随着技术的进步,新能源发电在能源的占比越来越大。虽然现在不可再生能源的发电占比依然很高,新能源要替代不可再生能源是个长期的过程,在这段时间内如何有效提高新能源的利用以及不可再生资源和新能源的协调调度优化是个极其重要的问题。越来越多的新能源发电并网,火电和风电如何协调发电成为电力调度方面必须解决的问题。根据社会需求和环境背景,在保证电网安全运行的前提下,将多目标设为发电总成本和火电机组波动量。本文改进了基本粒子群算法,针对算法的局部最优陷阱改进粒子的权重比,根据粒子的适应值动态的改变权重比,将改进了的算法运用到风电和火电协调调度的新模型中验证算法的可行性,仿真结果证明了算法不仅保持了粒子的多样性,加快了收敛的运行速度,而且跳出了局部最优陷阱。风电的大规模并网会影响火电出力,为了解决风力发电的不确定性、反调峰性,运用通用分布理论对风电进行预测。本文在分析风电特性基础上,考虑风力发电成本、污染气体排放、风电运行维护成本、清洁污染气体装置的运行成本和风电下的正负旋转备用约束,建立了综合考虑火电运行成本、气体清洁装置费用、风电维护成本和污染气体排放的风电和火电协调调度模型。对不同优化目标进行权衡,设计含风电富集电力调度场景的不同应用场景,仿真结果验证了模型的有效性。