随着全球性的能源危机的日益加剧和以煤炭、石油为主的不可再生能源的过度使用以及环境污染的加重,风能作为一种可无限制使用的可再生能源越来越受到研究学者们的关注。但随着风电场建设规模的扩大,风电并网后给电力系统带来的不确定性影响也在不断地扩大,使得电网不得不放弃部分风电出力以保证系统的安全稳定运行。为了解决上述问题,研究学者发现当抽水蓄能为代表的储能系统与风电相配合时,其存储容量大、工况转换速度快等特点正好弥补了风电出力的随机性、波动性甚至是反调峰性等特点。风电-火电-抽水蓄能联合运行,通过电能与水的势能的转换,使得风电在一定程度上变的“可控”,提高系统对于风电的消纳能力,减少弃风现象的产生。本文在介绍风力发电、常规火力发电和抽水蓄能电站联合运行的条件与方法的基础上,建立了风电-火电-抽水蓄能联合优化运行调度模型,以综合运行成本最小和综合排污量最少为目标,在抽蓄机组不同的发电功率下分别进行讨论分析不同机组组合情况所带来的经济性差异。为研究大规模风电接入电网对系统所造成的不确定性影响,建立了威布尔风速不确定性模型。对比历史同期数据进行参数估计,使得在一个调度周期内的各时段的威布尔分布参数均不相同,从而得到一个周期内24个时段的风电出力,并引入基于极限场景的置信区间法对风电出力范围进行约束。本文还研究了不同置信区间下,最大发电功率不同的抽水蓄能机组在系统进行机组组合时的可靠性。结果表明当置信区间一定时,抽蓄机组发电功率越大,机组组合的可靠性就越佳。置信区间增大时,机组组合的可靠性也会提升。最后,针对本文所构建的多目标、多约束、多时段的数学模型,采用了一种新型的多目标复合型微分进化算法(CDE)。在该算法中,将分割原始种群并进行重组以及新增的复合微分进化操作加入现有的经典DE算法中,使得其收敛速度与收敛精度之间的矛盾得以解决。