近年来,可再生能源得到了世界各国的青睐,其中风能以其储量大、技术成熟度高、易开采等优势,在电力系统中扮演着越来越重要的角色。风电机组具有清洁、高效、无污染且可再生等突出优势,已逐渐代替诸如火电厂等传统发电厂成为发电设备的主流选择。由于受到风速随机性、波动性的影响,大量新能源的接入对电力系统频率稳定性造成影响,风电机组在运行及参与频率调节时会增加疲劳载荷的积累,从而影响风电机组的可靠性、经济性和安全性。本文在兼顾疲劳载荷的情况下对风电场有功功率控制策略进行研究,首先建立了一个可用于频率调节的风电机组综合疲劳评估模型,分析不同风速及湍流强度对机组低速轴及塔架载荷的影响。为后续研究提供帮助。考虑到风电场应当保留一定的可用功率应对电力系统的频率变化,本文提出了一种考虑疲劳分布的风电场有功功率分配策略。该策略在风电场保留一定备用余量的同时兼顾疲劳载荷增长,首先基于风电机组超速控制运行状态,改进了风电机组疲劳系数,其次以机组改进疲劳系数标准差最小作为优化目标,采用粒子群优化算法计算有功参考值及风电机组减载系数,最后基于所建立风电场仿真模型,通过比较机组部件的累计雨流循环和损伤等效载荷验证所提方法的有效性。针对基于粒子群的风电场有功分配策略中粒子群算法存在计算速度慢、易陷入局部最优的缺点,利用一种混合灰狼-粒子群算法对风电场有功输出进行优化,相较粒子群算法其具有精度高、收敛速度快的特点。设计了一种基于模糊评估的风电场频率控制器,使用模糊评估根据机组的疲劳情况、可用功率、转速、风速获得机组参与频率调节时的能力权重,在风电场需要提升或者降低有功输出时按照能力权重决定参与频率调节机组的优先顺序,以此响应电力系统频率调节,最后通过仿真分析验证了本文所提方法的有效性。