由于环境污染、温室效应等问题日益严重,可再生能源的战略地位不断提升,以清洁能源代替传统化石能源将成为全球能源可持续发展的必要措施之一。我国对于可再生能源愈来愈重视,大力推广清洁替代和电能替代。2019年全国平均风电消纳比例为96%,年弃风电量169亿千瓦时,由于风电出力的不确定性以及反调峰特性,风电大量并网对于电网稳定性以及调峰能力均有一定影响,导致风电消纳比例难以进一步提升。为此,本研究提出一种考虑风电消纳的环保型源-荷-储多时间尺度调度策略,旨在降低燃煤机组产生的大气污染物排放量,同时进一步提升风电消纳比例。首先,综述了当前考虑风电消纳的调度策略的国内外研究现状。在分析我国北方地区弃风主要原因的基础上,分析了源-荷-储资源特性,为建立源-荷-储多时间尺度调度模型奠定了基础。源侧主要考虑了风力发电机组、火电机组和热电联产机组,建立了三者的数学模型,负荷侧主要考虑了激励型需求响应,分析了需求响应对于降低电网调峰压力的益处。储能侧主要考虑了储能电池,并建立了储能电池的数学模型。然后,对电力行业污染物排放特性进行研究。在探究脱硫脱硝装置及烟气灰尘处理工作原理的基础上,提出了向大气中排放SO₂、NO_x、烟气灰尘、CO₂等污染物的计算方法,为后续考虑环境成本奠定基础。最后,建立计及环境成本的源-荷-储多时间尺度调度模型。在日前调度阶段,考虑火电机组和热电联产机组运行时产生的SO₂、NO_x、CO₂和烟气灰尘等污染物,将其作为环境成本计入调度模型,建立以总成本最低为目标的调度模型。通过利用遗传算法优化得到各个单元的有功功率计划值。在日内调度阶段,由于风电出力存在不确定性,仅依靠日前计划难以保证电力系统稳定运行,故提出一种日内超短期基于模型预测控制的负荷调控策略。通过对柔性可调负荷与储能系统的超短期调控,对风电不确定性出力进行快速响应,解决由于风电预测误差造成的电力系统功率不平衡问题,同时有助于减少风电大幅骤变时的弃风。算例分析结果表明所提调度策略能够有效提升风电消纳比例,并验证了对于降低环境污染的有效性。