尾流效应是影响风电场发电量的主要因素之一,可能导致20-30%的年发电量损失。通过优化风电机组偏航角来提高风电场整场发电量的方法已被证实可行,具有较好的应用前景,成为当前研究的前沿和热点。然而,大多数研究集中于稳态条件下的偏航控制优化,未考虑湍流入口和流动延迟特性,与风电场实际运行环境偏差较大。本文通过流场时空相关性研究确定风电机组间流动延迟时间,对基于遗传算法的静态偏航控制策略进行改进,建立动态偏航控制策略,并在湍流入流条件下,对动态偏航控制策略进行数值模拟验证。论文主要研究内容和研究成果包括:（1）采用风电场建模工具SOWFA进行中性大气边界层流场和风电机组阵列尾流场大涡模拟计算,获得高精度流场数据,对流场数据进行时空相关性分析研究机组间流动延迟时间的计算方法,发现:1)流场中流向速度时空相关性曲线和相邻上下游风电机组功率时空相关性曲线均具有高斯分布特征;2)时空相关性曲线极值点所对应时间与流场流动时间的相对误差低于5%,时空相关性分析方法完全可以满足机组间流动延迟时间的计算。由此,提出了一种根据时空相关性曲线极值点确定机组间流动延迟时间的方法,可为建立动态偏航控制提供关键输入数据。（2）在风电机组阵列上游较远距离处设置来流风速监测点,将来流速度时间序列分为多个相等的时间段,风电机组在每个时间段内依次偏航动作,偏航角由基于遗传算法的静态偏航优化算法确定,相邻时间段的偏航动作延迟时间由时空相关性曲线确定,由此建立了动态入流条件下的风电机组动态偏航控制策略。（3）对无偏航控制、静态偏航控制和动态偏航控制下的风电机组阵列进行大涡模拟计算,结果表明静态偏航和动态偏航控制下,风电机组阵列总发电量比无偏航控制下分别提高11.5%和12.5%,动态偏航控制的总发电量提升能力比静态偏航控制高约8.7%,这是由于相较于静态偏航控制,动态偏航控制下风电机组尾流区湍流强度更高,机组间尾流发展更为充分,尾流速度可更快恢复至更高水平。本文提出的动态偏航控制策略可为动态入流条件下的风电场偏航运行控制提供重要参考,进一步提升风电场年发电量,且输入数据易于采集,可实施度较高,具有较高的实际工程应用价值。