我国现已成为清洁能源大国,风电与光伏发电的装机容量均居世界第一。但受多种因素影响,清洁能源发电并网的能力、效率与效益却与发达国家相比相差甚远,出现了较为严重的弃风、弃光等“弃能现象”。随着我国风力、光伏等清洁能源弃能现象的加剧,对消纳清洁能源进行协同与优化,解决清洁能源弃能问题成为了社会各界关注的焦点。储能能够通过高储低发原理有效提高系统运行的灵活性,降低风电、光伏发电等波动性能源的不利影响。目前发布的《能源技术革命创新行动计划(2016-2030)》,把储能作为解决清洁能源消纳问题的重要手段,将其提升到国家能源战略高度,提出深化面向清洁能源并网、微电网、需求侧响应应用的先进储能技术的研究,将储能作为解决弃风、弃光等弃能问题的重要技术手段,储能已成为清洁能源消纳价值链上的重要组成环节。因此,本文以解决清洁能源弃能问题、促进清洁能源消纳价值链价值实现为目标,试图在已有理论成果和相关研究基础上研究储能参与清洁能源消纳价值链的耦合协同优化问题,具体的研究内容如下:(1)分析并设计了储能参与清洁能源消纳价值链的优化规划方案。首先,论证了储能参与清洁能源消纳的必要性和可行性,分析了清洁能源消纳的形式、与智能电网的关系,界定了清洁能源消纳价值链的内涵。然后,根据储能在清洁能源消纳中的功能、作用方式,提出了将储能作为清洁能源消纳价值链优化的研究对象。最后,借鉴系统论思想,设计了储能参与清洁能源消纳价值链优化的规划方案。(2)建立了发电侧储能参与清洁能源消纳优化模型。首先,在分析储能参与发电侧清洁能源消纳运营模式的基础上,得出了储能在发电侧的价值影响效用主要表现在参与机组发电调度和多电源机组规划两方面,为后续研究的开展奠定了前提基础。然后,针对机组发电调度和多电源机组规划问题,分别构建了储能参与清洁能源日前-时前双层调度优化模型和储能参与提高风电消纳的电源规划模型。最后,为了克服模型求解过程中出现的局部最优问题,引入了混沌二进制改进粒子群算法,通过多情景仿真算例分析了验证了所建模型的合理性和有效性。(3)构建了电网侧储能参与清洁能源消纳优化模型。首先,剖析了储能参与电网侧清洁能源消纳的价值实现过程,包括主电网容量配置及“源-网-荷”协调优化两个方面。然后,在分析不同类型电源输出功率特性的基础上,建立了考虑储能、直接负荷控制(Direct Load Control,DLC)及动态分时电价策略协同作用下的大电网容量动态规划优化模型;再然后,建立了多能源耦合系统架构,通过设计互补特性评估指标来确定系统中各类电源最优互补比例,构建了含清洁能源耦合系统多能互补协同优化模型;最后,通过仿真算例对模型进行求解,结果显示在电网侧引入储能后,火电机组不需要深度调峰,就能够满足各时间段的用电负荷,从而有效提高系统的调峰能力,为电网侧清洁能源消纳提供了新的思路。(4)构建了用户侧储能参与清洁能源消纳优化模型。首先,基于园区微电网运营模式的差异性,融合规划和运行两个时间尺度,引入鲁棒理论描述园区微电网运营的不确定性,提出了不同运营模式下用户侧园区微电网双层鲁棒规划优化模型;然后,为充分发挥分布式电源自身价值,聚合储能系统、分布式电源与需求响应为虚拟电厂,构造了虚拟电厂双层调度优化模型。最后,对所提模型进行实例分析,结果表明所提园区微电网双层鲁棒规划模型不仅可以提高分布式电源并网渗透率,增加全微网寿命周期综合效益,还可提高分布式电源(Distributed Generation,DG)接入能力的综合优化应用。同时,虚拟电厂能够充分发挥储能系统和需求侧响应的协同优化效应,在兼顾系统运行成本、弃能成本和收益的同时,最大化消纳分布式清洁能源。(5)设计了基于云计算的储能协同决策智能中心(Energy Storage Intellegence Center,ESIC)的架构体系,为清洁能源消纳价值链上各主体间的信息交互、信息共享、协同决策提供了一个公用平台,有效发挥信息协同效应,促进清洁能源产业的健康发展。首先,在分析储能协同决策所面临诸多问题的基础上,提出储能协同决策智能中心的构建思想,通过分析智能中心构建的可能性,给出云储能智能中心的协同决策架构、物质载体、构成要素及软件体系结构;然后,分析了云储能智能中心的体系结构和系统协同决策过程;最后,以实现储能参与清洁能源价值链优化协同各主体、各层次的信息共享和信息集成为前提,构建了基于云计算的储能协同优化决策的模型库、方法库、数据库及功能架构。