在以清洁能源逐渐替代传统化石燃料的全球能源转型战略改革中,风能作为可再生清洁能源之一具备了很好的发展前景。近年来风力发电技术成为了研究热点。一般地,风力发电并网的媒介大多是风电场。由于风能的随机性,保持系统平稳出力和准确跟踪电网需求是风电场控制的重点。而风电场又是风电机组的集群分布而来。风电场的输出需要场内机组的协调合作以满足实时功率平衡。在达成上述目标后,系统还要保持最佳经济效益,这对风电机组控制和风电场控制提出了很高的要求。为了满足系统运行的经济性,本文首先以变速变桨距风电机组为控制对象,采用经济模型预测控制来优化机组在风速动态变化过程中的经济效益。对风电机组各个子部件建立数学模型,考虑各个子部件上的疲劳损耗,构成风电机组的经济指标。此外,风电机组从风中捕获能量继而产生电功率,输出的电功率大小能直接反映风电机组捕获能力,在不要求风电机组限功率发电的情况下,希望风电机组发的电越多越好,因此,输出功率最大化也是机组的一个重要经济指标。机组实际运行时有安全工作范围,即机组控制存在多个约束。由此建立了经济模型预测控制带约束优化问题,通过调节桨距角和发电机转矩来提高系统动态经济性能,实现全风速范围内机组的经济安全运行。由于风电场内机组数量较多、分布较为分散、运行状态不同或者由于不同区域的风电场要互联发电,因此对风电场的控制采用分布式控制结构。分布式控制结构不仅能显著降低计算负担,还减小了机组的切入切出对系统的影响,增加了系统控制的灵活性。而且当某个子系统的控制器发生故障时,其他子系统还能继续正常工作,系统的可靠性得到了保障。本文在优先保证风电场跟踪电网给定需求功率的情况下还兼顾了风电场整体经济效益保持最佳。为了达到上述目标设计了分布式经济模型预测控制策略,将风电场的整体经济效益分布到每台机组,每台机组采用上述的经济指标,构成经济目标函数;同时每台机组必须保证自身出力与场内其他机组出力之和等于电网需求。为了减小分布式通信网络上的数据传输量,采用基于纳什最优的方法求解。在全风速范围内模拟低高风速,对风电机组和风电场分别进行了经济模型预测控制和分布式经济模型预测控制算法的仿真实验,并与传统的模型预测控制对比,实验结果表明设计的算法能达到很好的控制效果。