能量型风电斜坡事件,是指短时间内由于极端天气的风速变化,导致风功率发生的大幅度波动。近年来,我国不断增长的风电装机容量和大规模风电并网,风电功率变化对电网安全稳定的影响越来越大。因此,能量型风电斜坡事件的准确预测以及平抑可减小其不确定性。本文的主要研究内容如下:（1）根据对风电斜坡事件的研究,得知风量可以表征风能大小,因此使用短期内较大的实际风量变化,定义了能量型斜坡事件的概念,区别于功率型斜坡事件。首先,对国内外风电斜坡事件预测方法和平抑方法进行了深度研究,并阐述了聚类算法以及平抑模型基本概念。其次,介绍了事件预测评价指标及平抑指标,为本文能量型斜坡事件的预测以及平抑提供了参考。（2）根据天气极端事件和风速变化特征,定义能量型斜坡事件,基于统计理论和方法提出事件的概率性预测方法。基于短期气象预报值,利用事件集的K-means聚类算法（EB-K）,研究时间序列相似性搜索技术。通过构建历史事件与预测事件的相似性指标,提出基于事件幅值和变化率的事件概率性预测算法。通过算例分析,验证该方法的有效性。（3）根据能量型斜坡事件预测算法以及结果,为平抑能量型斜坡事件,提出了火储联合辅助斜坡事件平抑容量评估和平抑方法。以火电机组爬坡约束和抽水蓄能电站的蓄容量约束等为限制条件,建立了以平抑事件的成本期望值最小为目标函数。通过改进的有序性混合整数编码方式对事件进行编码,以及加入动态相关机制的改进的遗传算法来解决抽水蓄能电站状态相关性问题,对目标函数进行求解,得出斜坡事件平抑后的抽水蓄能电站蓄容量情况以及能量型斜坡事件平抑结果。结果表明,本文所提火储联合辅助能量型事件平抑方法可以节省平抑事件成本,并验证了该方法的有效性。