大力开发利用可再生能源是实现能源低碳化转型的国家战略,风电作为可再生能源主力电源,持续多年保持快速增长态势(2019年底累计装机容量2.1亿kW)。风电大规模接入因其出力的强波动性而面临严峻的消纳问题,我国可再生能源富庶的三北地区,火电机组深度调峰能力日趋饱和,随着可再生能源渗透率递增,启停调峰成为必然。而我国大型火电机组多、启停周期长,在中期发电计划合理计入风电可信容量,才能激活大型机组的启停调峰能力。本文围绕中期尺度风电出力特性、考虑风电的中期-日前跨尺度发电计划、风电场景生成及机组组合模型鲁棒性等方面进行研究。首先研究了中期时间尺度风电出力的波动特性,提出了中期风电过程以量化风电可信容量,并对其关键参数进行了灵敏度分析;基于对中期风电特性的空间性和季节性的统计,分析了中期风电过程的可用程度及适用范围;基于可信容量及其置信水平的定义,建立中期风电等效机组模型,并提出了基于灵敏度分析的可信容量系数选取方法;通过实测数据分析,证明所提等效机组模型能够以低风险提升风电的中期尺度分时段可信容量。随后基于传统发电计划的机组组合模型,分析了所提中期-日前双层机组组合模型的关联原理,以及所提双层模型每个阶段与传统模型的不同之处;编写了基于CPLEX优化程序求解的算法模型;设计含高比例风电接入的算例系统,对比了所提方法与传统中期/日前机组组合在安全性和经济性方面的具体性能表现。仿真结果表明,所提模型能够综合中期信息的完整性和日前信息的精确性优势,提高风电消纳的同时,保证了系统运行的可靠性。最后分析相较于基于抽样的传统场景生成方法,新型基于深度生成网络的方法在表征风电不确定性方面的优势;给出了基于生成对抗网络算法的风电场景生成的一般框架,在此基础上针对中期尺度、卷积层的缺陷两方面做出改进,建立了基于改进条件WGAN-GP算法的风电场景生成模型;提出了一种基于鲁棒决策的跨尺度机组组合模型的鲁棒性分析方法,并在算例中求解验证。算例结果证明了所提中期-日前跨尺度机组组合模型,对中期风电预测误差方面的鲁棒性优势。