能源紧缺和环境污染日益严重,大规模开发利用风能、太阳能和水能等可再生能源迫在眉睫。风力发电和光伏发电易受季节、地形和气候等因素影响,输出具有随机性、间歇性、不稳定性,这些都限制了风力发电和光伏发电的发展。如何提高可再生能源利用率、减小风电和光伏发电并网对系统的影响成为近年来的研究热点。为消除风、光并网的间歇性和波动性,减少大规模风、光并网对电网的冲击,考虑到风电和光伏发电具有天然的互补特性,以及水电和抽水蓄能具有良好的调节性能,首先将风电、光电、水电和抽水蓄能看成一个整体,组成一个风光水储互补发电系统。综合考虑多电源约束条件,分别以互补系统输出功率波动性最小和互补系统跟踪负荷曲线为目标建立优化模型。随后利用粒子群优化算法对模型进行求解。仿真结果表明,可以很好地跟踪优化目标,减小风、光并网对电网的冲击。在风光水储互补系统优化调度结果的基础上,根据负荷日前预测数据计算等效负荷,计及系统功率平衡约束、火电机组出力上下限约束、爬坡功率约束以及旋转备用约束等,以火电煤耗成本最小和大气污染物排放成本最小为目标建立含有风光水储互补系统的电力系统火电日前调度模型。随后采用遗传算法对模型进行求解。仿真结果表明,可以在全额接纳风电和光伏发电的基础上,减小风、光并网对火电的影响。考虑到风电、光伏发电以及负荷预测精度随时间尺度缩小而提高,为减小因日前预测误差较大而引起的日前调度计划偏差,进行了日内滚动调度。根据最新预测信息和机组实时出力情况滚动更新日前发电计划,修正日前调度计划偏差,提高发电计划的精确度。