随着经济的飞速发展,我国正面临着能源短缺和环境污染的双重压力,故近年来新能源发电受到了广泛关注,但由于新能源发电的间歇性和不稳定性,其利用效率有待提高,系统消纳能力有待提升。尤其是在北方地区的冬季供暖期,热电厂运行必须受热电耦合的刚性约束以保证用户的供暖需求,弃风限电形势严峻。为了提高新能源的消纳量,本文以风电为例,建立了一种热电联产系统模型,制定了满足经济性且风电消纳量最多的调度优化方案,并采用一种变时间尺度的优化调度策略以提高方案的灵活性和准确性。为提高新能源消纳水平,本文建立了含电储能、热泵及热水蓄热器的新型热电联产系统总体结构框架,并对各机组的出力特性和运行成本进行了分析,验证了系统内各可控单元都具有消纳新能源的能力;以风电为例,将不同机组组合情况下消纳风电量进行了仿真对比,验证了本文提出的新型热电联产系统具有较好的风电消纳能力。为了使系统在保证经济运行的同时接纳更多的弃风,本文针对上述热电联产系统,建立了以实现运行成本最低为目标的调度计划优化模型。并针对该模型的特点,引入莱维飞行对传统粒子群算法进行改进,采用改进粒子群算法求取经济调度最优解,并与传统粒子群及其他改进智能算法对比,经算例仿真验证了本文的改进算法对热电联合优化模型求解在精度和收敛速度上都有明显优势;将本文优化模型与其他模型相对比,用改进算法求解,验证了本文提出的优化模型有更好的经济性和风电的消纳效果。为了降低新能源和负荷的不确定性所带来的调度困难,本文提出了变时间尺度的滚动调度策略,将时间尺度细化,根据历史数据对日内调度时间尺度进行重新分配,以风电为例,基于风电预测、负荷预测的准确度情况分别对实时调度的时间段和滚动调度的起始时间进行改进。算例结果表明,本文提出的变时间尺度调度策略能够在实时满足负荷需求的同时,进一步提高系统对风电的接纳能力,减小了风电预测误差及负荷波动对调度计划制定的影响。