世界能源体系长期依赖传统化石能源,随着经济的快速发展,能源短缺、环境污染、生态破坏等问题日益严峻,发展清洁能源越来越受到广泛关注。风光发电因其绿色、环保、资源充足等优点近几年迅速发展,但风光出力的随机性和波动性,会对电网产生冲击,从而弃风、弃光率较大,产生消纳困难。同时随着电动汽车的大规模推广使用,动力电池面临大量退役,如果处理不当会造成资源浪费、环境污染等问题,继而影响电动汽车行业的发展。因此,为降低风光出力波动,提高风光利用率,同时解决退役动力电池再利用的问题。本文以风力机、光伏和退役电池三者构成的混合发电厂为研究对象,对电厂的容量配置和运行调度进行相关优化研究。主要研究内容如下:(1)对出力单元中风力机和光伏进行工作原理分析、建立出力数学建模;分析安装储能装置的必要性,针对大容量铁锂电池建立出力模型和寿命衰减模型。本部分作为下面模型建立的基础。(2)选取搜索速度快,收敛精度高,设置参数少,原理简单的萤火虫算法作为求解最优值的方法。首先,对标准萤火虫算法进行分析;其次,针对算法求解中的不足提出融合最小惩罚法、联赛选择算子法和变步长算法三种措施的改进萤火虫算法;最后,通过四种典型测试函数验证算法改进的有效性。(3)在前两部份的基础上,进行容量配置。首先,对混合电厂的六种运行模式简单介绍;其次,建立考虑电池容量衰退与放电深度、循环次数和使用年限等关系的改进电池模型,并且建立以风力机、光伏的使用时间为系统年限,对电池的容量进行逐年计算与补充,并在满足风光互补性的约束下以年均利润最大为目标函数的电厂恒定出力的容量配置模型;再其次,给出使用改进萤火虫算法求解下的整个优化流程,其中详细给出每个单元在不同情况下的具体出力计算;最后,进行算例分析,证明改进算法和改进模型在工程实际中的有效性,并对梯次电池定价给出建议,梯次电池的单位容量购买价格上限为770.8元/kWh。(4)基于上面优化结果中的各部分容量配置,进行操作优化。首先,针对场景缩减的几种措施进行对比,选择更为有效合理的聚类缩减法作为本章数据缩减的方法,并对传统k-means算法存在的不足做出改进,提出一种优化初始值,同时可以根据指标自动选取最优聚类数的改进k-means算法;其次,根据电池特性建立不同放电深度,不同初始容量下的单次循环成本模型,在此基础上建立以效益最大为目标的调度模型,并给出采用CPLEX求解器进行优化的流程;最后,采用改进算法从全年气象数据中选出典型日,在典型日下对含有风光和三种不同初始容量的梯次电池所构成的混合发电厂进行优化调度,证明优化调度可以提高电厂收益,在三种典型应用场景下,相比固定比例调度,优化调度的总收益分别提高了1.4%、1.8%和6.6%。