作为当今世界新能源开发利用技术中最成熟和商业化程度最高的发电形式,风力发电已经成为我国解决能源问题、应对气候变化的重要技术手段。但在我国高集中的风电基地发展模式下,位于一定地理范围内的风电场极易受到同一电气扰动或气象事件的影响,近年来频繁发生的风机连锁脱网事件暴露了风电场并网稳定性与故障抵御能力方面的诸多问题。若能在风机脱网事故发生或进一步恶化前进行及时预警,并采取相应的反脱网措施,将能有效地避免或减少风机脱网的风险或损失。因此,构建风电场脱网评估预警与反脱网措施体系已成为当务之急。围绕这一问题,学术界与工业界提出了诸多解决思路与方案,电网对风电场暂态生存性的感知能力与风机脱网事故的应对能力已有较大提升。但总体而言,在考虑风机分布的离散性与差异性、恶劣风况对风电场的影响、运用数据挖掘技术提升评估预警性能、保护动作裕度与风机低电压穿越能力的配合等方面尚有较大的可供挖掘与改善的空间。为此,本文以规模化风电场为研究对象,围绕多场景下风电场脱网风险预警方法及反脱网关键技术展开系统性研究。在风电场脱网风险预警方法及指标研究方面,为实现对风电场内外故障导致各风机电压跌落风险水平、扰动后果的量化评价与故障扰动源的定位分析,本文基于概率性评估理论,研究提出风电场电压跌落风险分析方法以及能有效表征风电场电压跌落风险水平的新指标,并基于Digsilent软件编写了风电场电压跌落评估程序。此项工作可为风电场接入电网优化选点及提高风电场电压波动抗扰能力提供一种新的技术方法；为揭示各种风况对风电场运行及风机承受载荷的影响关系,需要对考虑尾流效应、平均风速及湍流强度等因素的标准风况实现定量模拟,本文研究了计及风机载荷及动态风况影响的风电场运行综合仿真技术、交互式仿真平台构建方法,并形成了相应的综合仿真平台。此项工作可为分析恶劣风况导致的风机毁坏、风电场功率陡降场景及其对所并入系统的冲击等提供一种新的手段；为满足风机脱网实时预警对快速性与准确性的要求,本文基于决策树中的分类树算法,利用决策树算法预测与训练过程清晰透明、输出结果连续量与离散量兼具的特性,通过挖掘分析风机脱网的关键因素,实现对预想故障集下的风机脱网状况的快速预判,并输出扰动测度指标,此项工作可为运行人员提供直观的风险水平及决策参考。在反脱网技术研究方面,为提高恶劣风况下风电场并网发电的可靠性,本文基于风况对风机载荷的影响分析,构建了风机安全运行的载荷约束条件,并研究提出一种基于等效损伤载荷追踪的风机黏性控制策略。此项工作可为更有效地利用风机的载荷承受能力、增强风机的反脱网能力提供一种全新的方法：为克服MCR型SVC在应对电压快速恢复时调节响应速度方面的局限性,有效抑制故障切除后风电场的暂态过电压水平,本文基于决策树中的回归树算法研究提出新的MCR型SVC过电压紧急控制策略。此项工作可为降低故障切除后风电场高电压脱网风险提供一种新的手段；为了实现对风电场低电压穿越能力的深度挖掘,基于具备低电压穿越能力的风机在部分电压扰动场景下仍无法成功穿越的场景分析,研究提出一种新的风电场风机主动控制策略及其智能型升级方案。此项工作可为风电场低电压穿越能力的进一步提升提供新的思路。