随着以风电和光伏电为代表的新能源在电力系统中渗透率不断提高,由此带来的新能源消纳问题不断凸显。如何利用多种能源进行协调优化运行,降低电网不稳定性、提高新能源利用效率,是当前亟需解决的问题之一。为此,本文以云南省楚雄和大理地区为研究背景,围绕考虑气象信息的光伏出力预测、基于光伏预测不确定性的水光互补短期调度及耦合灵活性下的多能互补系统容量确定这三方面展开研究,力求能够针对光伏预测问题提供更为精确的预测模型及方法,制定更为可靠的水电发电计划以及为未来风光装机规划提供参考建议。本文主要工作如下:首先,提出耦合气象信息和双向门控循环网络的光伏预测模型。本文模型以气象数据和光伏电站历史出力数据作为输入,使用最大互信息系数进行气象信息输入选择和基于双向门控循环网络的预测方法进行光伏预测,使用相关预测出力评价指标进行结果评估。以楚雄和大理分别进行光伏预测,并且考虑天气情况对本文所提预测模型与对比模型的影响,结果显示所提出的预测模型可改善光伏预测精度,且可较好适应天气突变情况,具有良好的鲁棒性。其次,基于前述光伏预测结果,将光伏出力不确定性耦入梯级水电站群联合调度优化研究当中。针对光伏预测不确定性导致多能互补系统协调调度问题,提出以系统余荷方差期望值最小为目标函数,构建随机调峰模型,为水光联合出力调度提高参考。为表征新能源不确定性,将光伏预测出力划分场景集并通过k-means方法获取典型场景集进而将预测出力转化为确定性出力场景集。最后,利用商业软件gurobi求解模型并与确定性模型对比,结果表明随机期望模型可获得更优的调度效果。提出新的灵活性平衡机制,给出了电力系统灵活性如何界定,接着提出考虑时变特性分供需两侧的系统灵活性度量方法。首先,将水电作为灵活性供给主要来源,结合水电历史爬坡出力信息及装机提出考虑水电可获得性的灵活性供给度量方法;接着在灵活性需求侧,统计风光分时段预测误差,在95%保证率下获得基于数据驱动的系统灵活性需求侧量化方法;最后结合灵活性供需关系,将上述方法通过约束以及惩罚函数耦合进短期调度模型以得到当前水电装机下可容纳新能源装机,结果可用于指导未来风光等清洁能源发展。