传统化石燃料的应用不单引发了温室效应、全球变暖等问题,还引发了能源危机。随着我国碳达峰、碳中和策略的提出,研究人员将目光转向以风能为首的清洁能源的开发利用,目前风能的主要利用形式还是将其转化为电能进行使用。但由于地球天气系统的混沌特性,风力发电通常表现出随机性、波动性和反向负荷特性,这对发电与再生能源体系的经济、稳定与安全运营形成了严峻挑战。为了维护风电场和电力系统安全可靠运行,需要对风功率进行准确预测。本研究分析中国东北地区某风电场的实际生产数据,对风功率区间预测方法和风电并网经济效益最大化的功率分配策略展开研究,具体研究内容如下:（1）从风电场的SCADA系统中读取的生产数据不单有正常营运数据,还掺杂着由于风能的间歇性和随机性所产生的异常数据,为消除预测误差影响,对采集的生产数据进行数据预处理。根据风速、风功率数据绘制风机实际生产过程的功率曲线分析异常数据的分布特点及其产生原因,通过功率曲线的数据分布情况确定非限功率运行状态下的风机作为预测建模对象。利用3σ法则筛选并剔除功率曲线中呈离散分布的异常数据。为保证数据的完整性,根据插值原则填充数据缺失值。（2）选择历史时刻风功率数据的时序特征,确定预测模型的输入变量。为消除风速和风功率数据量纲差异对预测精度的影响,对风速和风功率数据进行线性函数归一化处理。综合皮尔逊相关性系数、随机森林算法和LASSO回归算法对当前时刻风功率数据和历史时刻风功率数据相关性计算结果,选择预测模型风功率输入数据的时序特征。利用变分模态分解算法分解预测模型输入变量,经数据重构确定预测模型的最终输入变量。（3）建立风功率区间预测模型。基于回声状态网络的风功率高精度点预测结果,通过分析预测误差的分布特征,采用高斯函数为核函数的核密度估计方法,得到给定置信度为95%的风功率概率预测区间。设计多组模型对比实验并选用MAPE、RMES、MAE、PICP、PINAW和CWC六个性能评价指标综合评估所建立的风功率区间预测模型的预测性能及模型稳定性。所建立的ESN-KDE区间预测模型可实现区间覆盖率达97%及以上。（4）基于风功率区间预测结果优化功率分配策略。不考虑每台风机发电能力的功率平均分配策略将极大地增加风机的磨损率并降低风场的发电收益。依据预测偏差判断机组的发电能力,建立以风场发电总量等于调度中心下达指令发电量和风机总发电能力最优的双目标优化模型。差分进化算法求解最优权重比例系数,获得功率分配策略优化结果。综合以上研究的所有内容,开发了一套系统应用于风电场的实际生产。