电池储能是高比例新能源电力系统中消纳新能源与保障频率安全的有效资源之一,其大规模接入电网可以与火电机组配合参与调峰调频,但需要预留足够的调频容量.调频容量需求由频率和功率的隐式模型决定,现有方法根据机组组合的混合整数线性规划特点对调频容量模型进行线性化处理,以一定近似误差为代价保证计算效率.针对模型准确性和计算效率的矛盾,本文基于深度神经网络的通用近似理论,构建频率和功率的关系模型,既不改变机组组合问题结构,理论上又可按任意精度逼近原模型,并以此提出一种机组组合中电池储能调峰调频联合调度方法.首先,分析多源联合调频机理,提出储能应对负荷阶跃扰动提供快速功率支撑调频的控制策略,根据该控制策略构建预测系统可承受最大扰动的深度神经网络,并提出储能的调频容量备用方法.然后,构建电池储能调峰与调频联合调度模型,进行机组运行状态和储能调峰调频容量分配统一优化.最后,IEEE 39算例仿真结果表明,所提方法能够在最大阶跃扰动下保证系统的频率安全,并提高系统运行经济性,证明数据驱动方法在频率波动表达方面的优越性.