随着我国国民经济和社会的发展,不仅要求电力系统的供电量持续增加,对供电质量的要求也越来越高。为了弥补太阳能发电的不足,保证电网安全、稳定、经济运行,建设抽水蓄能电站越来越得到人们的共识。而且抽水蓄能电站能够降低电力系统燃料消耗,改变能源结构,缓解发电与灌溉区的用水矛盾等。因此,本文提出蓄能电站—光伏电站联合运行发电,不但充分利用了太阳能资源,结合抽水蓄能联合发电,提高了发电质量,保证电网稳定、安全的运行。首先,介绍了光伏发电系统的设计方法。由于太阳光能量的变化无规律性、负载功率的不确定性以及太阳电池特性的不稳定性等因素的影响,因此太阳能光伏系统的设计比较复杂。太阳能光伏系统设计时,一般采用根据负载消费量决定所需的太阳电池容量的方法。而且本文将环境价值标准引入光电行业,相对与煤电评估光伏电站的减排污染物的环境价值。其次,利用BP神经网络方法,建立了光伏系统发电功率的预测模型。影响光伏功率输出的因素很多,本文在仅考虑光照强度和环境温度条件下,利用光照强度和环境温度的历史数据,预测光伏电站实时发电功率,结果证明,预测精度满足要求,而且如果增加影响因素约束,预测结果会更高。最后,提出了系统联合优化运行的数学模型。在考虑了电力系统并网要求,当地24小时负载情况下,建立了使联合发电系统获得最优收益的模型。该模型从联合系统的角度出发,利用抽水蓄能的调峰调频作用,实现局域电网的电力调度,同时缓解了光伏系统输出功率对局域电网的冲击。充分考虑了该联合运行系统的约束条件,利用改进的多目标优化方法NSGA-Ⅱ,在对比光伏电站独立运行发电出力情况,验证了抽水蓄能电站—光伏电站联合系统在接入局域电网时能更安全可靠运行,且能获得更高收益。通过以上研究,证明抽水蓄能电站—光伏电站联合运行能缓解光伏电站接入对局域电网的影响,灵活地为用户提供较理想、可靠的电能,最大化地实现太阳能与水能资源的价值。