本文着重研究了电力系统智能优化调度方法，包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、机器学习（ML）方法。通过集成这些方法，提高电力系统运行的稳定性、安全性和可靠性，更好地实现能源传输，将充分满足整个社会的能源需求。

本文对新能源电力系统不确定优化调度方法的研究现状进行了梳理和总结，分析了当前研究的主要方法、技术特点和存在的问题。新能源电力系统的不确定性主要源于新能源的波动性和间歇性，对电力系统的安全稳定运行提出了新的挑战。本文从随机优化法、近似动态规划算法、基于人工智能技术的方法等方面，介绍了不确定优化调度方法的最新进展。同时，对新能源电力系统不确定优化调度方法的未来发展方向进行了展望，提出了提高模型精确性、优化算法性能、加强多学科交叉研究等建议。