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风电入网对提高电力系统运行经济性,降低能源消耗具有重要意义。但由于风力发电具有反调峰性、间歇性等特性,致使大规模风电接入时,容易出现调峰困难、线路传输容量不足等问题,最终导致弃风现象。弃风不仅造成了能源的极大浪费,且严重影响风电场运行的经济性。因此制定合理的优化调度策略来提高风电消纳水平,减小风电波动影响具有重要的研究价值。基于此,本文对传统鲁棒优化调度策略进行了改进,并制定了后续的调整方案,具体开展了以下内容的研究:首先,针对传统电力系统鲁棒优化调度方法存在主观性强、求解过于保守等问题,建立了多目标双层逆鲁棒优化模型。基于拓扑流形原理,制定了最优逆鲁棒指标。结合边界对应原理和二分法给出了最优逆鲁棒指标计算方案。并将其加入到网格多目标细菌群体趋药性(Grid Multi-objective Bacterial Colony Chemotaxis,GMOBCC)算法中,以此来保证计算过程的同步性,提高运算速度。利用算例验证所提方法的有效性。其次,引入了双层逆鲁棒优化方法来应对风电不确定性影响。同时为提高风电消纳能力,对抽水蓄能电站的抽水-发电工况进行优化,建立了含抽水蓄能电站的双层逆鲁棒优化风电调度模型。该模型内层以发电总成本最小为目标,外层根据目标函数的理想扰动约束来引入风电出力的最优逆鲁棒指标,以此来分析发电总成本与消纳风电量之间的极限制约关系。利用算例验证所提方法的经济性和实效性。再次,采用虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)实现对电动汽车入网(Vehicle to Grid,V2G)智能充放电和风力发电的打包管理。考虑了风电入网和V2G的不确定性影响,建立了含VPP的双层逆鲁棒优化调度模型。该模型内层以发电总利润最大为目标。外层考虑内层优化结果的鲁棒性和决策者要求,引入了风电出力和V2G充放电功率的最优逆鲁棒指标。应用算例验证所提方法的经济性和实效性。最后,为提高调度策略的实用性,建立基于系统网损、燃料成本、系统均衡度和碳排放量最优的多目标低碳经济双层逆鲁棒优化调度调整策略。利用双层逆鲁棒优化方法改进日前调度计划的抗干扰能力。基于无差别曲面簇和最小包围球,提出了电网的最优协调运行空间域方法,为日内调整提供参考。基于最短距离网格法,建立最优调度调整策略。利用修改的IEEE30节点测试系统对所提方法的有效性进行验证。