近年来,由于化石能源的过度使用,环境污染问题凸显,且化石等不可再生能源逐渐枯竭。可再生发电能源在此背景下被开发利用,其中风能做为重要清洁能源之一,发展潜力巨大。随着风电的大规模并网,我国电力系统也朝着复杂多样性发展。风电的波动性使含高比例风电电网运行的安全与稳定受到威胁,传统的调度模式难以适应含高比例风电能源的电力系统。随着风电大规模的并网,风电参与电网调频控制技术也得到不断发展,基于风速预测技术及不确定性分析,研究如何在优化调度中考虑频率指标以及如何在电力系统优化调度模型中计及风电调频能力,对于提高电网运行的可靠性与经济性,充分利用风电资源,具有十分重要的意义。本文首先对风电的一次调频能力进行探究分析,设计了风火联合调频策略,从动力学公式出发,依据风机输出主要与风速、转速和桨距角有关,以额定风速将风机运行区划分为最大功率追踪区和功率恒定区,在两区分别通过超速和变桨控制模拟传统同步发电机的一次调频原理,最大功率追踪区采用超速控制,功率恒定区采用桨距角控制。从而建立了风电机组风速、角速度、桨距角和调频输出功率之间的定量计算公式,在两区整定出与传统同步机具有同样效力的调差系数,依据其调差系数使双馈风电机组参与系统一次调频;为充分利用风电资源根据系统频率变化设计双馈风机与火电机组联合调频策略,系统频率降低时两者按各自调差系数共同参与调频,而当系统频率升高时,仅由火电机组调整出力。仿真验证了风机两区减载运行均能较好参与调频,且风火联合调频策略可在保证较低弃风率的同时,较好提升受扰后系统的稳态频率。这为将风电调频融入优化调度中奠定基础。然后基于“多级协调,逐级修正”思想,建立日前-日内滚动-实时三阶段协调的调度模型,逐步修正风电预测误差,抑制功率波动对系统的影响。风功率预测方面,调度模型利用预测信息与距离预测点远近、时间尺度及对风功率预测结果建模方法相关的特性,即距离预测点越近、预测时间尺度越短、对风电不确定性描述越深刻,预测精度越高,风电预测时间尺度与调度时间尺度一致。日前阶段基于时间序列ARIMA方法采用历史数据进行风速预测,而日内两阶段风速预测则依据距离预测点更近新发生的数据,并且在实时阶段考虑了风电的不确定性,运用多场景概率法得典型场景进行分析,这就使得下一阶段的风功率预测比前一阶段得更为精确,更能体现风速预测误差给系统带来的影响从而进行修正。优化目标方面,调度模型的每一阶段针对不同的目标进行优化。日前阶段是以机组启停和运行综合成本最小为目标进行优化得机组启停计划;日内滚动阶段根据日内风功率及负荷波动修正常规发电机组出力,采用内点法进行求解使常规火电机组运行成本再次达到最小;实时调度阶段则计及了风电不确定性,考虑功率波动对系统频率质量的影响,以网损和频率偏移最小为目标,运用动态潮流算法将火电机组及负荷的调频能力及前文所提到的风机参与一次调频能力融合在一起,共同分担系统出现的不平衡功率。此阶段采用多目标粒子群优化求解,并生成Pareto优化解集。