由于新能源发电的不确定性,使其大规模参与电力系统调频的安全性、稳定性以及并网消纳等问题带来了巨大挑战。双馈式风力发电机由于采用了特殊的交流励磁变换器,具有发电机调速范围广、风能转换率高的优点。但也因此不再具备常规发电机组所具有的惯性特性。由大量双馈风机所组成的大规模风场并网后会大大减弱电力系统惯性响应能力,使得电力系统稳定性受到冲击。本文针对双馈风电机组参与电力系统调频进行以下研究:首先研究了双馈风电机组的常规控制方式。如下垂控制与虚拟惯性控制,它们是通过释放转子能量来响应系统频率变化;如超速控制与桨距角控制,它们是以牺牲自身输出功率为代价,预留备用功率来应对系统扰动。其次,对于传统转速控制的减载策略,本文提出一种基于模糊控制的变减载控制。其不再以转速的变化来控制减载比K,而是以风速以及系统频率变化来决定减载比K。针对在不同风况下,双馈风电机组所存储转子动能不同的问题,下垂控制系数过大会使得系统频率振荡、失稳;下垂控制系数过小会使得风电机组转子动能不能充分参与系统调频。本文提出一种基于分段风速的变下垂系数模糊控制策略,通过将风速分段后,使得双馈风电机组能迅速找到所对应风速的最佳下垂控制系数。故其下垂系数不再是固定值,而是根据风速与系统频率偏差来决定。使得双馈风电机组在高风速时能提供更强的功率支撑,低风速时既能充分利用转子动能,也能保证自身稳定。最后,在Matlab仿真平台上搭建了一个双馈风电机组的并网仿真模型,用于在一定风电渗透率的电力系统中,负荷突减时,分析本文所提方法在低风速、恒风速与变风速下的仿真情况,分析表明所述方案能在系统频率下跌时充分释放转子动能参与调频,并持续提供功率支撑防止系统频率的持续跌落。在光伏发电方面,为了更好地研究分布式光伏在电力系统频率调节中的作用。本文提出了一种基于空间相关性的区域分布式光伏预测方法。首先,对同一地区集中式电站与该地区所有分布式电站进行相关性分析,将地区内与各自集中式电站相关性系数达到阈值的所有分布式电站等效为一虚拟集中式电站。再由模糊神经网络（ANFIS）预测方法得到集中式电站目标日出力。并在此基础之上,由集中式电站目标日出力通过曲线拟合方式得到虚拟集中式电站的目标日出力。将区域内所有虚拟集中式电站出力求和得到区域内分布式电站出力。最后,以我国北方某区域的光伏电站为算例,验证了该方法有效性。