随着人们对新能源的不断开发和利用,风能和太阳能已成为新能源领域中可开发利用水平最高,最具商业化发展的新型清洁能源,以风能和太阳能发电为核心的新能源发电技术也成为世界各国关注的焦点。而解决间歇性并网难题,降低风电、太阳能光伏与光热发电成本,提高经济效益是科学用能的关键。风光互补发电系统可以利用风能和太阳能天然的互补性实现各能源间优势互补。在此背景下,对并网型风电与光热发电的协调控制进行研究。论文根据风能与太阳能的互补性原理,提出了并网型风电与光热互补发电的功率协调控制,给出了协调控制的结构和控制策略,并根据白天和夜间风速和光照情况,提出了四种工作模式。首先以变桨距风机为研究对象,采用模糊自适应控制方式控制风机的桨距角变化,以实现对风机输出功率的控制。然后对槽式太阳能热发电系统采用MPC(Model Predictive Control,模型预测控制)控制实现电站的聚光集热、蓄热换热和汽轮机发电过程的控制。采用基于NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,带精英策略的快速非支配排序遗传算法)的分级递阶控制方法,以系统的整体并网效益最大和弃风量最小为目标构建目标函数,采用NSGA-Ⅱ算法解决多目标优化问题,实现对系统中风力发电子系统和光热发电子系统的优化控制。在Matlab环境下建立风电与光热发电仿真模型,对风电和光热发电的功率控制过程进行仿真分析,验证了基于NSGA-Ⅱ算法的分级递阶控制方法在并网型风电与光热发电协调控制的可行性。