随着化石能源的日益减少和环境污染问题日益加剧,迫使世界各国亟需寻找可替代的能源。风能以自身清洁和资源充足的优点在新能源发电技术领域引起了人类的高度关注。然而,由于风能的随机性和不确定性,使得偏航系统频繁启停以进行迎风动作,从而给风电机组稳定运行带来挑战。本文分析了偏航系统静态误差和偏航策略误差产生的原因,以华北某风场四种类型风机为背景,从以下几个方面展开了研究。首先,论文对偏航系统工作原理及工作模式进行了介绍,通过分析风场原始数据的异常数据种类,用孤立森林算法对离散点进行异常识别,DBSCAN聚类算法识别堆积型异常数据,这种二次识别的组合方法可以有效提高异常数据识别率。并对不同类型风机数据归一化处理,解决了量纲不同导致的偏航性能无法对比问题。其次,论文针对风向仪测量不准导致偏航系统不能精准对风的问题,提出了基于区间化功率曲线的偏航校正方法。对对风角度α进行区间化处理,并采用三次样条算法对区间化的风速-功率散点进行拟合,选出最优的风速-功率曲线,得出偏航静态误差值。并通过对比四种类型风机最优的风速-功率曲线,选出偏航性能优异的风机厂商。再次,针对风向不能及时对风和偏航系统频繁启停的问题,建立了风向预测模型。采用变分模态分解的方法将原始序列分解为平稳信号以此来降低数据的复杂性,使用蝙蝠算法对长短期记忆神经网络的各项参数进行寻优,缩短了模型的训练时间,并提高了预测的准确性。通过组合算法的方式对其分量进行预测,将各分量预测结果叠加得到最终风向值,并采用不同时间尺度进行预测,都得到了较好的预测效果。最后,以风电场综合经济效益为目标函数,重新设定新的偏航控制策略,并加上风向预测模型,提高了偏航系统的对风精度。为了更好的对偏航系统进行优化,开发了偏航控制评估系统。该系统对于校正偏航系统误差,提高风电场的经济效益具有重要意义。