近年来,可再生能源已在国内外电网中广泛装机并网,成为电力系统不可或缺的一部分。具有间歇、波动特性的可再生能源并网增加了电力系统大停电的风险和恢复难度,其在恢复过程中的无序接入也使恢复过程进一步复杂化:然而,随着可再生能源控制能力的提高,其又可作为一种灵活的电源对电力系统恢复起到促进作用。因此,需要在恢复优化中计及可再生能源的参与。电力系统部分或全部大停电中普遍存在的大规模切负荷现象使得负荷恢复成为恢复供电服务、完成整个电力系统恢复过程的关键。为加快负荷恢复速度,保证大停电后恢复过程的快速、安全、高效,研究可再生能源参与下的负荷恢复具有重要意义。为实现可再生能源参与的高效负荷恢复,本文构建了考虑可再生能源的时空协调负荷恢复框架,研究了可再生能源参与下电力系统负荷恢复过程中的不确定性问题、多层级多区域电网空间协调问题以及长时间尺度决策协调的问题。论文的主要工作和取得的创新成果如下:1)提出了考虑可再生能源的时空协调负荷恢复框架。其中包括不确定条件下的在线负荷恢复决策方法、考虑空间协调的多层级多区域耦合电网负荷恢复方法以及时间协调的多时步耦合动态负荷恢复方法。首先,针对负荷恢复中的不确定性问题,研究提出了效用导向的决策方案,描述并追踪了不确定性引发的风险,趋利避害地实现了具备波动性的可再生能源在恢复过程中的应用。进一步的,针对负荷恢复的空间耦合问题,研究提出分布式输配网协同负荷恢复方案,通过分散自治、协同优化的多层级多区域协调过程,保证了输配耦合系统恢复过程的安全高效。最后,针对负荷恢复的时间耦合问题,研究提出多时步滚动负荷恢复方案,进行源荷不确定条件下多时步负荷恢复过程的动态协调,实现了在负荷恢复全过程中对可再生能源的安全、高效利用。2)提出了一种在不确定条件下的负荷恢复效用导向优化决策方法。该方法结合了负荷恢复策略的风险和收益,提供了效用函数来表示负荷恢复策略的偏好,从而给出不确定状态下的决策指导。此外,构建了效用导向的优化模型以获得在一定置信水平下具有最大效用值的策略。为了实现在线数据的有效利用并确保高效计算,效用导向的优化模型进一步转化为基于场景的线性规划问题。该效用导向方法可以根据不确定条件下在线数据直接获得最优负荷恢复策略,且可以根据安全要求和数据准确性灵活调节策略的鲁棒性。因此,适用于具有风电参与的在线负荷恢复。该方法的有效性通过IEEE-30标准系统和中国山东省东北部的实际电网系统进行了验证。3)提出了一种新型的分布式恢复方案以实现输配耦合系统的高效协调负荷恢复。首先,为保证输电系统运营商和配电系统运营商的独立运营以及避免调度中心的集中式数据处理负担,输配耦合系统根据物理结构分解为多个子系统。然后,为了实现子系统相互独立但彼此协调的决策,构建了一个基于模型解耦以及输配迭代交互的分布式决策框架。最后,研究改进了现有分解协同算法以保证非凸恢复模型的迭代计算收敛,最终获得输配耦合系统的最优分布式协同恢复策略。分布式输配协同负荷恢复方案通过对大电网负荷集群运行特性的深入考虑实现了不同电压层级可再生能源的运用,解决了分解协同算法面向非凸模型的不收敛问题,并支持输电系统运营商和配网系统运营商的独立决策。研究使用IEEE标准测试系统组成的输配系统和一个实际输配耦合系统验证了该方法的有效性。4)提出了一种基于条件风险值的滚动时域控制方法以实现可再生能源参与下输配系统中的动态负荷恢复决策。首先构建了多时步滚动负荷恢复决策框架,通过不同时间尺度的协调和时步参数的反馈校验完成时间耦合的多时步负荷恢复过程。其中,基于条件风险值法对源荷不确定性进行描述。其可以通过快速计算追踪系统源荷多重不确定性阈值的上限,有助于不确定定环境下在线负荷恢复。进一步的,为了实现输配系统中多时步负荷恢复优化的高效计算,构建了多时步松弛优化和单步跟踪优化的两阶段负荷恢复模型。通过解决线性规划,混合整数线性规划和混合整数二次规划问题,得到不确定环境下的多时步滚动负荷恢复方案。该方案对动态决策过程进行了长时间尺度的协调,可有效应对源荷多重不确定性,并实现了在整个负荷恢复过程对可再生能源的高效利用。使用IEEE标准测试系统组成的输配系统以及实际输配耦合电网系统验证了该方法的有效性。