随着能源危机与环境污染问题的不断加剧,作为下一代绿色、可持续发展的能源利用体系,能源互联网备受关注。为实现网络内大规模可再生能源的高效利用,研究能源互联网能源管理问题是关键所在。由于能源互联网能源优化调度问题呈现出较强的分布式和自主性等特点,导致其调度指令的制定与执行更加依赖于“自能源”间的协同合作和信息交换,因此考虑“自能源”间协同调度过程中存在的时滞、噪声等多源干扰以及外部环境对其产生的扰动等影响,如何实现复杂动态环境下能源互联网能源优化调度,以保障能源互联网的安全、稳定运行,是亟待解决的问题。本文致力于解决复杂动态环境下能源互联网能源管理问题,以能源互联网所受干扰的强度为主线,依次研究了理想环境、受时滞/噪声扰动、受强多源干扰和极端灾难影响下,基于多智能体系统相关理论的能源互联网优化调度策略。本文的主要内容和贡献可概述如下:（1）针对理想环境下能源互联网能源管理问题,构建了能源互联网一次能源侧优化调度模型,实现了网络内一次能源侧能源消耗的最小化,并在保障传统主能源网络安全环保运行的同时降低了能源互联网供能成本。基于多智能体系统理论提出了动态负荷需求响应团队机制,使能源互联网用户侧负荷波动能够被高效且快速地平抑。利用多智能体包含控制算法控制网络输出电能的电压,使其在可容许范围内波动,保障了输出电能的高质量。（2）针对带有复杂噪声扰动的能源互联网能源管理问题,提出了一种基于广义噪声下多智能体分布式优化算法的自能源优化调度策略。为保障自能源个体经济收益前提下的能源最优利用,建立了其能源优化调度目标,并利用广义噪声刻画了能源互联网运行环境中多源噪声扰动。提出了一种分析该随机多智能体系统的唯一平衡点的噪声-状态稳定性的方法,得到了分布式优化算法的最优解与该随机多智能体系统平衡点之间的最小估计误差,保障了噪声扰动下自能源优化调度的可靠性。（3）针对带有多时变时滞干扰的能源互联网能源管理问题,分析了相应带有多时变时滞的多智能体分布式优化算法的收敛性,利用李雅普诺夫稳定性分析方法得到了一个可以判定多时变时滞下多智能体分布式优化算法收敛性的准则,并提出了一种重新构建多智能体系统通信拓扑结构的算法,来避免掉智能体通信连接间存在的长时滞。（4）针对带有多源干扰的能源互联网能源管理问题,提出了具有能源交易价格调控机制的适用于能源互联网的通信拓扑重构方法。基于多智能体包含控制理论设计了能源互联网能源交易价格调控机制,保障了自能源能源交易价格的合理性。通过分析相应多智能体系统的拉普拉斯矩阵特点,提出了通信拓扑重构方法,提高了能源互联网优化调度策略的灵活性和抗干扰能力。（5）针对极端灾难发生后能源互联网能源管理问题,构建了基于多智能体系统的生命线保障负荷供能恢复系统。建立了生命线保障负荷模型,提出了基于混合触发机制的生命线保障负荷辨识方法,降低了网络通信资源的消耗。提出了基于多智能体一致性算法的生命线保障负荷供能恢复方法,为灾难后重要负荷的供能提供了保障。