风力发电具有随机性、间歇性、波动性,大规模风电功率并网将给电力系统的安全稳定运行造成深刻影响。现有侧重发电侧调控的调度体制难以消纳持续增长的风电,引起较大比例的弃风,再加上风电场内部运行控制方式缺乏灵活性,风电场投资收益比欠佳,直接影响到风电产业的市场竞争力。为彻底解决上述风电发展窘境,必须立足于电网需求进一步优化现有风力发电资源的运行,提升风电场经济效益。因此,本文基于网源协调思想,重点研究风电场的运行优化机理。以多能源负荷并网的互补效应和电力价格激励体制为契机,实现风电并网消纳总量的提升;在满足实时电力负荷总量的前提下,以现有风电控制软硬件资源为基础,分别从有功功率最大化和机组疲劳均匀化的角度优化风电场控制。本文得到国家自然科学基金项目(61379063)和湖南省自然科学基金项目(2015JJ5027)资助。论文主要完成了以下工作:基于需求响应,研究了考虑风电、火电、电动汽车等的鲁棒机组组合模型,优化风电的系统级调度。重点研究了需求响应和电动汽车定价合同对于平衡负荷和风电波动及引导用电行为的作用。以最小化运营成本为目标,建立了调度模型,使系统安全经济运行,促进风力发电的消纳,并总结出网源协调情形下,风电场运行的几种模式及其特点。在系统安全裕量充足,允许风电满发的情形下,设计了一种风电场有功功率优化方法。重点针对动态风速下风电场优化中存在模型精度和运算复杂度的矛盾,提出了一种按时序解构输入风速的优化思想,将风速序列作用于风电场的形成的有功功率优化问题,分解为多个恒定风速作用下,风电场有功功率优化问题,简化系统的优化模型,降低问题求解的计算量。能够基于风电场既有硬件条件协调各机组出力,优化风电场出力总量。在系统要求风电场限值发电的情形下,利用限值发电时段形成的有功调节裕度,协调各机组有功功率,降低风电场内机组间疲劳的差别,降低风电场维护频率。重点研究了风电机组疲劳的度量,及风电场疲劳优化的模型,并用遗传算法实现了优化模型的求解。相对于传统的风电场有功控制方式,给出的方法能提升风电场机组间疲劳的均衡性,优化维护成本。