大规模的可再生能源接入大电网后,由于再生能源的发电功率具有一定的波动性和不确定性,从而给电网的安全性带来一定的威胁。随着以太阳能电源和风电为代表的清洁能源大规模的并网,供需不平衡造成弃风和弃光等问题日益明显。针对上述问题提出了利用储能技术和需求侧响应的综合方案来解决可再生能源出力的波动性和不确定性的问题,主要完成如下研究工作:首先,本文站在风能和光伏技术等可再生能源的输送出力、储能系统和需求侧响应的视角,考虑风力和光照强度变化的影响、价格激励型需求侧响应的影响以及储能系统充放电能力等影响,构建了风电、光伏、储能系统和需求侧响应等的数学模型,并对其进行特性解析。为后续的研究建立必要的基础。其次,针对大量的可再生能源并入电力系统,由于其出力的波动性对电网的影响,综合考虑需求侧响应和储能技术来平抑风电的波动性。建立双层优化模型用于主动配电网的规划,制定考虑需求侧响应的充放电策略和运行策略,最后利用提出的一种天牛群优化算法来求解双层规划模型。仿真结果表明储能和需求侧响应的联合规划,提高了储能系统的利用率,降低了整体的规划费用。通过对比天牛群算法和粒子群算法,可以看出天牛群算法具有更快的迭代速度。最后,以孤岛型微电网为研究背景,考虑可再生能源电源出力的不确定性,为提高孤岛微电网的可靠性、经济性和可再生能源的利用率,建立多目标优化模型。将电源分为基础功率电源和调频电源,提出一种考虑孤岛运行和可再生能源出力不确定性的微电网优化调度方法,利用调频电源解决可再生能源出力的不确定性。采用天牛群算法对基础功率电源进行优化找到最优装机计划,使用线性规划方法求解调频电源的调频策略,仿真结果表明所提出的优化调度方法兼顾孤岛型微电网的经济性、可靠性和新能源的利用率等方面指标,能更好的满足微电网在实际运行中的需求。