近几年,我国风电、光伏发展规模不断增大,对风电、光伏发展较集中的西北地区而言,由于风电、光伏的容量极速增加及随机性给电网安全运行带来影响,使电网调度问题日益突出。本文在火电、风电、光伏联合发电系统中,加入光热发电,对含光热的多源联合发电系统建立优化调度模型。并采用了一种精英策略的快速非支配排序遗传算法(The Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ)和鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的混合多目标优化算法对调度模型进行求解。首先,论文介绍了风电、光伏、光热(Concentreting Solar Power,CSP)的发电原理及其特性,重点阐述了光热的各种发电形式,储热系统的类型及其发展优势,分析了复杂的光热发电系统中光-热-电转换过程以及工作原理,进而得出了光热电站出力特性。其次,针对优化调度中所涉及的多目标优化问题的求解方法,为了求取满足优化调度的Pareto最优解集,论文对NSGA-Ⅱ和WOA的优势和不足之处进行分析对比后,依据混合算法扬长避短的特性,提出了一种NSGA-Ⅱ和WOA的混合算法。该混合算法有效地提高了搜索空间能力,改善了收敛性能并保证了种群多样性,寻优能力更强。通过在测试函数上进行仿真分析,结合优化算法评价指标,验证了NSGA-Ⅱ和WOA的混合算法在求解多目标优化问题的可行性和有效性。同时,针对于风电-光伏-火电联合发电系统优化调度中的多目标优化问题,论文建立了以联合发电系统并网效益最大和总功率波动性最小为优化目标的多目标函数以及电网安全运行约束条件,并用NSGA-Ⅱ、WOA以及NSGA-Ⅱ和WOA的混合算法分别对建立的多源联合发电系统的调度模型求解,仿真结果验证了本文模型的正确性及NSGA-Ⅱ和WOA的混合算法的性能好。最后,为了减少常规火电厂能源的消耗,风电和光伏发电的随机性及不确定因素对电网运行安全的影响,本文在风电场、光伏电站和火电的基础之上引入含储热系统的光热电站,构成风电-光伏-光热-火电联合发电系统,以含光热的多源联合发电系统的总功率波动性最小和效益最大为目标函数,以功率平衡约束、传统的电力系统约束、光伏、风电及光热的出力限制等保证电网安全运行,建立联合发电的调度模型,并用NSGA-Ⅱ和WOA的混合算法对调度模型进行求解。研究结果表明:当含光热的多源联合发电系统与不含光热的联合发电系统的总装机容量相同时,与不含光热的联合发电系统优化调度相比,含光热的多源联合发电系统所获效益高,总的功率波动性也较小。充分证明了光热电站的储热及可控特性可以实现联合发电系统的平滑输出,平抑风力发电和光伏发电给电网带来的波动,增大联合系统并网的效益,提高新能源并网渗透率。