近年来,随着传统化石能源在资源安全供应、生态环境保护等方面的问题愈发凸显,风力发电等新能源技术得到了长足发展。双馈风电机组（doubly-fed induction generator,DFIG）作为目前主流机型之一,其以风电场形式的大规模集中接入在网侧故障时将给电网安全稳定运行带来重要影响,因而构建能准确反映其故障特性的模型十分必要。但风电场内通常包含众多机组及其配套的电气设备,需构建其等值模型才能有效应用。另一方面,为准确反映故障时电网电气量特性、保证给定保护装置定值的有效性,对等值模型进一步整定计算建模同样十分重要。为此,本文开展了网侧故障下双馈风电场的等值建模及其在整定计算中的应用研究,主要内容及成果如下:提出了一种基于转子侧变流器（rotor side converter,RSC）控制下低电压穿越功率特性的双馈风电场多机等值方法。首先,基于典型低电压穿越控制策略,建立了表征机组输出功率特性的数学描述。然后,通过分析机组间功率动态特性的差异性,提出了一种两步分群方法:先以故障稳态有功功率能否恢复至故障前值为分群指标,将所有机组分为两群;再利用聚类算法进一步划分机群,以降低等值误差。为提高等值方法对不同风速场景的适应性,引入近邻传播（affinity propagation,AP）算法实现自适应分群。最后,基于10组实测风速场景,对比了本文方法和其他方法的功率曲线及其误差水平,仿真及计算结果验证了本文提出方法的有效性。提出了一种计及Crowbar状态改进识别的双馈风电场多机等值方法。通过分析风电场故障特性,构建Crowbar状态特征向量;收集风电场各工况下的样本数据,建立基于支持向量机（support vector machine,SVM）的识别模型。在新工况下,依次以Crowbar状态识别结果和输入风速为分群指标对场内机组进行机群划分,从而建立风电场等值模型。仿真算例结果表明,所提的基于SVM的Crowbar状态识别方法在各个故障场景下相较于传统方法均有较好的识别效果,所建立的等值模型与详细模型故障暂态特性十分吻合,等值方法合理有效。提出了一种适用于交流保护整定计算的双馈风电场多机等值模型。首先,通过推导单台机组在两种低电压穿越策略下的输出短路电流数学描述,建立其短路计算等值模型。然后,以机组间有功动态行为或Crowbar状态不同为分群指标,将双馈风电场等值为两机模型;通过分别对两台机组进行等效,构建双馈风电场整定计算等值模型。最后,基于多组仿真算例,通过对比输出短路电流曲线验证本文所提等值模型的有效性。仿真及计算结果表明,所提模型在含有较少的短路计算节点的同时,还具有较高的计算精度。