当前世界能源与环境问题日益突出，风电等间歇性能源得到广泛利用，并网运行风电场数量和规模逐渐增加。然而由于风电资源的间歇性与波动性，大规模风电场接入电网后迫切需要研究风电场对发输电系统可靠性的影响，以为电力用户提供可靠电能提供依据。　　本文首先基于ARMA时间序列方法建立风速预测模型，并通过对荷兰Valkenburg地区风电场数据进行算例分析，说明时间序列模型用来预测风电场风速是合适的。引入反映变量之间相关结构的Copula函数，研究多维风速序列之间的相关性，建立了Copula-ARMA时间序列模型，并利用高斯白噪声序列之间的相关性来反映预测风速序列之间的相关性，起到简化模型的作用。根据风速之间的分段函数关系建立风电场输出功率预测模型，考虑风电机组故障模型仿真，使得风电场输出功率序列能够更贴合风电场实际运行情况。　　建立发输电系统元件故障模型，介绍了蒙特卡罗方法的原理和分类，引入了系统失负荷概率、供电中断期望值、电量不足期望值以及风电场对供电中断期望值贡献系数等可靠性指标，对可靠性评估的基本理论进行了阐述。建立直流潮流模型和含发电机出力调整和弃风因素的最优切负荷模型，采用序贯蒙特卡罗方法对含风电场的RTS79系统进行可靠性分析。分别对单个风电场接入情形和考虑相关性的多维风电场接入情形进行分析。单个风场接入系统时算例分析采用不同接入方案，包括风电场选址以及接入风电场规模等因素，来研究接入风电场对系统可靠性指标的影响。算例结果表明当风电场接入自身可靠性较低的节点时，对系统可靠性水平的提升能力较强，但风电场多点接入后对系统可靠性水平的提升能力不一定大于单点接入情况，因此在实际电网规划时需要考虑系统实际网络拓扑结构、线路节点容量等因素。此外，随着接入系统风电场规模的不断扩大，系统可靠性能得到提升，但当风电场规模达一定程度时，系统可靠性指标趋于平稳，即再增加机组不会明显提升可靠性。掌握这一临界值可以对电网的经济性和可靠性较好控制。考虑相关性的多维风电场接入系统后，随着风场风速序列之间相关性程度的增大，系统可靠性指标值也增大，即导致可靠性下降。当忽略或低估风速序列的相关性时，会导致可靠性评估结果偏向乐观。　　最后基于可靠性指标引入风电场容量可信度的基本概念，阐述了风电场容量可信度等效固定容量、等效载荷能力以及等效常规容量定义方式。采用IEEE-RTS79系统作为仿真算例，以系统失负荷概率LOLP为指标，分析了不同计算方法的收敛速度，结果表明弦截法具有较快的收敛速度。基于弦截法比较风电场不同接入方式和不同渗透率下的容量可信度，结果表明在接入相同装机容量风电场情况下，接入点越薄弱，容量可信度越高，并且由于风速自身随机性、波动性的特点，风电机组的容量可信度远低于常规机组。此外，当风电场渗透率较小时，风电场容量可信度较大，随着风电场渗透率的逐步增加，将产生容量饱和效应，虽然可靠性水平得到提高，但风电场容量可信度值呈直线下降的趋势。因此在考虑风电场装机容量时，应考虑渗透率不超过某一临界值，以使得风电场输出功率得到充分应用，取得经济性和可靠性的平衡。考虑风速相关性对风电场容量可信度的影响，结果表明风速序列之间相关程度越高，容量可信度值越低，忽略不同风电场风速之间相关性同样会导致容量可信度结果偏于乐观。上述仿真结果对风电场并网规划具有积极的参考价值。