在电力体制改革以及可再生能源大规模并网的新形势下,在传统电网的运行与规划中综合考虑可再生能源和需求侧资源,实现多方资源的优化配置,有利于提升系统的可靠性和经济性,满足发展可再生能源和改善环境的需要。本文围绕大规模可再生能源的发电并网,分别对可再生能源的功率预测、考虑需求响应的含可再生能源电力系统的运行策略和规划方法三个相关问题进行研究。(1)以光伏发电系统为例对可再生能源发电的预测方法展开研究。针对传统的浅层结构学习方法泛化能力的局限性,本文提出了 一种考虑相似时刻的基于小波变换和深度信念网络的光伏出力预测模型。小波分解有助于避免在一个模型中同时学习原始数据中的所有成分,而深度学习算法的无监督学习过程可以使得网络的参数避免陷入局部最优,选取相似时刻有助于精细化对气象因素的处理,提高预测的精度。(2)建立计及需求响应的含可再生能源电力系统的多目标优化调度模型,引入实时电价、低电价和高赔偿可中断负荷,并根据低电价可中断负荷发挥的作用将其分为调峰和备用两种形式;基于风电预测误差的概率分布设置多类型备用,综合考虑确定性成本和风险性成本,以经济性和环保性成本之和最小为目标。算例结果表明:需求响应有助于降低可再生能源波动对系统的影响,促进系统对可再生能源的消纳:将低电价可中断负荷进一步细分有利于系统经济性的提升;多类型备用参与的方案可以在保障系统可靠性的同时提升系统的经济效益。(3)借鉴调度模型中多方资源协调优化的思想,建立基于场景分析的含可再生能源和需求响应的综合资源规划模型,采用多场景分析法描述负荷和可再生能源出力的不确定性,在进行场景削减的同时关注极端场景,以保障系统的安全稳定运行。以投资成本、运行成本和环境成本之和最小建立目标函数。算例结果表明,通过协调优化需求侧资源与可再生能源,综合规划有利于减缓电网的扩容建设,减小负荷曲线的峰谷差,提升系统的经济效益和环境效益。