为应对全球气候变化,实现国家制定的碳达峰、碳中和战略目标,大力发展清洁电力能源、大幅提升电力系统中可再生能源的占比,是电力系统低碳转型的必然发展趋势。但是,由于可再生能源发电具有随机性、间歇性和波动性的特点,高占比的可再生能源会对电力系统的稳定运行带来冲击。因此,储能电站（Energy storage station,ESS）作为一种能量存储装置,被广泛用于缓解可再生能源波动导致的问题。然而,随着电网侧储能电站容量的增大,在单一应用场景下,储能电站存在容量剩余的时间段,导致其利用率和收益不高,难以回收建设成本。同时,随着电网侧储能电站数量的增多,电网控制系统的计算复杂度增加,对控制器容错性和鲁棒性都提出了更高要求。为了提高电网侧储能电站的收益和电网运行的稳定性,本文研究了电网侧储能电站参与多应用场景的日前-日内运行方法,并基于所提出的方法,进一步设计了一种分布式模型预测控制器,实现了电网侧储能电站的分布式控制。首先,为准确且快速的计算储能电站的运行老化成本,引入一种储能寿命衰减线性化模型,并基于寿命衰减模型,提出一种储能系统参与削峰和能量市场的单时间尺度运行方法。然后,基于前述的储能寿命衰减模型,并基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）算法,提出一种电网侧储能电站参与经济调度场景和电力市场场景的日前-日内运行方法,提高储能电站的收益且降低电网的运行成本。最后,设计一种基于交替方向乘子法的分布式模型预测控制算法,应用于电网的日内滚动优化,在保证计算准确性的同时增强了系统的容错性。本文的主要研究内容包括:（1）考虑寿命衰减的储能系统多应用场景单时间尺度运行方法。为准确且快速地计算储能运行时的老化成本,引入一种线性化的储能寿命衰减模型,并基于此模型,提出储能同时参与削峰场景和调频市场场景的运行方法。首先,基于阿伦尼乌斯公式建立了储能的寿命衰减模型,采用分段线性的方法处理原函数,得到线性的寿命衰减模型。然后,为提高储能系统收益,基于前述的储能线性寿命衰减模型,依据美国电力市场规则提出了一种储能系统参与削峰场景和调频市场场景的运行方法。最后,设计仿真算例,结果表明,相比于储能仅参与削峰或者仅参与调频市场,联合运行的收益是单独参与调频收益的1.5倍、是单独参与削峰收益的66倍,多应用场景联合运行下的储能收益大于单应用场景收入的和,验证了储能系统参与多应用场景下具有超线性收益的特性。（2）计及寿命衰减的电网侧储能电站多应用场景日前-日内运行方法。为提高电网侧储能电站的收益、降低电网运行成本,并平抑日内净负荷波动,本文提出一种储能电站参与经济调度应用场景和电力市场应用场景的日前-日内运行方法。首先,电网侧储能电站参与电网的经济调度,储能电站作为电网的子单元参与日前调度,并根据分时电价和负荷峰谷做充放电计划,实现储能电站“套利”的功能,最小化电网的调度成本。其次,储能的剩余容量参与电力市场应用场景,参考美国电力市场规则,将每个时刻储能的剩余容量投标至能量市场、调频市场和备用市场中,最大化储能的收益。然后,基于模型预测控制算法,提出储能日内参与调频市场场景的滚动运行方法,并设计一种储能电站日内参与能量市场的策略。最后,设计算例,结果表明,电网侧储能在参与多应用场景下,日最大收益可达电网日运行成本的19.8%,此部分收益用于补贴电网运行,相比于传统的储能单一应用场景下的运行方法,本文所提方法具有更高的经济性;并且,本文提出的日内滚动优化方法可以有效的调用储能调频容量以平抑日内风光波动,并且储能电站的荷电状态可以最大化跟踪日前计划。（3）基于分布式模型预测控制的电网侧储能电站日前-日内分布式优化运行方法。为提高控制系统的容错率,本文基于的前述的储能电站多应用场景运行方法,提出一种分布式模型预测控制策略,并用于日内滚动优化中。首先,引入一种分布式优化算法,并提出一种电网双层控制结构,上层为控制单元和通讯网络,下层为可控发电单元。然后,在双层控制结构下,基于交替方向乘子法,依据前述的模型预测控制框架,设计一种分布式模型预测控制方法,并用于日内滚动优化中。最后,设计算例,实验表明,分布式运行方法在精度和速度上都满足需求,且集中式模型预测控制方法在控制器故障时,系统无法正常运行,而本文提出的分布式模型预测控制方法在部分控制器故障时,系统依然能正常工作,验证本文提出的分布式方法具有更高的容错性。