在“双碳”目标的指导下,风电装机容量持续增加,风力发电成为未来主要发电形式之一。随着风电技术的发展,风电场规模不断扩大,尾流效应对风电场的影响不可忽略。尾流效应会使风电场中下游风电机组的风速降低,减少下游机组的输出功率,从而减少风电场的整体输出功率。因此,本课题在考虑尾流效应的影响下,以双馈感应风电机组组成的风电场为研究对象,对其有功功率优化控制展开研究,具体工作如下:首先,建立了双馈感应发电机（Double-fed Induction Generator,DFIG）以及风力机的数学模型。对双馈感应风电机组的运行特性进行了阐述,分析了其最大功率跟踪模式（Maximum Power Point Tracking,MPPT）的实现方法,并对其频率支撑控制技术进行了研究,为后续有功优化策略的实现奠定了基础。其次,针对大规模风电场的尾流风速计算问题,采用Jensen尾流模型对风电机组的尾流风速分布进行分析。针对风向变化造成的叠加尾流现象,提出了不同叠加尾流情况下阴影面积的计算方法,实现了不同风向和自然风速下尾流风速的计算。基于单台双馈感应风电机组的数学模型和尾流效应模型,建立了尾流效应下的风电场数学模型,分析得到在自然风速一定的情况下,风电场的输出功率仅与转速和桨距角有关,通过优先进行转速控制,转速达到限值后再利用桨距角控制实现风电场的功率调节,从而避免转速超过限值。并在MATLAB/Simulink软件搭建了考虑尾流效应的风电场仿真模型,对比了不同自然风速和风向下的各机组的捕获风速、转速和桨距角情况,验证了所提尾流风速计算方法的有效性。最后,由于风电机组之间的尾流交互影响,风电场的有功功率控制可以视为一个优化问题,所以本文提出了一种尾流效应下的风电场多机组协调优化有功控制方法。该控制方法以机组当前状态为初态,以转子动能总变化量和桨距角总变化量之和为优化目标,结合功率变化量约束,实现了风电场灵活有功优化切换控制。所定义的优化目标统一了低风速下的动能优化、中风速下的桨距角和动能权衡优化和高风速下的桨距角优化。利用改进的粒子群算法实现所提控制方法的优化,同时采用K-means聚类算法对具有相似尾流分布的风电机组进行分类,对同一类的风电机组下发相同的控制参数,从而减小优化计算量,提高优化速度。最后用仿真证明了所提控制策略的有效性,仿真结果表明所提方法能够灵活切换风电场有功目标,优化不同位置风电机组转速和桨距角,通过释放转子动能和（或）增加风电场输出功率来改善系统频率响应。