近年来，中国风力发电发展十分迅速，风电装机容量快速增加，风电场规模不断扩大。目前，我国的风电装机在全球排名第一，占世界风电装机总量26.3％，超过6000万kW，风电已经成为我国第三大电源。然而，风电属于间歇性能源，具有明显的波动性和随机性，其出力不连续、不稳定，难以精确预测。随着并网风电规模的不断扩大，其对电网有功调度运行的影响也日益显著。因此，研究大规模风电接入后对我国现行的电量进度跟踪模式的影响以及应该采取的调度策略具有重要的意义。　　本文介绍了“三公”调度的内涵和“三公”原则的评价体系，阐述了电量跟踪是“三公”调度的核心内容。并在此基础上围绕风电接入后对基于电量进度跟踪的中期机组组合和日前负荷分配的影响及应对策略展开研究，主要工作如下:　　(1)电量进度跟踪模式以各个电厂的电量进度均衡为目标，传统的调度模型无法计及风电电力的不确定性对电量进度的影响，导致电量进度跟踪模式下仅考虑风电电力不确定性无法分析风电接入后对电量进度均衡性的影响。论文通过拉丁超立方采样和场景缩减技术描述风电电量的不确定性，并在此基础上建立了以各个电厂电量进度均衡和负荷率均衡极大化为目标的周机组组合模型，通过多目标权重系数的调整，使得系统在均衡性和经济性之间做出一个合理的折中。针对系统的均衡性，模型除了保证各个场景中各个电厂电量进度均衡，还保证各个电厂的开机充裕度也保持一定地均衡，进而保证各个电厂拥有均衡的抗风险能力来应对风电电量的不确定性。最后在算例分析中通过运行模拟验证了模型的优越性。　　(2)针对风电接入后电量进度跟踪模式下的两阶段模型中存在的问题，论文提出了初步的改进方案:其一，提出了在安全校核模型中加入储能资源，以此来减少各个机组出力的调整量，进而提高各个机组电量进度的均衡性;其二，在满足两阶段模型初衷的前提下，建立了以电量跟踪和平抑机组出力波动为目标的计及风电和储能的全优化模型，在尽可能均衡各个机组电量进度的同时平滑各个机组出力，最后针对两个改进模型分别进行算例分析。　　(3)论文考虑风电电力的不确定性，在电量进度跟踪模式下，采用机会约束规划建立了计及网络约束的日前调度模型，利用风电出力的误差分布特性，将机会约束转化为确定性等价约束，分析了储能系统和网络约束的置信水平对各个机组电量进度均衡性的影响，为决策者在系统的风险性和公平性之间权衡提供了依据，最后利用IEEE30系统进行了算例分析。