随着风电渗透率和清洁能源经济高效环保体系需求的不断提高,减少风电的弃风量,提升风电利用率成为风电研究的重要问题。因此,提高风电场的功率稳定性和改善风电场电能质量尤为重要。而风电场和储能的联合运行有利于改善风电场的随机性和波动性,故本文主要围绕准确的风电预测和储能系统的可靠合理控制两方面来展开研究。本文的研究内容具体分为以下三个部分:研究经验模态分解法的基本原理及流程、主要性质、存在的问题,然后根据存在的问题提出改进的方法。采用辽宁提供的风电数据对该方法进行实例分析,将春夏秋冬四季的典型日风电信号进行经验模态分解,分解成为低频、中频和高频信号,对各部分信号进行分析。利用支持向量机理论进行风功率预测,本文针对支持向量机中参数的寻优提出一种改进的基于模拟退火的自适应布谷鸟搜索算法,该优化算法通过引入模拟退火和自适应调整步长来提高布谷鸟算法的寻优精度。通过风电的低频和中频信号的预测结果对改进的算法进行对比分析。建立了风储联合系统经济效益模型,考虑风电场和储能的约束条件,以联合系统经济效益最高为目标函数。根据风电低频和中频分量制定抽水储能和蓄电池的两阶段分层控制策略。通过MATLAB仿真,对该策略的储能的充放电次数和过充过放的情况进行对比阐述,并对风储联合系统的波动情况和经济效益两方面进行分析。