风力发电技术的研究越来越深入,风电场风速问题的研究是其重要的组成部分。本文在近年国内外关于风电场风速研究成果的基础上,针对风力发电机组控制、风电场运行以及风电机组仿真的需要展开研究,主要工作内容和创新成果如下:1.详细分析了风速特性,针对风力发电机组控制、风电场并网运行和风力发电机组仿真等领域,提炼出风力发电技术中关于风电场风速的三个问题:变速风力发电机组风速软测量,风电场风速预测和短期风速数值模拟。2.由于风速在空间和时间上的随机变化导致风力机风轮在扫风面上所受风速并不一致,风力机所受实际风速无法直接测量。建立了基于支持向量机的变速风力发电机组风速软测量模型,用于估算风力机所受的实际风速。并提出一种融合风速软测量信号的最大风能追踪控制方案。解决了风速样本在线提取、支持向量机在线训练和风速软测量信号与模糊逻辑控制器融合应用等问题。建立的支持向量机风速软测量模型具有很好的效果;融合风速软测量信息的最大追踪控制方案对于快速变化的风速具有更好的跟踪效果,能够更多地捕获风能。3.风电场风速预测是减少风电场并网运行给电网带来不良影响的有效手段。为了提高预测精度,应用可靠分类方法对预测误差进行补偿,取得了较好的效果。该方法能够有效的进行误差补偿,进一步提高了预测结果的精度。4.基于实测数据的实验表明,总体预测精度的提高无法避免单次误差过大。为了避免单次预测误差过大带来的决策风险,提出了一种风电场风速容许区间预测方法。风速容许区间预测不是仅仅给出一个风速的预测值,而是给出一个一定置信水平下的风速值区间。该方法可以根据给定的置信水平得到一个风速容许区间,风速容许区间的半径表征了风速预测结果的可能误差的大小。根据风速容许区间半径的大小采取措施,可以有效的避免某一次预测误差过大带来的决策风险。5.针对风力发电机组仿真的需要,设计了一种应用小波变换在小波域上进行风速谱模拟的方法。首先,对高斯白噪声进行小波分解;然后,根据风速谱密度对各个频段的小波系数进行收缩处理;最后,利用处理过的小波系数重构信号,得到符合一定功率谱密度特性的风速时间序列。通过和已有算法以及实测风速数据的对比表明,该方法得到的风速时间序列能够更好的逼近风速的谱密度特性,能够方便地用于不同场址的风速模拟,更易于工程应用。