本發(fā)明屬于電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域，具體是一種基于傳統(tǒng)Benders分解法的電力系統(tǒng)日前魯棒調(diào)度方法，用來求解含新能源的電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。提出了一種綜合考慮負(fù)荷、風(fēng)電以及光伏出力不確定性及概率相關(guān)性的日前魯棒調(diào)度方法。首先構(gòu)建考慮多重不確定性因素及概率相關(guān)性的改進(jìn)魯棒優(yōu)化調(diào)度模型；然后利用Cholesky分解法將具有相關(guān)性的隨機(jī)樣本轉(zhuǎn)換為相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，從而基于樣本特征直接確定最壞場景；最后利用Benders分解法對模型進(jìn)行求解。基于IEEE?118節(jié)點(diǎn)算例的仿真結(jié)果表明：本發(fā)明所提方法可以在多重不確定性因素下，保證日前調(diào)度計(jì)劃魯棒性的同時，有效提升其經(jīng)濟(jì)性，而基于Cholesky分解的最壞場景確定方法也有效提升了魯棒調(diào)度模型的緊湊性，使其計(jì)算效率得到顯著提升。