经济调度是电力系统中的一个重要优化问题,其目的在于合理分配各机组发电功率以最小化成本。在合理利用能源、设备,节约成本方面具有重要意义。近年来,风电因其可再生、无污染等特性,得到大规模的发展并在技术上取得了长足的进步。然而,风力还有不稳定、难预测等不利的一面,在确保电力系统安全稳定运行的前提下,如何安排风机出力,有效利用风能方面具有重要的研究意义。本文在研究传统经济调度问题的基础上,对接入风电的电力系统,即风电经济调度问题进行研究。论文首先分析了风力发电特性。以服从Weibull分布的风力特性,结合风机输出功率与风速的关系,得到输出功率密度分布。研究发现,在给定的风电场中,风力特性一定,风机输出功率与风力关系已知,则可以得到风电场输出功率密度分布。其次,分析研究传统火力发电燃料耗量特性。在实际问题中,火电机组由于阀值效应和禁止工作区,造成燃料成本曲线的非凸、非平滑和不连续性。以电力系统发电燃料成本最小为目标函数,考虑电力系统网损,发电机组极限,爬坡约束,禁止运行区约束,构建传统火力发电经济调度模型。在传统火力发电经济调度模型的基础上,以传统火力发电机组作为旋转备用,考虑风力发电功率占系统负载比例的约束,构建风电接入的经济调度模型。再次,本文采用人工蜂群算法求解问题模型,分析人工蜂群算法的不足,改进了算法的学习策略:个体不再随机挑选邻居,而是选择适应度较优的邻居学习;在每次迭代中,由只有一维更新改变成各个维度同时更新。对比分析,改进后的算法在选取的基本测试函数上的实验结果更优,说明提出的学习策略提高了算法的性能。最后,论文选取了三个电力系统对构建的经济调度模型进行仿真实验。结果表明,算法能有效计算经济调动问题,改进后的人工蜂群算法在优化经济调度问题模型上性能更优。在风力接入的经济调度模型中,定义风机不能输出要求的功率的概率为风险。进而,分析了不同风力发电功率下,风力发电功率与风险的关系,燃料成本与风险的关系。在确定的风电场中,风电场输出功率密度分布一定,则风力发电功率与风险关系曲线不变。不同电力系统中,燃料成本与风险有着类似的离散分布。