当前,能源短缺和环境污染问题已迫在眉睫。随着国家节能减排的力度不断加大,高比例可再生能源并网发电已成为必然趋势,以此促进了以风能和太阳能为代表的可再生能源的迅速发展。但是风力与光伏发电过多依赖于天气情况,导致其出力具有不确定的特性。当大规模的风电与光伏并入到电网时,造成系统供需不平衡,威胁系统安全、稳定运行。传统的电网调度运行模式及常规火电机组的调节能力已无法满足大规模可再生能源并网需求,系统急需灵活性电源补偿协同调度。鉴于此,本文通过建立风光预测出力不确定性模型来量化风光预测出力的不确定性,在此基础上选取互补性最优的几组风光预测出力组合场景为典型组合场景,并且在不同的典型组合场景下建立了风电-光伏-光热-火电联合发电系统协调调度模型。研究了风光出力不确定性对电网调度的影响,并通过仿真对模型进行了验证。首先,本文分别介绍了风力发电技术、光伏发电技术及光热发电技术的工作原理与系统主要结构,给出了风力发电、光伏发电、光热发电简化数学模型。分析了风力发电与光伏发电出力特性以及光热电站参与电力系统的调节特性。进一步介绍了风光出力互补性评价指标以及风电-光伏-光热联合发电系统的调度模式。其次,针对风光预测出力的不确定性问题,本文在传统鞅模型的基础上,以预测相对误差代替传统鞅模型中的绝对误差值,提出改进的风光预测出力不确定性鞅模型来分析风光预测出力的不确定性。通过拉丁超立方抽样与两阶段场景缩减技术生成风电与光伏各预测出力典型场景,再采用笛卡尔乘积思想将生成的风光预测出力典型场景进行组合,同时采用Spearman相关系数为指标来定量分析风光预测出力组合场景中风光出力的互补性,选取互补性最优的几组风光预测出力组合场景为典型组合场景。最后,在选取的风光预测出力互补性最优的典型组合场景的基础上,充分利用常规火电和光热在调节速率方面的互补性,分别在不同的典型组合场景下建立了风电-光伏-光热-火电联合发电系统两阶段随机协调调度模型。第一阶段是以风电-光伏-光热日发电量最大及剩余负荷峰谷差最小为优化目标,同时考虑诸多约束条件,建立了风电-光伏-光热联合“削峰”模型。利用Matlab软件平台,借助Yalmip工具箱,调用求解器Cplex进行编程求解,将求解得到的各个典型组合场景下每个时段剩余负荷的值带入到第二阶段中。第二阶段优化是以火电机组运行成本最小为目标建立的火电经济调度模型。采用同样的求解方法对模型进行求解,可得到每个典型组合场景下最优的火电出力。以实际数据为例在IEEE30节点系统中验证了本文所提方法的可行性与优越性。通过仿真验证,表明在考虑风光预测出力不确定性的基础上,利用风电与光伏预测出力的互补性,通过光热电站与火电机组配合调节不但可以降低弃风、弃光率,同时也可以降低系统调度成本。