随着电力系统规模的扩大及不确定性的增强,备用配置受输电阻塞影响的程度越来越大,而且备用与电能之间的耦合关系较强,所以研究考虑网络约束的电能和备用联合优化调度已经成为电力系统安全经济运行的重要组成部分。另一方面,为了实现备用的合理配置,就需要协调好经济性和可靠性之间的关系。由于概率性方法相比于确定性方法更加注重备用的社会效益,同时考虑了系统可靠性水平所具有的概率特性,因此概率性方法相对于确定性方法具有更大的潜力。本文采用了两种不同类型的概率性模型,一种是带可靠性指标约束的备用优化模型,另一种是基于成本效益分析的备用优化模型。虽然这两种概率性模型能够实现电能和备用的合理调度,但是模型复杂,求解效率低,所以实现这两种模型的快速、有效求解具有重要意义。首先,本文从多篇经典的研究电能和备用优化调度模型及方法的文献入手,通过对变量和参数的统一表达,详细地介绍了其中具有代表性的优化模型,并且进一步基于调度策略、是否考虑网络约束、方法类型及故障场景数等原则对模型进行了分类和总结,阐明了近年来联合调度模型演变的实质,为本文电能和备用联合调度模型的建立及其求解方法的提出奠定了基础。其次,本文提出了一种带可靠性指标约束和考虑网络约束的电能和备用优化模型,并提出了快速求解该模型的迭代算法。该迭代算法将一个求解复杂的优化问题转化为上下层两个易于快速求解的优化问题,并通过迭代来保证解的有效性。在上层中,不考虑网络约束,在满足备用约束和可靠性约束的前提下最小化上调备用的成本;在下层中,考虑网络约束及各种故障后约束,分别对每个故障场景的下调备用成本和甩负荷成本之和进行最小化来消除网络阻塞,并利用得到的优化结果衡量用户的可靠性。如果未达到用户对可靠性的要求,则进行下一次迭代,再次利用上层和下层优化分别对上调和下调备用进行调整,直到满足用户可靠性的要求并达到规定的收敛标准时,迭代停止。由于之前类似的方法没有特别强调下调备用,而不考虑下调备用可能会导致次优解,甚至无可行解,所以本文建立了考虑下调备用的优化模型,并通过在下层优化中加入下调备用对原方法进行了改进和完善。本文采用RBTS系统算例,验证了该方法的可行性。本文在算例分析中与不考虑下调备用的类似方法进行了结果的对比和分析,突出说明了下调备用在考虑网络约束的电能备用联合调度模型中的重要性。最后,本文提出了快速求解考虑网络约束的,基于成本效益分析的电能和备用联合优化调度模型的方法。针对于考虑N-1引入的大量约束和变量限制了计算效率的现象,提出了冗余线路故障场景的筛选方法来减少该故障场景下的变量和约束数量,并进一步利用了正常状态下冗余网络约束筛选的方法,提出了机组和线路故障后冗余网络约束的筛选方法来减少约束数量,从而降低了联合优化模型的规模,大大地提高了求解效率。此外,基于故障后切负荷通常较少的实际情况,提出了一种新的故障后冗余网络约束筛选方法,并提出了与这种筛选方法匹配的迭代算法,对联合优化模型进行求解。这种新的故障后冗余网络约束筛选方法,通过忽略节点上的切负荷量筛选出大量冗余网络约束,极大地减小了问题的求解规模,并通过迭代验证的方法实现了模型的快速求解。该迭代算法不仅具有迭代后验方法简单直接的优点,而且通过这种新的故障后冗余网络约束筛选方法弥补了迭代后验方法迭代次数多的缺点,加快了迭代过程的收敛速度。本文通过IEEE RTS单区域系统算例和IEEE 118节点54机系统算例验证了筛选冗余网络约束、冗余线路故障场景的有效性及相应优化算法的精确性和快速性。