电力电量波动的处理是电力调度中的重要一环,清洁能源如风力发电受天气影响很大,具有较强的不可控性,如何解决供电侧和用户侧可能出现的电力电量偏差,提高能源的利用率成为了一个重要的研究课题。电力系统内部清洁能源渗透率的不断增加使得具有“亦源亦荷”属性的储能系统受到了更多专家和学者的关注。储能技术的合理使用可以保障大量可再生能源的消纳,并可以与建筑、交通等相关基础设施充分结合,在满足能源供应的基础上减少碳排放。本文从供电侧和用户侧两方面讨论利用储能系统对电力电量波动进行有效处理的方式。首先,对储能电池的分类及其在电力系统中的应用优势进行阐述,结合美国等电力体制相对成熟国家的研究现状,明确储能系统的应用前景及价值;其次,对博弈论的基本概念及相关博弈模型进行介绍,博弈模型的合理使用可以为不同主体在市场中的决策方式进行科学指导;依托电力现货机制逐步完善的背景,阐述博弈论在明确不同主体购售电策略及成本分配中的使用价值,并对电力现货调度过程中,发电侧、售电侧和用户侧的收益划分进行分析,以售电公司主体为代表,介绍两种不同竞价机制下的博弈策略模型。针对发电侧存在清洁能源发电导致的电力电量波动问题,本文提出利用含有储能系统的微电网运营商进行平抑的策略。以风力发电为例,构建考虑不平衡电量考核和可再生能源配额考核的风电商与微电网运营商联合调度模型。提出的调度过程处在现货市场出清后,获取到清洁能源主体和微电网运营商的购电量和市场出清价格后,通过在平衡市场的调度优化,以各自的经营成本、偏差电量考核成本最小为目标,得到实现风电商和微电网运营商自身利益最大化的决策模型。然后,对比风电商单独上网、风电商与微电网运营商进行合作时两种不同交易方式的交易策略模型,验证本文所提模型在最大化不同主体自身收益上的作用,实现对发电侧的清洁能源及微电网运营商上网策略的指导;在用户侧,本文提出云储能（CES）的调度服务用以满足用户储能需求的方式,利用规模经济效应及消费者的协同互补性,以购买云储能服务的方式降低用户存储能源的成本。由于云储能可以满足用户对储能容量的共享使用,利用用户自身规模经济可以降低云储能运营商的经营成本,并为小体量用电消费者提供存储服务,实现用户自身利益的最大化。在分析得出传统用户侧能量存储模型存在一定不足的结论后,本文构建采用云储能系统后的用户策略模型,并以古诺模型和研究讨价还价过程的鲁宾斯坦模型为基础,构建古诺-鲁宾斯坦博弈模型,利用改进的蚁群算法对模型进行求解。云储能系统的合理使用可以满足用户侧对储能的需求,规避原有用户自建储能存在的投入高、效率低等问题。