风电与光电是可再生清洁能源，这类电源虽然不会造成环境污染，但是也存在相应的问题。风电出力与光电出力受自然环境因素影响，具有显著的不确定性、随机性和间歇性特征，导致能源开发效率不高，并且存在接入电网困难、难以控制的问题，降低了电能质量和可靠性。考虑多能源系统互补运行是解决上述难题的有效方法之一。
典型多能源混合系统
风-光互补、水-风互补、水-光互补和风-光-水互补等综合能源系统。
- 风光互补系统： 鲁娅楠对风电、光电出力和电力负荷进行了预测，并基于此研究了风电与光电在智能电网中的协同调度，阐明了风光互补运行相比于各电源独立发电的优势。
- 水风互补系统： Angarita 等通过构建最大化风电与水电期望效益揭示了水电能源在水风互补系统中的重要性。
- 水光互补系统： Beluco 等通过对理想电源可用性函数进行计算模拟验证了光伏发电与水力发电短期互补性可以提升供电稳定性的结论。
- 风光水互补系统： Zhang 等采用 copula 函数捕捉风电与光电的时空特征，开展了风光水混合系统的协同优化调度研究，研究成果对复杂多能源系统互补运行具有重要指导意义。Han 等通过测试独立系统发电和联合系统发电出力波动性的区别提出了风光水混合能源系统的互补评价方法，为电网调度和联合电站供电规划提供了参考。 Xu 等将抽水蓄能电站整合到风光水混合系统中分析了系统的稳定性，研究结果验证了抽水蓄能电站在稳态和故障情景下集成到混合能源系统中的可行性。Wang 等以短期波动最小和总发电量最大构建了风光水多能互补系统多目标优化调度模型，实验表明梯级水库群与风电站、光电站集群是一种电力系统脱碳的有效途径。风光水多能互补系统研究在初期主要集中在分析不同清洁能源互补方式差异、不同目标函数区别以及混合系统确定性调度方法等方面。
实际运行调度的挑战
风光水多能互补系统受风速、太阳辐射强度、径流和电力负荷等多重不确定性因素影响，为优化调度模型的构建与求解带来了新的挑战和难题。
- Ming 等以水电与光电发电量期望最大构建了优化调度模型，在模型中考虑了电力负荷的不确定性，并提出了一个三层嵌套框架来求解该模型。
- Yin 等构建了隐随机调度模型，可在有不确定性可再生能源的情况下获取运行相对稳定的基础解。
- Hu 等提出了改进生成对抗网络来表征风电和太阳能发电的不确定性，并进一步完成了风光水混合系统的短期优化调度。
- 在中国龙羊峡风光试验基地案例中，Ming 等通过多种发电场景来表征光伏发电的不确定性，以最小化平均耗水率为目标构建优化调度模型验证了所提方法的实用性和有效性。
- Liu 等考虑了风能和太阳能发电的不确定性，探索了水电与风电、光电在省电网调度中协同运行的方式，研究成果可缓解出力波动并辅助调峰。
- Zhu 等综合集合预报和情景树模拟了可再生能源发电和负荷需求的不确定性，并在风光水混合系统中开展了短期调峰调度研究。
- Yang 等分别以系统总发电量最大和系统出力可靠性最高为目标构建了两个水光互补系统优化调度模型，考虑了入库径流和光伏发电的不确定性，以隐随机调度方式获取了水库长期调度规则，可为混合系统不确定性优化调度提供指导。
目前，风光水多能互补系统研究热点在于量化系统中的不确定性并在优化调度模型中考虑这些不确定性。因此，如何构建风光水多能互补系统优化调度概率模型并对其高效求解是风光水混合系统调度领域的关键科学问题，求解优化调度概率模型主要包括两个方面:
(1)估计调度模型状态变量的概率密度函数;
(2)提取风光水互补系统调度规则。
前者可为调度人员提供丰富的决策信息
后者可指导调度人员完成实际运行调度
