随着风能的大规模开发利用,海上风电场的建设已经成为全球风能开发、利用、研究的热点。由于尾流效应使得来流风速通过上游机组后,导致风速降低,湍流强度增强,下游机组输出功率降低。为了减少尾流效应,简单的增加机组间距,会导致降低土地利用率、增加海缆成本和增加线缆损耗。对此本文围绕考虑减小尾流影响、降低综合成本的风电场布机优化展开研究,本文主要研究内容如下:首先基于Jensen尾流模型,建立了单机组和多机组尾流模型、5×5规则风电场尾流模型,分析研究了尾流效应对风电机组和风电场的风速影响,结果表明:风向和机组间距会影响机组间的尾流风速。建立了基于坐标变换的风电场尾流叠加模型、风电场输出功率模型、风电机组投资成本模型,并对考虑尾流效应的风电场输出功率进行了仿真研究。基于叠加尾流模型与风电机组成本模型,建立了风电场度电成本模型,采用网格化方法优化布机,引入信息度筛选机制,解除网格间距为3D约束,结果表明:采用自适应遗传算法的高精度网格布机优化能有效降低尾流影响。针对不规则风电场且具有行列限制的布机优化问题,将风电场边界用线性函数表示,根据行列限制约束获取若干可行解区间,提出基于信息度筛选机制的动态编码遗传算法,仿真结果表明:该算法对不规则区域风电场布机提供了一种可行的优化方案。分析了海上风电场集电系统的构成与海缆选型,采用树型拓扑结构,建立集电系统的综合成本模型,提出了动态Dijkstra算法的优化策略,采用基于角度分类的模糊C均值聚类算法解决了线路挂载风机数量限制的约束,采用Delaunay三角剖分算法保证海缆间不可交叉,多次运用Dijkstra算法将机组逐渐连接形成拓扑结构。仿真结果验证了本文提出的风电场集电系统规划方法通过调整不同规格的海缆比重,降低了海缆成本。针对尾流效应导致布机和布缆的综合成本与发电收益存在相互影响的问题,提出了一种风电场布机与布缆的双层联合优化策略,综合考虑了风电场的装机容量、风电机组的安装位置、集电系统的拓扑结构,该方案外层以风电场总度电成本、集电系统投资成本为优化目标,通过多目标遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithms,NSGA-Ⅱ）求解出优化方案,两个内层模型分别以海缆的综合成本和风电场的度电成本为优化目标,分别采用动态Dijkstra算法的优化算法和自适应遗传算法求解。仿真结果验证了风电场布机与布缆的双层联合优化策略的适用性和有效性,为风电场规划提供可行方案。