目前风力发电在我国发展迅速,风电的全国总装机容量逐年增加,占全国的总发电的比例越来越大。风电作为一种可再生的清洁能源,在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。首先考虑到由于大型风力发电机组的设备维修与更换的费用昂贵,因此及时准确的对风电机组运行状态进行评估,可有效节约检修维护成本。为此本文提出了一种基于状态参数趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价策略。首先分析并归纳了大型风电机组的重要运行状态参数,采用层次分析法构建出评价模型,在状态参数的劣化度计算中结合了模糊趋势预测策略,然后应用模糊隶属度加权进行逐层评价结论的综合,在总体评价结论的综合策略上对传统方法进行了有益的改进。通过算例表明,与常规模糊评价策略相比,本文策略更具合理性,有助于及时发现早期故障隐患,可为风电场合理安排机组的调度运行与检修维护计划提供参考。再者考虑到目前电网调度下的大型风电场功率控制策略通常主要关注风电机组功率响应能力,而对机组设备实际运行健康状态关注不足,这使调度运行的可靠性难以保证。为此本文提出一种考虑风电机组运行健康度的风电场功率优化调度策略。首先提出了一种基于SCADA监测数据的风电机组健康状态评估策略,利用综合劣化度对机组的健康状况进行总体评估,为功率调度决策过程提供辅助依据。然后针对风电场实际运行中对机组启停以及功率控制的要求,结合机组健康度信息,建立了风电场功率调度的复合目标多步优化模型。接下来设计了基于遗传算法的求解策略。最后通过详细的算例验证了本文所提策略对改善运行风电机组的整体健康程度,优化机组的启停计划、提高风电场功率控制可靠性具有良好作用。