随着我国风电的快速发展,大规模风电联网的需求与保证电网安全的矛盾日益凸显。一方面,大规模风电并网能够显著增加电力供应、缓解阶段性电力供需矛盾;另一方面,风电出力的波动性、间歇性和不可控等特性严重影响到电网的安全稳定运行。在电网实际运行中,由于对风电功率波动产生的不利影响难以准确把握,只能通过限制风电接入容量的方法来保障电网运行的安全可靠,这在一定程度上制约了风电的大规模开发。传统调度模式仅依靠常规电源进行风电消纳,难以有效解决集群风电并网的电力系统优化调度问题,亟需新的调度理论和方法。因此,本文深入分析风电运行特性及对电网调度运行的影响,探讨了高载能负荷参与电网互动对于风电消纳的积极效用,提出了集群风电接入的源荷协调调度模式,并对高载能负荷响应模型、源荷协调多目标优化调度模型和源荷协调多时间尺度调度策略进行深入研究,取得了以下创新性成果:从风电消纳的角度出发研究了源荷运行特性,探讨了常规电源与高载能负荷在调节风电出力波动上的协调互补关系;分析了风电出力年分布、反调峰和多时间尺度波动特性以及对电网调度运行的不利影响、常规电源与高载能负荷的调节容量和调节速度等运行特性。在此基础上,将源荷参与电网调度的互动响应机制抽象成数学模型,根据单个风机出力特性建立了风电集群的等值模型,然后针对高载能负荷的响应特点,从负荷特性曲线、约束条件和负荷调节成本三个方面建立了高载能负荷参与电网调度的数学模型,提出源荷协调调度模式。分析了高载能负荷的调节容量和调节速度,考虑电网激励措施与高载能负荷响应行为之间的相互影响,采用分层优化思想建立高载能负荷参与协调调度的响应优化模型。上层模型以电网调度机构为决策主体,下层模型以高载能负荷为决策主体,通过综合衡量各方利益选取最优激励方案和最优参与模式,以使电网和高载能负荷在调节过程中实现各自目标。在优化模型的求解过程中,针对上、下层优化模型的不同特点,采用改进小生境粒子群算法和非线性预估-校正原对偶内点法相结合的混合算法进行求解,提高了模型的求解速度和收敛性能。在确定高载能负荷响应容量的基础上,研究了兼顾风电消纳效益和系统运行经济性的源荷协调多目标优化模型。以风电消纳电量最大和系统运行成本最小为目标,考虑系统功率平衡约束、常规电源启停和爬坡约束、高载能负荷调节约束,建立了基于Pareto最优的源荷协调多目标优化模型,并提出一种改进的多目标差分算法进行求解。为了使算法更好地应用于源荷协调多目标优化问题,对模型求解进行改进:对常规电源启停和高载能负荷投切的离散变量采用二进制编码,并利用差分矢量对离散个体进行扰动操作;采用个体违反约束程度的指标对不可行解进行松弛处理,使部分违反约束的Pareto最优个体参与种群进化,提高算法寻优性能;采用模糊满意度评价对Pareto最优解集进行最优折衷解选取,辅助决策者根据自身偏好选择最佳调度方案。针对风电预测误差的不确定性,综合考虑常规电源调节能力和高载能负荷的响应特性在时间维度上的协调性和差异性,提出一种“多级协调、逐级细化”的源荷协调多时间尺度调度策略。其中,日前计划层基于前面的源荷协调多目标优化模型进行决策,为日内、实时调度提供常规电源的出力计划和高载能负荷的调节计划;日内滚动修正层和实时调度层则根据不断更新的风电预测信息,对常规电源出力和高载能负荷调节进行滚动的修正,最终实现各时间尺度下满足调度要求的源荷协调最优调度方案。