随着全球工业经济的飞速发展,化石能源的枯竭以及环境气候的恶化等问题日渐严重,促进了可再生能源的利用与发展,利用太阳能发电的光热电站（Concentrated Solar Power,CSP）逐渐进入大众视野。光热电站内部元件众多,存在着不同能源形式的转换与耦合,势必会对电力系统的可靠运行带来新的挑战。此外,对光热电站的关键参数进行合理配置对保障系统可靠且经济地运行也具有一定积极作用。基于以上背景,本文受“国家重点研发计划项目（2017YFB0902200）”和“国家杰出青年科学基金项目（51725701）”的资助,围绕光热电站的可靠性建模、可靠性评估及优化配置等相关问题展开研究,主要研究内容如下:提出了计及系统部分功能失效的光热电站多状态马尔可夫可靠性模型。首先,对光热电站各元件功能和故障后果进行了分析,筛选出影响光热电站出力的核心元件,并按照元件功能将光热电站划分为集热子系统、换热子系统和发电子系统;然后,建立起光热电站的8状态马尔可夫可靠性模型;最后,根据光热电站可以运行在仅储热或仅发电的部分功能失效状态,归并相同失效功能的状态,将8状态模型简化为4状态模型。将该模型应用于改进的RBTS、IEEE RTS发电系统进行算例分析,验证了所提模型和方法的正确性和有效性,结果表明:采用该模型能够更加精细化地评估光热电站的可靠性,避免对其可靠性水平的低估。基于前述建立的光热电站多状态可靠性模型,提出了计及热动态特性的含光热电站的电热耦合系统（Coupled Heat and Electricity,CHE）可靠性评估方法。首先,对热网管道的传输延时和温度损耗及季节性热负荷的热惯性进行建模,建立含常规火电机组、光热电站、热电机组（Combined Heat and Power,CHP）和电加热装置（Electric Heater,EH）的电热耦合系统框架;然后,以系统生产成本和负荷损失成本之和最小为目标函数,考虑热动态特性的影响,建立电热耦合系统的最优负荷削减模型;最后,结合序贯Monte Carlo法分析不同运行状态下系统的削负荷情况,对该电热耦合系统进行可靠性评估。针对某电热耦合系统的某故障较为严重的冬季典型日进行算例分析,结果表明:考虑热网和热负荷的热动态特性所得可靠性指标更优,更加符合实际可靠性水平。基于前述可靠性评估模型得到的负荷损失成本,建立考虑可靠性的光热电站镜场面积和储热（Thermal Energy Storage,TES）容量的优化配置模型。首先,基于已建的可靠性评估模型,在目标函数中增设光热电站镜场和储热系统投资成本以及负荷损失成本,建立光热电站的镜场面积和储热容量优化配置模型;然后,采用层次聚类法对太阳辐射数据进行聚类处理,以四个典型周代表全年辐照水平以匹配模拟周期;最后,采用粒子群算法对该模型进行求解得到该系统的最优光电容量比和储热时间,并对参数进行灵敏度分析。采用该模型对前述电热耦合系统中的光热电站进行规划,结果表明:所建立的模型能够有效平衡投资成本与负荷损失成本,显著降低系统总成本,助力系统经济、可靠地运行。