近年来，风电产业的发展日新月异，风电利用率不断增加，弃风率减小。由于风资源自身属性，使得大规模风电并网后的系统的可靠性受到严重考验。电力市场环境中，电力不再是唯一的商品，系统的供电可靠性同样是市场的商品。在可靠性市场中，用户成为市场的参与者，用户可以根据自己的意愿出售供电中断权。基于风电的间歇性和随机性，备用容量的合理配置问题也越显突出。目前对于备用容量优化的研究大多将RCGS、ILL和ILH分割开来，本文基于电力系统负荷预测和风电功率预测的误差，对并网前后系统的备用需求变化进行分析，在保证系统可靠性一定的前提下，提出了三者相协调的备用成本最优化模型。　　本文首先阐述了课题的背景及意义，介绍了电力市场的发展现状与趋势，负荷预测、风电预测以及电力市场下备用容量优化的国内外研究现状。备用容量是电力市场辅助服务中极其重要的一环，本文根据不同标准对备用容量进行分类，将备用容量与系统的、建立起联系。选择LOLP为本文的系统可靠性指标。其次，本文建立了基于粒子群优化的支持向量机的短期负荷预测模型，算例仿真表明模型具有较高的预测精度。本文还建立了基于BP神经网络的风电功率预测模型，并对预测误差进行时间关联性分析，讨论了误差概率分布随预测时长变化的关系。最后，在第三章和第四章的基础上，协调发电侧与需求侧，根据RCGS，ILL，ILH经济上的互补性，将三种相结合，在可靠性不变的前提下，以电网公司购买备用的成本最小为目标函数，对系统的备用容量进行优化。同时还就风电功率预测的时间关联性对系统备用的购买成本进行分析。算例分析表明，三种备用相结合的购买方案是经济可靠的。