当今世界环境污染和能源相关问题一天天严重,风力发电作为一种新型的发电方式,具有非常大的开发价值。但是,随着风电的发展,风电场需要更加安全可靠的控制技术来面对各种挑战。本文研究的主要内容是基于模型预测控制的风电场有功功率分配策略,针对这一主要内容本文开展以下内容的工作:1)文章首先就国内外风电研究现状进行了介绍,分析了论文工作的研究背景及意义。通过查阅和分析大量文献资料,总结目前有关风电机组和风场有功功率分配及优化控制的研究现状,同时对文章所涉及模型预测控制算法的发展及应用进行了简单的介绍。2)分析了风电场有功控制系统,基于聚类分层对大型风电场的有功功率调度开展整体控制策略的研究。主要介绍了风电场有功功率优化控制的多层架构、控制方法以及风电机组单机控制方法,并通过模糊c均值聚类的方法对风场进行聚类,从而构建场级-群级-单机的多层控制架构。3)建立风电场有功功率控制系统模型,包括风速模型、风电场内包含的单机模型以及风场系统整体模型,并构建风力系统有功功率控制的优化目标函数。对于风速模型,主要是由四个分量组合而成。对于所构建的风力发电系统模型,采用的是系统的增量模型,并将整个风电场的有功功率跟踪以及最小化轴转矩和推力为控制目标建立目标函数模型。4)介绍模型预测控制(MPC)算法的控制原理及算法步骤,基于分布式模型预测控制(D-MPC)研究风电场有功控制总体策略。构造风场整体的预测模型,并将风场优化问题化为标准二次规划(QP)问题,从而得到整个风场的控制优化解。5)最后,在MATLAB以及Simulink中进行仿真,建立包含30台5MW风机的风电场群,将本文所提出的控制方法与传统集中控制以及集中式模型预测控制(MPC)相比较,通过分析仿真结果验证本文所研究方法的准确性及有效性。