新能源风电和天然气以绿色清洁、储量丰富等优点得到迅速推广。随着天然气网的扩张及燃气式发电和电驱动压缩机的应用普及,使得电力与天然气在大范围、长距离实现综合规划建设成为可能。稳态能流分析是电-气综合能源系统(Electricity-Gas Integrated Energy System,EG-IES)进行规划设计的基础。随着负荷种类和耗量的不断增加,以及风电的大规模接入,这给EG-IES整体带来了极大的不确定性。为考量不确定因素对系统的影响,稳态能流计算将耗时耗力且效果不佳,因此,概率能流研究具有十分重要的实际意义。本文对EG-IES,首先进行稳态能流分析。进而考虑风电出力和负荷的不确定性,针对传统多线性蒙特卡洛概率能流算法在确定分段基准时存在的不足,提出基于K-means聚类技术改进的多线性蒙特卡洛概率能流算法。本文主要工作如下:(1)研究电力网和天然气网中典型元件结构,及电-气耦合处能量转换关系,从而建立电-气综合能流方程,提出基于Newton-Raphson的稳态多能流求解方法;(2)建立风电出力和负荷两者随机变量的概率分布模型,针对具有相关性的随机变量,采用Nataf逆变换生成与特定相关系数相一致的随机变量样本;(3)提出基于K-means聚类技术改进的多线性蒙特卡洛概率能流算法。首先,定义随机变量的整体灵敏度系数,以此来反应不同随机变量之间的差异,同时也改变了随机变量在欧式距离(聚类指标)的权重,进而改善样本的聚类效果。而后,对样本进行K-means聚类,以此来避免分段基准选取,并缩小随机变量的波动范围。之后,对聚类形成的样本簇,在簇心处进行稳态能流迭代运算,而输入随机变量样本点借助同簇簇心处的雅可比矩阵和状态变量利用线性化能流方程进行状态变量求解。最后,经数学统计状态变量的全部结果求得各状态变量的概率密度函数。(4)将IEEE-57节点电力系统和14节点天然气网络耦合组成EG-IES算例系统,以蒙特卡洛算法为参考标准,验证了本文所提算法在准确度和计算效率均比传统多线性蒙特卡洛算法具有优越性,相比蒙特卡洛算法极大地缩短了计算时间。本文以增设整体灵敏度系数的形式,不仅考虑了随机变量的波动性差异,而且改善了 K-means聚类效果。进而,借助样本聚类来规避基准选取。从而改进了现有的多线性蒙特卡洛算法。这样将更准确评估不确定因素对EG-IES的影响,发现系统的薄弱环节,为规划人员提供更全面的系统信息,保障EG-IES安全稳定运行。