我国北方地区的可再生能源以风能为主，风力发电是改善北方地区能源利用结构的重要方式。但风电出力具有很强的随机性和波动性，无法进行精准预测，从而对电热综合能源系统调度优化带来了困难。本文提出了以成本最小化和弃风最小化为目标的一种多目标两阶段随机规划方法（Multi-objective and Two-stage Stochastic Programming， MOTSP），其中采用两阶段的随机规划模型对成本最小化部分进行建模分析，第一阶段以火电机组的启停成本为调度目标，第二阶段以机组运行成本为调度目标。最后采用多目标算法NSGA-Ⅱ中对解的筛选机制求解随机规划问题。该方法利用高斯分布描述负荷和风力发电预测误差来解决风电出力的不确定性，采用蒙特卡罗方法生成随机场景，并采用反向缩减技术对场景进行削减。仿真结果表明，本文提出的MOTSP算法比其他多种智能算法的解集更均匀广泛，收敛性更好，能够最大限度地减少弃风并使机组运营成本最小。