随着环境问题和能源危机的日益凸显,依据国内外地区的经验和各国有关政策,能源转型是解决此问题最有效的方法。风电作为新能源发电中研究最多的一部分,逐渐成为了新能源发电的主流。以风电为代表的可再生能源发电代替传统的化石能源发电也是大势所趋。但是由于风电出力的随机、间歇、难以准确预测的特性,大规模的风电并网给电力系统的可靠运行带来了巨大的挑战,所以提供充足的旋转备用容量就显得十分有必要。尤其是由于负旋转备用不足造成的弃风问题,更是造成了巨大的资源浪费和财产损失。因此,如何缓解风电并网带来的压力以及如何对旋转备用进行优化配置成为了本文研究的主要问题。本文从不同角度出发,提出了三种不同的思路来对此问题进行解决。首先,提出了风电场限功率运行的研究方法,并对限功率部分进行量化分析。将风电场限功率部分作为特殊的负旋转备用,将可中断负荷作为特殊的正旋转备用,并分析了此研究方法对电网调频产生的影响。论述了限功率量的引入对电网出力的影响,依据负荷与风电功率波动区间的正负从不同情况全面进行分析。采用成本效益分析法建立了系统启停成本、旋转备用调用成本、可中断容量成本、风电场限功率成本、约束违反成本、发电成本之和最小的目标函数。通过限功率值的量化与大小负荷的需求划分出了数个场景,采用基于变异策略的粒子群算法结合蒙特卡洛模拟对模型进行求解,同时考虑到机组组合出力分配,提高了模型求解的精度。划分出数个场景,并对各场景的计算结果进行分析,验证了所提优化模型的可行性。针对发电侧的旋转备用优化问题,提出了风-光-抽水蓄能联合出力的解决方案。由于风-光出力在时间上具有互补特性,抽水蓄能的加入可以大大提高风-光联合出力的稳定性。以联合系统出力波动小且无误差或者低误差地跟踪负荷曲线为优化目标,建立了风-光-抽水蓄能联合发电模型。根据实时的风-光出力与负荷需求,确定出合理的调度策略。选取实际的风光数据,通过算例与仿真来说明所提模型的实用性。针对需求侧的旋转备用优化问题,提出了将电动汽车作为旋转备用调度的研究方法。由于电动汽车具有负荷与储能的特性,基于V2G（Vehicle-to-grid）基础之上,电动汽车可以与风电实现协调调度。对电动汽车的充放电特性进行了分析及仿真,采用成本效益分析法建立了系统发电成本、备用成本和电动汽车调度成本之和最小的目标函数。通过蒙特卡洛模拟对V2G模式下的电动汽车进行仿真,计及分时电价策略,确定出了最佳的充放电时段,绘制出了V2G模式下电动汽车充放电曲线并进行分析。在火电机组提供旋转备用的基础之上,以电动汽车是否作为旋转备用参与调度为标准划分出不同场景,通过对算例中不同场景机组的总运行成本与失负荷概率的对比分析,验证了将电动汽车作为旋转备用调度的科学性与可行性。