随着电力系统运行环境的不断变化,加之新能源发电的快速发展,导致系统随机性不断地增强,尤其是以光伏发电为代表的分布式电源大规模接入电网中,使得电力系统的状态更加复杂多变,这将对电力系统运行的规划、分析以及安全评估工作带来了巨大挑战。概率潮流(Probabilistic Load Flow,PLF)作为一种全面计及多种随机因素的计算方法,可全面分析系统状态量的概率分布特性,从而更准确地揭示系统运行时的薄弱环节和潜在危险。因此,在新能源发电的背景下,概率潮流能更好地适用于电力系统的安全稳定分析、经济运行以及可靠性分析中。本文以光伏发电为背景,对电力系统概率潮流计算方法及应用展开研究。光伏发电的快速发展加剧了电力系统运行的相关性和不确定性。对光伏出力准确地建模是保证概率潮流计算精度的前提条件。鉴于此,本文提出一种利用三次样条函数重构光伏出力概率密度函数的方法,该方法可以很好地避免建模中选取已知参数分布的假设带来的误差。其次,在Nataf变换的基础上,改进了相关系数的计算方法,提高计算效率并与拉丁超立方(LHS)结合求取相关性样本,引入分段线性化的半不变量法概率潮流计算减小计算误差,利用Cholesky分解出力相关性样本并修正灵敏度矩阵。最后应用Cornish-Fisher级数求取输出变量的概率密度函数。本文算法既计及光伏出力的相关性,同时也降低了传统半不变量法单点线性化引起的误差,与蒙特卡洛法(MCSM)相比,大大缩短了运算时间。对IEEE 34节点系统以及甘肃省会宁县某地区实际电网的测试验证了所提方法的准确性和实用性。为了更准确地分析时序性对光伏出力相关性的影响,本文提出计及相关性的动态概率潮流计算方法。首先在光伏出力建模方面,将光伏出力按时段分类,采用非参数核密度估计构建光伏出力的边缘概率密度,再根据不同时段的光伏出力的特点选取单一或混合copula函数,构造具有相关性的光伏出力的联合分布。其次,提出混合copula相依概率性序列运算与交流潮流方程线性化相结合,求取节点电压和潮流分布。最后,选取IEEE34节点对本算法进行验证,仿真表明:选取合适的copula函数并且对光伏出力按时段分类,能够建立更加准确的概率密度函数;选取合理的序列化步长可得到与蒙特卡罗法(MCSM)同等的计算精度,而且可以缩短计算时长。