风电产业发展势头迅猛,截至2019年底风电装机容量渗透率已超过10%。然而风电出力的随机性、反调峰性和低可调度性导致的弃风限电现象时有发生,甚至诱发风电机组大面积脱网事故,风电安全消纳已成为我国风电规模化发展的瓶颈之一。本文以高风电渗透率的配电网为背景对风电出力不确定性及其对电网的影响、大规模储能调度策略以及柔性负荷参与需求响应的调度策略进行了深入研究。基于历史数据对风电场和需求侧负荷波动特性进行了深入研究,分析了风电不确定性出力对电力系统调峰和调度的影响,并阐述了风电功率预测在应对风电不确定性调度中的重要作用,为大规模风电并网消纳奠定了理论基础。针对功率预测过程中预测误差不可避免且与预测时间尺度呈正相关的问题,提出了一种基于双时间尺度净负荷预测的调峰控制策略并利用储能电站作为辅助调峰资源。该策略将风电和负荷两个不确性因素作为一个整体,减少数据处理过程中变量数目的同时也减小了预测过程中的误差。日前规划阶段基于日前功率预测以常规调峰机组出力最小为目标优化储能充放电序列,并建立调峰后馈线功率区间为日内滚动调节提供功率参考范围;滚动调节优化阶段采用VMD-SaE-ELM进行净负荷超短期预测,并基于超短期净负荷的预测值和日前建立的功率区间动态调整下一步调峰参考功率以修正储能充放电功率。算例分析表明所提调峰控制策略能够有效降低净负荷的峰谷差以及功率波动。为利用需求侧负荷的灵活性以应对风电的不确定性,以集群电动汽车作为需求响应资源,提出了一种基于负荷聚合商模式的集群电动汽车需求响应调度策略。该策略通过负荷集群调度中心对接入电网的电动汽车实施统一管理。集群外部根据净负荷预测信息和储能电站的运行状况调整集群电动汽车的响应参考功率;集群内部建立电动汽车的迟滞充电模型,并根据电动汽车充电切换频率、充电轨迹偏离程度和荷电状态比等量化指标有序调整电动汽车的充电顺序,实现了集群充电功率的实时调节。算例分析表明本文所提需求响应调度策略既能跟踪风电调节信号又能参与调峰进一步降低净负荷的功率波动。本文在功率预测的基础上充分利用大规模储能和电动汽车参与调峰,减小了风电的不确定性给常规机组带来的调峰压力,进而提高了电力系统风电消纳能力。