电网中许多因素是不确定的,特别是随着太阳能发电、风力发电等为代表的新型能源在电网中的渗透率日益增加,电网的不确定性随之提升。概率潮流计算是一种能够处理不确定因素对电网影响的算法,其用概率分布特性来形象描述输出变量的不确定性,更符合实际运行情况及进一步满足系统预测及规划,这些计算出的数据信息对电力系统的规划和调度决策具有重要的参考价值。本文以考虑多种输入随机变量的概率潮流作为研究对象,采用半不变量法(Cumulant Method,CM)与多种近似方法结合的方法来进行概率潮流计算,并且在常规的潮流模型基础上,将多平衡点潮流模型引入到概率潮流计算中。确定本文的所考虑的输入随机变量,并建立了相对应的概率分布模型,同时,建立了概率潮流模型。本文采用CM进行概率潮流计算,引入鞍点近似法来求解输出随机变量的概率分布特性。并与CM和Cornish-Fisher级数展开结合方法(Cumulant Method combine with Cornish-Fisher series expansion,CMCF)、CM和Gram-Charlier级数展开结合方法(Cumulant Method combine with Gram-Charlier series expansion,CMGC)、蒙特卡罗法(Monte Carlo method,MC)进行对比,通过算例分析验证了CM与鞍点近似法结合的方法(Cumulant Method combine with Saddle Point approximation,CMSP)的有效性和精确性。算例分析结果得出,CMSP算法较CMGC、CMCF有较高的精度。采用CMSP算法来计算概率潮流,通过改变输入随机变量,来验证不同随机变量对电力系统的影响。算例分析结果得出,在负荷随机的基础上加入光伏发电和风力发电出力随机变量,会使系统大部分节点的电压幅值均值有小幅度的增加,特别是越挨近加入随机变量节点的节点,其电压幅值波动越大。在常规潮流模型概率潮流计算的基础上,提出了多平衡节点潮流模型。采用CMSP算法来计算概率潮流,验证提出模型的合理性和实用性,同时也验证了CMSP算法在基于该模型的概率潮流计算中的可行性、有效性及其计算精度。算例分析结果得出,采用多平衡节点潮流模型能使平衡节点处发电机的功率输出范围更为合理,更符合实际运行情况;并且CMSP算法在多平衡节点概率潮流计算中是可行有效的,且计算精度高。