经济的快速发展伴随着能源的消耗,近年来人们对化石能源的过度开采给环境带来了严重的危害,因此世界各国都在大力发展新能源发电技术。风电和光伏发电是目前应用较为广泛的发电形式,据相关数据表明,到2050年,风电和光伏发电将成为新能源发电中的重要组成部分。由于风电和光伏发电本身具有的随机性、波动性、间歇性等特点,给电网带来了较大冲击,不利于电力系统的安全稳定运行。除此之外,由于风电和光伏发电的发展速度和装机容量增长过快,在大规模并网时会因为限电或电能质量不满足要求造成弃风弃光等资源浪费现象。合理、高效的储能技术是解决此类问题的关键。抽水蓄能电站已发展成为迄今为止技术最为成熟、经济可靠性最高、容量最大的储能方式。风-光-抽水蓄能联合发电系统已经得到广泛关注和研究。本文充分考虑风光发电的互补特性,基于抽水蓄能电站的独特优势,综合考虑各种约束条件,以联合系统综合收益最大为目标建立了风光抽水蓄能联合系统的数学模型,分析了加入抽水蓄能电站后联合系统的经济收益、出力波动、风光消纳等问题。本文采用了改进的自适应遗传算法求解单目标优化问题。首先简单介绍了遗传算法的基本原理;其次,仔细分析了遗传算法和自适应遗传算法在优化过程中容易出现的算法早熟、局部收敛问题,针对优化过程中出现的缺陷在原有自适应遗传算法基础上做出了改进;最后,针对带约束的调度优化问题采用罚函数法,使其转变为无约束的优化问题。本文利用MATLAB软件对上述模型进行求解,算例结果表明,加入抽水蓄能电站可以明显提升联合发电系统的经济效益,大幅度减少弃风弃光量,提高了能源利用率,进一步抑制新能源出力波动,减少风光并网对电力系统造成的冲击,改进的自适应遗传算法的收敛速度和求解精度得到大幅提升,并验证了所提模型的可行性。