随着全球能源危机和环境污染问题的日益严重,风力发电的发展得到世界各国的大力推动,风电渗透水平也不断提高。然而,相比于常规电源,风电随机性高,波动大,可调度水平较差。风电大规模直接接入电网,将对电网电能质量和电力调度产生较大的影响。储能具有动作迅速,调节精度高,可实现能量时空平移的优点。本文针对风电并网的两种不同形式:大型风电场直接接入高压电网以及小型风光分布式电源接入中低压配电网中的波动问题,分别研究储能配合风电并网时的控制策略和选址定容问题。主要研究内容包括:1.针对论文研究的控制策略及选址定容两类优化问题,选取粒子群算法、遗传算法作为优化求解方法,对其基本思想、算法实现进行研究,在matlab环境下实现两种方法并进行算例验证。2.针对大规模风电场直接并网,为有效提高风储联合系统中储能利用水平,实现平抑风电波动与补偿风电预测误差的综合目标,提出一种基于自适应滤波的风储联合系统协同控制策略。根据风电超短期预测数据自适应识别风功率变化模式,实现滤波系数的优化,调节储能出力,减小风电输出功率波动;在经平滑的风出力基础上,提出基于主动式能量反馈的协同控制策略,优化储能系统充放电进程,以补偿风电预测误差。最后通过算例仿真进行验证。3.配合风光等分布式电源并入中低压电网,以提高储能电池工作能力并降低电网投资成本为目标,提出一种配电网中储能选址定容的双层优化方案:外层以电网成本最低为目标,应用遗传算法优化储能配置;内层以降低网损,提高削峰填谷收益为目标,利用序列二次规划算法,优化储能充放电,对储能容量进行修正,提高储能的利用率。通过对一个含风光电源的17节点配电网进行测试证明方法的有效性,并分析风电和光伏额定功率等因素对储能系统配置结果的影响。最后对本文的研究工作做了进一步总结和展望。