随着能源短缺日益突出,环境破坏严重,各国都开始致力于开发无污染无破坏的可再生新能源。风能作为最有竞争力的可再生新能源已成为各国开发的重要目标,并获得初步明显效益。恒速恒频和变速恒频风力发电机是当前的主要两种风力发电技术,其中变速恒频双馈风力发电机以其高效使用性优势已成为当前世界的主流机型和重要研究领域,具有广阔发展前景。本文根据双馈风力发电机数学模型,进行基于矢量控制的双馈风力发电机模型仿真和并网运行特性仿真,仿真实验结果验证所建立的双馈风力发电机并网仿真模型的正确性。研究应用量子进化算法进行风力发电机最大功率跟踪优化和风电并网无功补偿优化。论文的主要工作及研究成果如下：1、完成了双馈风力发电机模型仿真与并网运行仿真。首先,分析了双馈风力发电机的数学模型和风力机仿真模型；其次,根据数学模型研究双馈风力发电机的控制策略,采用矢量控制实现有功和无功解耦,分析了双PWM功率变换器数学模型,采用网侧电压定向矢量控制和转子侧定子磁链定向矢量控制,并引入滞环控制,简化控制过程,提高系统动态响应。基于风力机的转矩特性,分析双馈风力发电机最大风能捕获机理,得出其具有最大风能跟踪性能。最后,在PSCAD中完成双馈风力发电机模型仿真,进行仿真实验,结果表明所建立的双馈风力发电机并网系统仿真模型能够实现有功和无功功率的解耦和最大功率追踪,验证了所建立的双馈风力发电机仿真模型的正确性和可行性。2、研究了把双馈风力发电机并网最大功率转化成优化问题,应用量子进化算法进行风力发电最大功率追踪优化。分析了风力机风能转换原理,任意时刻下风力机随风速变化时总存在唯一最大输出功率点；研究了量子进化算法的随机搜索算法,其具有较好的全局最优快速搜索能力；根据二者特点分析应用量子进化算法进行风力发电最大功率追踪优化。通过把风力发电最大功率跟踪问题转化成功率优化问题,对风力机功率进行优化,在MATLAB中进行量子进化算法实现和在PSCAD中完成双馈风力发电并网模型仿真进行最大功率跟踪优化,仿真结果验证了该方法的正确性,应用量子进化算法进行最大功率追踪的方法不但能够追踪风力发电机当前最大输出功率,而且优化了基于数学模型的控制结构。3、研究了双馈风力发电机并网无功补偿优化方法,研究应用量子进化算法进行风电场无功补偿优化方法。分析了风电场在潮流计算中的处理方法,研究了量子进化算法的全局寻优过程,研究应用量子进化算法进行风电场无功补偿优化。该方法目标函数同时考虑风力发电机功率因数和机端电压两方面因素,即风电场无功电压特性,对不同风速下电场并网进行无功补偿优化。在MATLAB中通过含有风电场的IEEE14标准系统进行无功补偿优化,仿真实验结果证明了该方法是正确可行的。