作为一种绿色环保的间歇性能源,风电有利于改善能源结构。但由于风电具有不可调度性、随机波动性、反调峰特性,高比例风电接入将使经典的输电网确定性扩展规划及运行优化技术难以适用。本文综述了国内外含风电接入的输电网扩展规划与运行优化研究的相关文献,并指出线路传输能力和调峰能力是制约消纳风电的关键因素。针对高比例风电的接入问题,本文力求从线路传输能力和调峰能力两个方面对现有输电网规划与备用优化体系作出改进:1)采用基于极限场景的输电网鲁棒扩展规划策略,保证规划策略对风电极限场景具有鲁棒性;2)提出一种内嵌风电概率信息的输电网鲁棒规划方法,合理地权衡鲁棒规划方案的保守性和经济性;3)建立考虑风电不确定度的多源协同鲁棒备用优化模型,从调峰备用能力角度提高风电接纳能力。具体工作如下:首先,详细介绍了能较好处理不确定性参数的鲁棒优化理论,并介绍了Benders分解算法、C&CG分解算法、遗传算法的基本原理,为后续章节奠定了基础。其次,提出了风电极限场景的物理概念,构建了基于风电极限场景的两阶段输电网鲁棒规划方法,并提出了基于Benders分解的两阶段算法以有效求解所建模型。与经典的规划方法相比,所提方法可以保证规划策略对风电极限场景具有鲁棒性,并有效地降低过强的保守性。同时,本章所提的方法避免了非凸双线性项的出现,更适合工程实际应用。通过Garver’s 6节点系统和IEEE RTS-79系统仿真发现,本文所提输电网鲁棒规划模型可以有效地减少运行阶段的弃风量和切负荷量,并显著降低系统的运行成本和规划总成本。再次,通过对可再生能源的不确定概率特性建模,构造了混合概率不确定集,并建立了一种基于概率驱动的输电规划投资规划模型,以应对场景概率最恶劣的波动情况。为了求解所提模型,提出了互斥约束的线性化方法来消除混合概率不确定集内的绝对值项,并构造了可并行C&CG分解算法以适应大规模输电系统应用,通过中国西北实际电网系统算例验证了所提模型和算法的有效性和优越性。最后,针对风电出力随机性和波动性给运行备用优化配置带来的新难题,以鲁棒多面体不确定集刻画风电不确定性,构建了计及风电出力误差概率的期望弃风、期望切负荷模型,并以综合成本最小化作为备用目标,建立了考虑风电不确定度的风-火-水-气-核-抽水蓄能多源协同调度的鲁棒旋转备用优化模型,合理地权衡了鲁棒备用策略的效益和风险。同时提出了一种自适应遗传算法与分枝切割算法相结合的双层优化算法以求解所建模型。通过我国某省级电网算例表明,所提模型能合理地权衡备用策略的鲁棒性和经济性,摆脱人为主观决策的影响,自适应地寻找最优不确定度,实现综合效益最优化,并且所提鲁棒备用方法在风电预测精度较低、切负荷成本系数较高以及风电逆调峰特性下具有更明显的综合效益。