随着“碳达峰、碳中和”战略的实施,风电等可再生能源发电不断接入电网,以新能源为主体的新型电力系统加速构建,促进了能源电力行业的清洁低碳转型。然而,由于风电资源与用电负荷空间分布存在差异、本地消纳能力不足、跨区输送容量受阻以及风电固有的随机性和波动性等因素影响,难免出现弃风电量。在此背景下,研究限出力情况下风电集群的有功分层协调控制策略,对于保障风电场的安全稳定运行,最大限度减少弃风影响,实现各风电场的协调经济运行是十分必要的。对此,本文以风电集群有功分层协调控制策略为研究对象,按总分结构首先对集群层、子场层的控制策略展开研究,然后基于模型预测控制理论对集群层和子场层间的有功功率协调控制策略进行研究和探索,主要完成的研究内容如下:1)在集群层,为充分挖掘风电集群内各风电场有功主动控制的协调效应,提出一种限出力下风电集群弃风功率的快速协调分配方法。首先,基于分群思想将风电场分为升功率风电场和降功率风电场两类,并针对两类风电场约束条件的特点分别对其简化等效,构建以风电场出力调整量平方和最小为目标的风电集群弃风功率协调分配模型;然后,利用强对偶定理推导了所提模型中风电场弃风功率的快速解析求解方法;最后以河南某实际风电集群为例分析验证了所提模型和方法的有效性。通过算例分析,验证了所提风电集群弃风功率的快速协调分配方法能够有效缩减问题规模,提升模型求解速度,所得风电集群出力调整量的均方根值比传统方法减少约46.69%,有利于提高风电场的精细化运行控制水平。2)在子场层,基于马尔科夫状态转移过程提出一种考虑风电机组运行状态的风电场有功功率分配方法。首先,根据风电机组的运行性能划分了正常、浅限幅、深限幅、停运四种运行状态,并给出对应的划分标准;其次,基于马尔科夫理论,构建了风电机组状态转移模型和对应的状态转移矩阵;最后,以偏离调度指令的风险最小为目标,提出了考虑风电机组运行状态的风电场有功功率分配方法;算例分析表明:所提模型和方法能够充分考虑机组的运行状态,将风电场出力计划尽可能多地分配给出力性能好的机组,令风电场偏离调度指令的风险比传统方法减少7.78%以上,可有效提升风电场跟踪调度指令的精度。3)为发挥风电集群层和子场层有功控制的协调效应,提出一种基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）理论的风电有功分层协调控制方法。该方法将风电有功调度分为集群分配层和子场控制层两个层次进行分层协调控制。在集群控制层,根据风电场下一时刻有功出力预测值与当前时刻实际有功出力的关系进行动态分群,结合功率预测值和系统有功调度值对集群内各风电场出力进行优化分配,并下发至子场控制层。子场层各机组根据集群层下发的调度指标和风机的运行状态进行滚动优化,让出力性能好的机组多发功率。此外,在反馈模块中,根据风电机组实时有功功率反馈数据,对预测模块进行误差校正,提高风电有功功率预测精度。算例分析表明,所提控制策略降低了风电集群的功率调整量27.84%以上,同时减少了风电场偏离调度指令风险,提升出力性能优良机组的出力计划,促进风电的高效消纳。