在化石能源逐渐衰竭的今天,太阳能和风能等新能源因其覆盖广泛,容易获得以及可再生的显著优势逐渐成为首选的替代能源。在电力行业,近年来风电机组和太阳能机组的装机量也在不断上升。然而随着风能光能等新能源大规模并入电网,其随机性和波动性将对互联电力系统造成较大的冲击,给频率控制造成困难。以往应用在常规互联电力系统中的自动发电控制策略已不足以满足控制需求。因此,需要进一步对含有新能源的自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)系统的控制策略进行研究。本文首先深入分析了含有风电机组和太阳能机组的自动发电控制系统模型。在此基础上讨论了两种新能源介入自动发电控制系统的形式:当风电场总装机容量较小时,将风电机组和太阳能机组分别作为扰动介入AGC系统;当风电场总装机容量较大时,将风电机组作为可调度电源介入系统,与太阳能机组互相补充构成风光互补的结构。针对新能源机组并入产生的频率波动问题,本文采用基于灰狼优化算法优化的频率控制器来稳定频率偏差。当系统产生频率波动时,采用灰狼优化算法快速优化控制器的参数,提高控制器性能,从而快速高效地稳定频率波动。在此基础上,针对新能源扰动的随机性,本文将自适应神经模糊推理系统与灰狼优化相结合作用于自动发电控制中,使频率控制器在面对较大变化的随机扰动时可以实时在线地更新自身参数以达到更好的控制效果。本文将所设计的两种自动发电控制器分别应用在所研究的两种AGC系统结构,仿真实验结果表明两种控制器均具能达到较好的控制效果。