近年来,随着我国风电渗透率的不断增长,大规模的风电并入电网为电力系统带来了诸多新的问题,尤其是在极端恶劣的天气情况下,风电场的有功功率容易在非常短的时间内发生剧烈的变化,进而形成风电功率高风险爬坡事件。风电高风险爬坡事件虽为小概率事件,但一旦发生,会对电力系统的安全稳定运行带来巨大的挑战。因此本文研究考虑风电高风险爬坡事件下的电力系统运行风险评估与相应的备用决策,从而有效地应对风电高风险爬坡事件。首先,建立了考虑风电爬坡事件的电力系统运行风险评估体系。基于风电功率的短期预测,将风电爬坡事件进行归类并给出了考虑所有风电爬坡场景的模型图,进而建立了风电爬坡事件的模型；对系统的弃风与失负荷风险进行定量评估,进而形成短时间尺度下系统的风险指标,较为全面地评估了风电正负爬坡事件到来时系统的风险。算例得到,风电爬坡事件开始时间的不同会引起风险指标的变化,其趋势与日负荷水平密切相关；风电功率正、负爬坡幅度越大,爬坡持续时间越小,相应地风险指标也就越大。这是因为发生风电高风险爬坡时,常规机组爬坡能力与备用水平的不足使得其调节能力不足以跟踪净负荷的变化,从而造成了风险指标的增加。随后,建立了次小时级时间尺度下应对风电爬坡事件的备用决策方法。采用传统的备用决策模型,在15-min级时间尺度下,设定系统的期望失负荷电量与期望弃风电量满足系统允许的最大限值,将风电爬坡事件可能造成的失负荷或弃风风险转化为风险成本并计入目标函数,从而优化得到合理的旋转备用容量以及常规机组出力来预防风电爬坡事件。算例得到,次小时级时间尺度相比于小时级时间尺度下的调度方案更能适用于风电高风险爬坡事件,进而响应于每个15min的风电功率变化；保障了系统的安全稳定,避免了风电爬坡事件下调度时段内备用配置的不足或冗余,也相应地减小了应对风电爬坡事件的预防控制成本。最后,建立了多时间尺度应对风电爬坡事件的弹性包络线模型。将应对风电爬坡事件的备用优化问题转化为最优弹性包络线跟踪问题,利用弹性包络线来确定风电爬坡事件到来时系统的备用调用方式及机组出力调整方式,以此来平衡系统运行的可靠性与安全性。同时依据风电爬坡事件特征而分别采取对应的备用策略,采用常规机组的一阶动态爬坡模型来应对较为严重的风电爬坡事件,对应5-min级时间尺度下的决策。算例得到,5-min级时间尺度的弹性包络线模型相比于15-min级与小时级时间尺度的传统备用决策模型更能够更加精确合理地调用备用并进行机组出力的调整,进而一阶动态爬坡能够保证机组具有良好的爬坡能力来应对小时内较为严重的风电爬坡事件；弹性包络线模型使得系统能够较为精确地跟踪风电爬坡事件引起的净负荷的攀升,保证了系统的弹性,减小了系统的运行风险,保障了系统的安全稳定运行。