随着风电的大规模接入,其波动性和不确定性给电力系统带来了重大挑战。在此条件下,电力系统运营商必须在不违反发电机组和输电网络运行约束的情况下,尽可能平衡供求关系,提高系统经济性。同时,为了应对风电不确定性,最大限度地降低运行成本,亟需选择合适的模型来确定系统中的机组组合及机组出力。鲁棒优化模型在处理含不确定因素的机组组合问题时,以其独特的优势和应用价值,成为保证系统可靠性的有效方法。但风电出力常常具有反调峰特性,不能按照人的需求而改变其出力计划。所以机组组合时,若采用仅考虑风电最劣场景的鲁棒优化方法,常由于调峰能力不足,发生弃风、切负荷现象。此外,随着我国沿海地区风电的大规模渗透,风电的反调峰特性进一步使峰谷间的等效负荷差距扩大,加剧了系统调峰难度,影响着系统的安全性和经济性。因此,在研究含风电的鲁棒机组组合问题时,考虑机组的调峰能力有着重要意义。基于此,本文所做工作如下:(1)给出了含风电电力系统在最劣场景下调峰能力的计算公式。利用非参数核密度估计的方法来得到风电出力预测上下限,计算出并入风电的电力系统系统等效负荷上下限。根据负荷低谷期和高峰期等效负荷功率波动大小,得到在最劣场景下系统的调峰需求,进而建立了最坏情况下调峰能力的目标函数。(2)为同时考虑风电出力的不确定性和调峰特性,将调峰能力作为鲁棒优化的一个目标函数,并与传统鲁棒模型结合,建立考虑系统调峰的多目标鲁棒机组组合模型,即提出了一种考虑调峰能力和成本的多目标鲁棒机组组合模型。(3)为提高鲁棒优化的经济性,充分利用风电历史数据,对风电不确定性模型进行约束。首先,利用皮尔逊相关系数证明了风电出力预测误差时间相关性的存在。然后,画出风电出力预测误差的散点图,由散点图可以看出,预测时间越接近,风电相关性越强。所以,考虑风电预测误差相关性时,仅考虑两个相邻时间段的风电出力预测误差相关性。最后,利用概率学理论和椭圆不确定性建模思想,建立了考虑风电时间相关性的多目标鲁棒优化模型,改善系统运行的长期经济运行成本。(4)与此同时,提出了一种适合所提模型的求解算法。它将该问题分解为两个阶段。第一阶段是确定机组启动和停止状态的多目标优化问题,利用归一化正态约束方法可以得到这个多目标优化解的帕累托边界。然后,利用模糊机制理论,得到折中解。第二阶段是确定机组输出的“最大—最小”问题,通过对偶线性化,将该子问题转化为混合整数优化问题。最后,主问题和子问题不断迭代得到多目标鲁棒机组组合的解。(5)基于IEEE118节点系统,对所提模型在五种场景下进行分析,并与传统鲁棒机组组合模型进行比较,验证了本文所提模型和算法的有效性。