能源问题一直以来都是世界各国关注的重点,随着化石能源的日渐枯竭和环境问题的日益恶化,能源结构的转型刻不容缓。可再生能源具有储量丰富、清洁环保等优点,开发潜力巨大。风力发电作为可再生能源发电技术中相对成熟的代表之一,发展迅速,大规模风电的并网已成为必然趋势。然而受风能资源自身特点的制约,风电出力表现出较强的波动性和不确定性,使得电网无法对大规模风电进行有效的消纳,造成十分严重的弃风现象,制约着我国风电的发展。大规模风电直接并网对电力系统的安全稳定运行造成严重影响,储能的快速响应能力,是改善这一问题的有效途径之一。规模化储能的应用,为改善大规模风电并网提供了新的思路。然而受技术条件限制,储能设备十分昂贵。为了充分利用储能系统,提升其经济性,从电力规划的角度,研究含大规模风电电力系统储能的优化配置研究是具有现实价值的。具体工作如下:(1)论文在对风电出力的波动性和不确定性分析的基础上,提出了基于小波包变换和相关向量机的风电短期功率预测模型。通过数据测试,验证了方法的有效性。针对含大规模风电电力系统的储能优化配置,本文从平抑风电功率的波动性和改善风电出力的不确定性两方面入手,对储能进行优化配置研究。在改善风电出力特性的基础上,充分利用储能系统的容量,实现经济性的最优。(2)用于平抑风电功率波动的储能优化配置研究方面,利用滑动平均滤波确定风电期望的输出功率和需要储能平抑的风电功率波动。采用变分模态分解将需要平抑的风电功率分解为频率由低到高的子序列,选取合适的分界点重构为低频分量和高频分量分别使用蓄电池和超级电容器进行平抑。在此基础上,建立考虑储能系统投资成本及弃风损失费用和风电波动平抑不足惩罚费用的混合储能优化配置模型。采用粒子群算法对模型进行求解,实现分界点和混合储能容量配置的统一优化,以及蓄电池和超级电容器功率容量配置的完全分解。(3)考虑风电不确定性的储能优化配置研究方面,为提高风电功率预测误差的拟合精度,采用改进的广义误差分布模型对风电功率预测误差概率密度分布进行拟合。建立储能的优化配置模型,模型综合考虑常规机组运行成本、储能成本和风险成本。基于机会约束目标规划,将含不确定性变量的不等式约束条件转变为采用机会约束目标规划的形式,建立储能优化配置机会约束目标规划模型。采用人工蜂群算法求解模型,结合算例分析验证本文预测误差拟合方法的精确性和模型的有效性。