风电场输出功率具有波动性的特点，大规模直接并网会对电网电压及频率稳定性产生影响。引入储能技术可以促进电力系统对风能的消纳，确保风电并网系统运行的稳定。超导储能(Superconducting Magnetic Energy Storage，SMES)可以实现能量的高效存储、响应速度快、具有灵活的四象限功率调节能力，在保障可靠供电、改善电能质量等领域能发挥十分关键的作用。本文提出将SMES应用于风电场的并网功率控制，不仅能使风储联合系统提供稳定的功率输出，提高风力发电的可信度与可控性，也可以实现风电功率的平滑并网，从而减小波动功率对电网的冲击。
　　首先比较了电力系统中常用储能形式的特点，介绍了SMES的应用现状、系统结构与功率调节原理，重点推导了电压源型SMES的数学模型。针对SMES的性能优点以及风电场应用场景的特点，设计了SMES用变流器的滑模变结构控制策略。基于MATLAB/SIMULINK工具，搭建了阶跃有功指令响应与风电跟踪计划出力的仿真模型。仿真结果表明，与传统PI控制方式相比，采用滑模控制的SMES具有跟踪速度快、精度高、鲁棒性强的优点，能使风电场按计划值输出稳定的功率。
　　其次，提出基于风速预测的储能平滑风电波动控制方案，用预测的输出功率代替历史出力数据进行分析，提高了控制系统的的实时性。为解决传统滤波算法存在的不足，利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)方式对波动风电功率进行自适应平滑，并且结合连续均方误差准则与风电场并网功率变化量约束标准，设计了EEMD平滑基础阶数的选择方式。
　　再次，在得到平滑基础阶数的前提下，综合考虑储能装置的荷电状态(State of Charge, SOC)与波动量指标，设计了SMES平滑风电功率的模糊变阶控制策略，在保证风电波动量达到标准的同时，使得SMES处于良好的工作状态。利用某风电场的实际功率数据，通过与定阶数平滑方式的仿真对比，验证了模糊EEMD平滑方式的有效性。最后，提出基于“仿真法”的SMES容量及功率配置方法。