、光伏和径流式小水电等,作为完全依赖自然资源发电的清洁能源,是新型电力系统发展的趋势。然而可再生能源出力具有很大的不确定性,当其大规模并网时会给电力系统安全运行带来很大的影响。因此如何解决可再生能源并网时带来的不确定性,对电力系统环境经济调度具有很重要的意义,也有利于满足国家节能减排、构建绿色电力系统的宏观战略要求。在此背景下,本文综合考虑了风电、光伏、径流式小水电与常规火电机组共同组成的环境经济调度模型,对可再生能源的不确定性进行处理,并对环境经济调度模型和求解方法展开研究,主要内容归纳如下:（1）对于风电、光伏和径流式小水电并网出力的不确定性,通过威布尔概率密度函数、对数正态分布函数和耿贝尔概率密度函数分别对风速、光照强度和河流流量进行模拟,再通过蒙特卡洛模拟法对可再生能源出力分布进行仿真。（2）构建了以电力系统运行经济成本最优和污染物排放量最小为目标,含风电、光伏和径流式小水电的电力系统环境经济调度模型,综合考虑了功率平衡、有功无功出力、常规火电机组禁止运行区、机组爬坡率以及网络安全等约束。对于可再生能源的不确定性,采用惩罚机制和储备机制。当可再生能源实际出力高于预测出力时,需要承担储备成本;当可再生能源实际出力低于预测出力时,需要承担惩罚成本,并分别考虑了电力系统静态和动态环境经济的调度模型。（3）对于环境经济调度模型的求解,针对智能优化算法存在的一些问题,提出一种非支配排序改进教学优化算法,并与不可行解约束处理技术相结合,对问题进行求解,得到帕累托最优解集,并通过模糊决策技术确定最优折中解。通过静态环境经济调度算例和动态环境经济调度算例来验证模型及算法的可行性和有效性,并与其它智能优化算法相比较,对比帕累托前沿和最优折中解的优劣,验证提出算法在解决环境经济调度模型问题时的优越性。