随着我国社会经济的快速发展,能源需求日益扩大,由此导致的能源短缺和环境污染问题十分严峻。由此,优化和调整能源利用结构,减少对不可再生的化石能源依赖,发展清洁化的可再生能源成为必然选择。电力工业作为能源利用的重要环节,在这种形势驱使下,常规化石能源发电(主动电源)处于减缓或遏制的态势,风光等可再生能源发电(被动电源)迅猛发展。与此相适应,电动汽车、储能,可控、可中断负荷等具有主动行为的技术(主动负荷)不断涌现。在这一背景下,电力系统中源的组成呈现多元化的发展趋势,电力系统源有功平衡模式日益复杂。同时,由于可再生能源发电具有较强的随机性、间歇性等不确定性特征,造成电力系统调度与控制所面临的不确定性程度显著增强。为在限定频率范围内实现有功平衡,有必要充分利用电力系统运行中各类主动调节资源,使有限的主动量能够应对被动量(被动电源和常规负荷)不确定性的考验。本文研究以电力系统运行中协同能力的挖掘为主线,将电力系统正常运行时在限定频率范围内的频率调节效应作为应对不确定性的调节资源,扩大了经济调度解的空间。在主动电源运行协调的基础上,进一步引入主动负荷与被动量间的合作,以发挥主动负荷在时变过程中应对不确定性的作用,并考虑将输电元件运行状态纳入调度决策,以显现源网间合作的性质。在研究过程中,本文从基本概念出发,给出了电力系统与频率相关的协同能力、协同状态,以及源网冲突度的定义,在此基础上引入两层优化、强化学习等数学优化理论建立相关模型并进行机理分析,研究涉及不同时间尺度调度决策模型的建立与求解、合作的策略流程、实现方式等多方面内容,较为系统的阐述了电力系统协同的经济调度研究思路。本文主要工作和创新成果如下：(1)为在调度中充分利用电力系统正常运行时频率调节效应应对不确定性的作用,本文以应对常态下负荷与可再生能源发电波动为对象,从新的视角给出了电力系统运行协同的经济调度研究思路。其核心在于,依据自动发电控制技术,在不考虑电压变化影响的前提下,将电力系统与频率相关的协同能力划分为三类,即自动的协同能力、可控的协同能力和再可控的协同能力。与此相适应,给出了电力系统运行存在与调度相关的协同状态的定义。在此基础上,以可调度机组输出功率和频率为决策量建立相关调度模型,并给出解决方法和机理分析。最后以10机组算例系统为例,验证了本文研究在不确定性情景下,增强电力系统源平衡能力的有效性。(2)在上述研究基础上,本文试图将电力系统与频率相关协同能力的挖掘贯穿在不同时间尺度的决策中,并进一步考虑主动负荷应对被动量不确定性的作用。为此,针对含风储系统开展了电力系统协同的动态经济调度研究,并建立了该问题的两层优化决策模型。其中,上层问题以风电允许运行区间为决策量,最大化电网消纳风电能力；下层问题构成以最小化电网运行成本为目标的决策问题。储能系统可通过在运行中实时调整充／放电功率,对风电不确定性的功率和电能予以平抑和消纳,兼有促进预期功率平衡和实时能量平衡的双重作用,可减轻AGC机组调节负担,同时计及电网频率调节效应,在调度中间接考虑控制过程。本文模型属于线性两层优化模型,最终可将其转化为单层的混合整数线性规划模型予以求解。最后通过构建的6节点算例系统,验证了模型和求解算法的有效性。(3)在机组组合研究周期内,为实现主动负荷、被动量间合作与主动电源运行协调的统一,本文开展了电力系统协同的机组组合研究,并建立了协同机组组合两层优化决策模型。其中,上层问题以主动电源组合成本最小为目标,以下层问题中主动负荷与被动量间的合作结果为满足对象,并计及自动协同能力应对不确定性的作用,对机组启停和备用配置进行决策。下层问题在上层问题给定的价格信息引导下,决策主动负荷充／放电功率以及调控范围,并依据预定的调控策略,对被动量功率波动进行补偿,提高其不确定性的可信度。通过上、下层问题的交替迭代对该模型予以求解,实现协调与合作的有机统一。10机组算例系统的仿真分析表明,主动负荷决策量不仅有助于期望功率平衡约束的满足,还能够直接起到备用的作用,可避免机组频繁的启停,提高系统消纳被动电源的能力。(4)为在协同经济调度中显现源网间合作的性质,本文以经济调度概念为线索,采用简单3节点算例系统对源最优运行方式与电网结构间的关系展开分析与论证,显现应对未来电力系统多变情形下进行源网协同优化之必要。在此基础上,提出了旨在量化评价网对源最优运行方式制约程度的源网冲突度指标,为在尽量少的改变电网结构前提下缓解源网冲突,以源网冲突度为核心建立了两层优化决策模型。其中,上层问题以输电元件运行状态为决策量,追求尽量少的改变电网结构,使源网冲突度在系统可接受范围内,下层问题在上层问题决策的电网结构下调度发电机组优化源运行方式,可兼顾电网结构改变和源最优运行方式实现。最后通过5节点和30节点算例系统,验证了本文两层优化模型和求解算法的有效性。(5)本文电力系统协同的经济调度研究思路预期以分布自治与全局统筹的方式实现,为此以风电和储能系统组成的局部系统为研究对象对此进行了初步探索。其核心在于,风电与储能系统以合作的方式组成混合系统参与电力交易,使混合系统具备一定的自治能力。在售电电价、备用价格等全局统筹信息给定前提下,采用本文提出的基于强化学习的风储合作决策方法优化混合系统运行方式。具体是将储能系统存储电量和风电预测值作为风储合作控制器的状态输入,控制器基于一定的过程化样本,在学习过程中不断以混合系统收益为反馈信息逐步具备对储能系统充/放电功率、购买备用容量的决策能力。实际风电数据的仿真分析表明,经过预学习阶段的探索试错,控制器逐渐积累经验,逐步具备了给出最佳动作策略的能力,投入在线学习后,控制效果渐进趋好,可在实现风储混合系统分布自治的同时,减轻电网运行协调的负担。