随着经济发展及资源、环境问题的日益严重,风电作为目前最主要的可再生能源在电网中的接入比例不断增大。目前并网风电机组以变速风电机组(包括双馈风电机组和永磁直驱风电机组)为主,该类风电机组有功输出与系统频率解耦,无法像常规机组一样在系统出现功率缺额时响应系统频率变化以减小系统频率偏差；与常规发电机组不同,风电机组最大可输出功率取决于风速,受自然环境影响,风电功率具有较强的波动性,增大了电网净负荷波动幅值和速率,增加了常规自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组的调节压力和运行成本,严重制约了风电进一步发展；特别是在风速较高的情况下,风速一旦超过风电机组切出风速后会造成风机脱网,进而导致爬坡事件,对系统造成严重的有功冲击,尤其是在我国风电大规模高度集中接入的背景下,爬坡事件一旦发生将会给系统带来极大的运行风险。本论文针对大规模风电并网带来的有功平衡问题,以风电场与系统有功协调控制作为研究的主线索,以最大化消纳风电为原则,按照时序递进的思路,分别从一次调频、二次调频和经济调度时间尺度围绕以下几个方面进行了深入的理论研究,包括风电场参与系统调频控制策略、风电场与AGC机组分布式协同控制、风电功率爬坡事件对系统运行风险影响评估、应对风电功率爬坡事件的备用需求分析和预防控制,主要研究工作及创新成果如下：(1)针对变速风电机组与同步发电系统弱耦合性导致系统等效转动惯量和一次调频能力减小的问题,对变速风电机组调频特性进行了分析,并据此提出了一种风电场时序协同调频控制策略。研究了变速风电机组附加频率控制方式,分析了变速风电机组参与系统调频过程中输入机械功率与输出电磁功率的动态变化过程,总结了风电机组调频能力随风速的变化规律,给出了风电机组参与系统调频过程中的有功增量与调频可持续时间的对应关系,在此基础上提出了风电场时序协同调频控制策略。依据该策略,风电场内各风电机组按照风速-有功增量-参与时间相协调的调频介入与退出机制参与系统调频过程。通过四机两区域系统进行仿真分析,结果表明通过对风电机组群调频深度进行协调,并对调频退出时机施行有序分散化的策略,既充分挖掘了风电场参与系统调频的潜力,又有效降低了风电场参与调频所带来的负面效应。(2)针对风电预测精度较低且存在短时剧烈波动,导致常规AGC机组实际出力与计划出力有较大的偏差,从而增加AGC机组调节压力及成本的问题,提出了一种基于分布式控制方式的风电场与AGC机组协同控制模型和算法。风电功率随机波动增大了系统净负荷波动幅值和速率,在分钟级时间尺度上主要由AGC机组承担调节任务。为在最大化消纳风电的同时减少风电波动对AGC调节裕度的影响,构建了一种分钟级时间尺度下的风电场与AGC机组协同控制模型,提出了一种适用于大规模风电并网的分布式增量一致算法,将净负荷增量的预测值在AGC机组与风电场之间通过等边际成本法则进行分配,以降低系统运行成本和提高系统风电消纳能力。通过New-England 39节点系统和山东某区域电网进行了仿真分析,结果表明所提策略可在保证AGC机组调节性能的前提下,在一定程度上提高风电消纳量和降低AGC机组运行成本。(3)随着风电渗透率的不断增大,风电功率爬坡事件对系统有功平衡的影响日益严重,与常规风电功率波动相比,爬坡事件具有明显的时序特性,且发生概率小、风险高,基于期望效用理论的风险评估方法难以将其与常规风电功率波动进行有效区分。针对该问题,依据调度风险规避的准则,基于前景理论的概率修正方法,提出了一种适用于风电功率爬坡事件的系统运行风险评估模型。分析了爬坡事件的特点及发生过程,针对爬坡事件具有明显时序性的特点,推导了与之相适应的常规机组时间相关停运模型,通过对常规机组可能停运时刻和对应的运行状态分别进行抽样,考虑了爬坡事件与常规机组停运之间的时序关系对评估结果的影响。以IEEE-RTS 24节点系统为例,对多种场景下系统运行风险进行评估及对比分析,验证了模型的有效性。(4)风电功率爬坡事件具有明显的时序特性,其预测信息通常表示为爬坡开始时间、持续时间和爬坡量等表征量的概率分布,与常规的风电预测信息存在较大差异,难以直接应用于系统备用设置和预防控制过程。针对该问题,提出了一种应对风电功率爬坡事件的备用需求分析方法和预防控制策略。通过序列运算理论将爬坡事件在时序上的概率预测结果转化为各时间断面上爬坡量的概率分布,并在此基础上结合风险可接受程度对系统备用需求进行了分析；据此提出了一种应对爬坡事件的预防控制策略,过程中不断根据最新的爬坡事件日内预测信息对调度计划进行调整,调整量包括风电场减载量、常规机组计划出力和备用容量。以IEEE-RTS 24节点系统为例对所提模型进行了仿真验证,结果表明该方法可将爬坡事件作用下系统运行风险控制在可接受范围内,并能得到符合调度人员的预期目标和决策偏好的优化结果。