在风、光资源丰富的西北地区,可再生能源发电因其自身的不确定性给电力系统运行的安全和稳定带来了挑战,电力系统调度问题日益凸显。光热发电以其灵活可控、清洁环保的特点受到广泛关注,通过合理调节光热出力能够提高新能源接入率,此外风光出力预测误差对调度的影响不可忽视。因此,研究含光热电站的多源联合发电系统优化调度及在调度中考虑预测误差有重要意义。首先,本文在风电、光伏、光热的工作原理和结构的基础上分析了风、光出力的不确定性以及预测误差,通过正态分布描述风光出力的预测误差,使用相关系数描述风光出力预测误差的互补性。介绍了光热发电的能量转换过程、数学模型及四种分类。其次,搭建计及风光预测误差的含光热电站多源联合发电系统优化调度模型,该模型结合了光热电站调节能力和电热转换环节的消纳能力,充分考虑系统安全运行约束条件,以系统运行成本最低为目标函数,通过CPLEX工具箱进行求解,仿真结果表明光热电站能够有效降低系统的成本,电热转换环节能够有效减少系统的弃风、弃光量。最后,搭建多目标联合发电系统调度模型,将粒子群算法与免疫机制结合并改进学习因子和惯性权重的计算形成改进的免疫粒子群算法,通过典型函数测试表明该算法具有良好的收敛性及最优解。使用该算法求解含光热电站的多源发电系统优化调度模型结果表明:含光热电站的多源系统出力更加平稳、运行成本更低。将改进的免疫粒子群算法与CPLEX工具箱求解结果进行对比,改进的免疫粒子群算法求解结果风、光消纳量更高、火电机组出力更少。证明此模型能够有效提高风光消纳水平,实现系统运行成本最低与波动最小的目标。