现如今随着电力系统的发展,电力系统能源构成逐渐复杂,而越来越多的可再生能源接入也对电力系统的安全经济运行带来了新的挑战。以风电为例,风力发电具有的不确定性与波动性会给传统的电力系统调度问题带来困难,制约电力系统中可再生能源接入的发展。本文以风电接入下的电力系统为研究对象,致力于从安全、经济的角度对电力系统备用优化问题进行研究。首先,本文研究了考虑风电-储能混合系统的电力系统优化问题。针对于风电的不确定性给系统优化带来困难,本文研究了强化学习中的Q-learning技术,对风储混合系统进行学习处理,最终将其用于可再生能源接入下的电力系统的优化模型,改善系统运行的经济性与可靠性。随后,本文研究一种分布考虑风电与负荷不确定性的电力系统备用优化模型。该模型基于成本/效益分析理念,并基于扩展的机组组合模型建立。模型的目标函数中考虑系统运行成本与可靠性成本。可靠性成本表达为失负荷价格(value of lost load,VOLL)与期望缺供电量(expected energy not supplied,EENS)的乘积。该模型中可靠性指标EENS的计算是求解的难点。为此,本文研究了一种EENS的简化方法,可以有效减少EENS计算中的0/1变量,显著提高了问题求解的计算效率。最后,本文研究了一种考虑风电相关性的备用优化模型。对风电场之间的相互影响进行了分析,将风电相关性加入备用优化模型中,并进行求解,进一步提高了风电接入下的备用决策的准确性。