目前我国正处在能源行业的关键转型阶段,传统能源的枯竭以及由其造成的环境的不断恶化越来越受到重视,以化石能源为核心的能源生产消费体系已经难以为继。在此背景下,风能、太阳能等波动性能源发电等技术如雨后春笋般飞速发展,以能源技术和信息技术深度结合的“能源互联网”时代正向我们走来,实现这种转型是我国能源革命的重要目标。那么研究能源互联网下波动性能源发电风险管理就显得十分有必要。本文结合系统动力学与马尔科夫理论对能源互联网环境下波动性能源发电风险进行识别,同时运用云模型和VIKOR拓展方法进行风险决策研究。首先,利用系统动力学模型,理清能源互联网下波动性能源风险扰动的过程,对风险进行识别,将风险分为四类,分别是人为风险因素、设备风险因素、环境风险因素和信息流风险因素。运用直线型风险元传递的理论与马尔科夫理论相结合,收集企业的相关数据,计算各节点发生风险传递的风险,得到风险状态传递概率矩阵和风险状态损失矩阵。然后,本文针对属性值为语言短语的不确定语言多属性群决策问题,给出了一种基于扩展VIKOR的决策方法。使用定义的运算规则集结专家评价信息,能够将计算的结果与语言短语评价集合保持一一的对应关系,并尽可能地降低信息转化过程中产生的损失,同时采用云模型对评判语言值进行群集结和区间值转化;在方案排序方面,该方法通过利用属性的效益型和成本型特征定义了案例的评价的正负理想点,并将VIKOR法扩展到不确定语言环境,定义了新的方案效应值和个体遗憾值的计算公式,在确定了方案的折衷排序时使用了最大化群体效用和最小化个体遗憾。最后,在对能源互联网下波动性能源风险分析的基础上,分析风险智能决策支持系统的需求,对风险智能决策支持系统的体系结构、框架、主要功能等都进行详细地设计。