在全球经济发展的同时,人类也越来越依赖于能源。化石能源消耗量巨大,面临枯竭。为了缓解化石能源枯竭造成的能源压力以及解决使用化石能源造成的环境污染,人类开始更多地使用绿色能源。风能是绿色可再生能源,其被广泛的应用于风力发电。然而,风能具有随机性和间歇性的特点,这导致了风力发电输出功率的不稳定。而风力发电输出功率的不稳定会对风电并网后的电能质量造成影响。因此,加强对风电场的控制具有重要意义。风力发电场的等效建模是风电场控制的基础。风力发电功率曲线建模是风力发电场等效建模的重要组成部分。风力发电功率曲线可以作为风力发电机组选址、风力发电机设计、风力发电机组性能考核、风力发电机组发电能力评估、风力发电机组损失电量的重要参考。本文提出使用非线性四参数Logistic函数模型来对风力发电功率曲线进行建模。首先使用谱聚类算法对样本数据进行了预处理,识别和剔除了样本数据中的异常数据点,并使用了Weiszfeld算法提取了预处理后样本数据的特征点即中位中心点作为风力发电功率建模的输入点。然后使用差分进化(DE)算法在四维空间中迭代搜索出了此风力发电功率曲线模型的最优四维向量参数。最后使用建立的风力发电功率曲线模型进行了风力发电功率预测。为了验证本文提出的风力发电功率建模方法的精确度,本文使用某风力发电场风力发电机组的实测数据来进行算例分析,并使用误差评价指标对建立的风力发电功率曲线模型的精确度进行了分析评价。结果表明本文提出的风力发电功率曲线建模方法可行性高,具有较高的精度。