随着风电、光伏发电装机规模与日俱增,大规模可再生能源发电带来的问题也日益显著。如风能、太阳能发电的气象依赖特点,使出力呈现较为明显的随机性,所发电能质量偏低,给电网调度控制带来困难;其次,如何通过合理的配置策略对间歇性较大的可再生能源发电进行配置调控以满足负荷需求,也有待研究;以及对能够使风光发电输出功率波动得到平抑的优化策略的研究也至关重要。为有效提高电能质量,使可再生能源发电系统供电可靠性得到改善,提高间歇式电能利用率,减少环境压力,本文从以下三个方面对风光互补发电技术的能量优化配置及相关策略进行分析和研究:首先,建立风光互补发电功率的预测模型并仿真。在分析风光互补发电可行性后,对风电、光伏发电系统进行建模。然后,建立小波包-神经网络(WPNN)预测模型,对未来5天的风电、光伏发电功率进行短期预测。通过现场数据仿真验证,结果表明,与传统模型对比本模型预测精度有明显提高且满足电网要求,即误差在20%以下。其次,研究以跟踪负荷为目标的风光互补发电功率配置策略。对风电、光伏发电的调峰特性及互补优势进行研究;然后根据配置目标及相关约束,提出分步配置策略:在初步配置策略中以提高能源利用率为原则配置风光发电功率,达到初步跟踪负荷曲线的目的;加入储能对初步跟踪时出现的负荷缺电、能量冗余等部分进行补偿和优化,以期进一步满足负荷及提高能源利用率。最后,结合功率预测数据及实际负荷数据仿真,证明分步配置策略对负荷具有跟踪能力,缺电率及能量冗余减少,风光互补供电可靠性有所提高。最后,针对风光输出功率波动较大、难以调控及所需热备用容量较大的现象,提出以平抑波动为目标的功率优化平滑策略:先选取平滑指标并分析实时平抑目标,然后采用移动平均算法对风光联合输出功率进行平抑,所得曲线作为目标输出曲线,再加入储能与风光输出功率合理配置,最终使风光储联合出力曲线拟合目标输出曲线。仿真结果表明该优化策略可实现功率波动平抑,输出波动率降低,满足电网相关控制要求。