【Objetivo】 Para atender às demandas de flexibilidade e economicidade diante da alta proporção de conexão de novas fontes de energia à rede elétrica, propõe-se um modelo e uma estratégia de otimização de despacho colaborativo para múltiplos tipos de armazenamento de energia, considerando os preços de energia em pico e vale e a volatilidade das fontes renováveis. 【Método】 Baseado no algoritmo de Programação Linear Inteira Mista (MILP) e no Algoritmo Genético Multiobjetivo de Classificação Não Dominada (NSGA-II), foi construído um modelo de despacho otimizado com duplo objetivo de minimizar o custo total do sistema e maximizar a taxa de absorção de energia renovável, tendo sua economicidade e efeito de absorção validados por dados de carga e geração eólica e solar típicos de diferentes estações na região de Hebei. 【Resultados】 Os resultados indicam que o modelo possui boa robustez, adaptando-se às flutuações de vento, solar e carga; a melhor saída de armazenamento na primavera é de 3000 MW, e no verão, outono e inverno é de 2000 MW; a taxa de absorção das energias eólica e solar nos dias característicos de cada estação mantém-se acima de 85%, e o custo total do sistema é controlado no nível de 15.000 yuans. 【Conclusão】 A pesquisa, ao integrar cenários multitemporada, múltiplos tipos de armazenamento e otimização multiobjetivo, alcançou uma melhoria sinérgica na economicidade e no nível de absorção de energia renovável, fortalecendo efetivamente a flexibilidade da rede elétrica e reduzindo as taxas de rejeição de energia eólica e solar.

armazenamento multitépico;despacho otimizado;algoritmo MILP;algoritmo NSGA-II;absorção de energia renovável