随着常规能源供应的日益紧张以及环保呼声的持续高涨,同时依靠政府财政补助和优先并网政策的激励,分布式光伏发电以其清洁、灵活的优势,呈现出大规模发展趋势,但也使得光伏并网地区负荷的波动性、随机性以及不确定性明显增加,这不仅导致负荷随机规律的刻画难度大幅上升,给调度计划的制定带来不利的影响,同时也给电网调峰方面带来了一系列新的问题。目前储能具有较高的充放电效率、响应时间较短以及配置灵活等特点,能够有效地从时间上动态迁移功率与能量,为解决分布式光伏并网导致的新能源消纳与电网调峰问题提供了有效途径。据此,为了合理的刻画光伏并网地区负荷的变化规律,本文提出了一种基于改进K-means算法的典型负荷场景选取方法,用于研究规模化分布式光伏并网对系统负荷以及调峰能力的影响,同时挖掘储能电站参与区域电网调峰的能力与优势,研究储能电站作为独立电源辅助常规机组调峰的调度方法,为解决高渗透分布式光伏并网条件下电网调峰难题提供了新思路。论文具体研究内容如下:(1)研究了规模化分布式光伏并网条件下储能电站参与系统调峰的能力。分析了影响分布式光伏发电系统输出功率的主要因素,探讨了分布式光伏出力特点与规模化分布式光伏并网对电网运行的影响,随后研究了利用储能电站提高电网调峰能力的基本思路,并面向调峰需求分析总结了各类储能电站的充放电能力,为后续研究提供了理论支持。(2)为了反映分布式光伏并网后负荷的变化情况,提出一种基于改进K-means算法的典型负荷场景选取方法。首先利用类内离差平方和增量来确定初始聚类中心数,然后采用K-means算法对光伏与负荷的历史数据进行聚类计算,形成能够反映历史数据变化特征的典型场景集,并在典型场景集中选取与聚类中心最接近的样本数据作为典型负荷场景。最后通过仿真验证了该方法的有效性。(3)针对规模化分布式光伏并网引起的系统调峰问题,提出了一种利用储能电站辅助常规机组调峰的调度方法。首先从选取出的典型负荷场景分析了光伏并网对系统负荷以及调峰能力的影响,随后将储能电站作为独立源接入系统,提出了一种利用储能电站辅助常规机组调峰的调度方法。最后通过仿真验证了该方法的有效性。