能源与环境问题的进一步恶化,加速了可再生能源的发展。较其他新能源发电技术,风力发电技术成熟、发电成本低,且易实现大规模产业化发展,因此逐步成为能源与环境可持续发展的主力军。风速预测的准确度关系到风电系统的调度计划,风电大规模并网必将对系统安全、稳定产生影响。风速预测是应对大规模风电并网运行问题的重要手段。本文围绕风能的随机波动性及间隙性,对风速预测修正及经济调度问题进行了研究。主要包括预测分析、预测误差修正、风功率波动性分析、储能系统容量配置以及考虑风功率预测可信度的经济调度与决策分析等一系列研究内容。(1)本文首先对风速分布特性进行了分析,在此基础上提出一种风速综合修正预测模型,该模型由风速组合预测模型与预测误差修正模型组成。其中,组合预测模型由时间序列和BP神经网络组成,且BP模型的输入量由历史数据和时间序列得到的残差值组成。分析了风速预测误差的主要成因,提出一种新的预测误差修正模型——经验正交函数(Empirical Orthogonal Function, EOF)模型,该模型可以对风速误差值进行EOF分解,提取主要变量后,再经过EOF回归模型建立误差修正模型,具有展开式收敛快、能以少数几项逼近原场状态等优点。对比单一的时间序列模型和BP神经网络模型,风速综合修正预测模型应用于短期风速预测中,能够更好地预测风速的变化趋势。(2)风功率波动是风电并网研究的主要内容。本文将符号时间序列方法应用于风功率波动分析中,针对风功率数据的非均匀分布,提出一种自适应分区的方法,该方法可以根据数据序列分布的密集程度,实现区域的非均匀分割,以便反映数据的变化情况。以符号序列直方图为基础,通过直方图求逆实现了原始数据序列关键区域的定位。最后以某一风电场实测风功率数据验证了本文方法的有效性,为风电功率调度提供参考。(3)采用分区拟合的思想,将风功率预测误差分区,在每个区间中应用β分布拟合后,加权求得全区域的误差分布函数。基于此建立了考虑预测误差分布的风电场储能容量的数学模型。该方法将储能容量表示为缺失容量的函数,并详细介绍了储能容量与误差累计分布函数和荷电状态的关系。最后提出一种新的系统容量缺额的评价指标,用于比较储能容量优化效果。总之,该方法可以在一定概率水平下平抑风功率预测误差带来的功率波动,同时降低对储能系统的要求。(4)从变速风力发电机组的空气动力学特性出发,对风功率概率统计特性进行了分析,应用非线性变换技术实现了风功率均值与协方差的快速计算。基于此本文对含风电系统的线路负载率进行了分析,算例通过对风速概率分布进行重复随机抽样,计算相应的风电场功率输出值,接着采用固有潮流计算方法对系统各状态量进行分析,最终可通过概率统计方法对各状态量的概率进行描述,验证了该方法的准确性和实用性。结论表明：该方法计算方便,也为进一步对风电并网稳定运行及对系统的影响分析提供了基础。(5)为最大限度的捕获风能,最大功率跟踪研究一直是风电技术行业关注的热点问题。本文从变速风力发电机组空气动力学模型入手,在最大功率跟踪算法——爬山搜索法的分析基础之上,引入模拟退火算法中概率函数的定义式,用于定义自适应步长,从而使跟踪开始时具有较好的动态特性和在跟踪结束时具有较好的稳态特性。在Matlab环境下,建立了变速风力发电系统模型,仿真分析了风速变化对输出功率的影响,改进的跟踪算法能够使输出功率最终稳定在新的工作点上,且具有较好的稳态特性和动态特性。(6)含风电系统经济调度的研究,可为大规模风电并网运行提供相关对策。本文针对风电出力预测水平的局限性,首先建立了风功率预测可信度模型,完善了风功率预测误差模型,基于此分析了考虑预测可信度的储能成本模型,结合火电机组出力成本模型完成了含风电系统的经济调度模型。模型考虑了系统失负荷、弃风概率约束及输电线路安全约束；为减小储能成本,将储能容量表示为平抑风功率预测误差的概率模型；同时在目标函数中引入储能成本调节系数,用以风功率调度水平的辅助决策。采用Monte Carlo模拟技术及模糊聚类辅助决策手段验证了本文所提方法的可行性。