由于随着一次能源的消耗和环境的恶化,人们开始利用新能源来发电并网。我国在拥有的太阳能和风力资源数量上有着得天独厚的优势,但是由于我国地域广阔,一年四季的气候变化和山川地貌存在很大的差异,尤其会受到自然环境的限制。风光联合并网可以减缓弃风、弃光的现象,提高能源的利用率,基于上述背景,本文的主要研究内容如下:本文首先阐述了槽式光热电发电站的原理以及基本构造,并用MATLAB仿真平台建立其集热部分、储热部分、发电部分的数学模型,组成完整的槽式光热电站的基本模型。选取四季典型日的光照强度进行仿真输入。结果表明,不同的光照强度对槽式太阳能光热电站的出力有很大的影响。然后,对遗传算法进行改进研究。针对遗传算法的对初始值的依赖程度高,收敛速度慢,易陷入局部最优等缺点,用Logistic映射可引起可行域的混沌以及收敛速度快等优点对其进行改进,提出混沌遗传算法。采用不同的评价函数、测试系统来验证混沌遗传算法的可行性和优越性。结果表明,混沌遗传算法收敛速度快,易跳出局部最优。接着,建立了含有槽式光热电站的风光联合发电系统的多目标优化模型,以消纳量最大、负荷峰谷差最小和效益最大为目标函数进行优化研究。用层次分析法将多目标转换成单目标的这一求解策略来确定不同权重比例对优化结果的影响分析。然后,用含有相同的权重比的目标函数在IEEE-33下验证混沌遗传算法在电力系统的多目标优化中的优越性。最后,本文以青海省某地区为背景,对风光联合发电的优化模型进行多目标优化的实际算例验证。验证了不同比例权重对多目标优化的影响。