可再生能源发电是解决21世纪世界性能源危机和环境问题的重要手段，风能具有开发历史最悠久，技术成熟，可大规模利用等优势在可再生能源领域中备受人们的期待。但风能具有随机性和波动性的特点，当并网的风电机组容量在电力系统中超过一定比例时，风电场输出功率波动对电网的影响越来越明显。储能系统能够有效抑制风电场输出功率波动，提高风电场的并网容量，含储能系统风电场的控制成为近些年来国内外学者研究的热点。本文首先对整个风储联合系统的结构进行了研究，采用风电场出口集中配置储能系统的方式来抑制风电场输出功率的波动；储能系统的PCS结构依据储能系统自身的特点，选取仅含DC/AC的PCS拓扑结构；滤波电路选取LCL滤波器，LCL滤波器在高频段具有较快的衰减特性，可以很好地抑制高次谐波，有效地降低电感的值。通过对整个风电场系统结构的研究，搭建了风储联合系统的MATLAB/SIMULINK仿真模型，方便了对储能电池模型以及储能系统控制策略的研究。全钒液流电池具有深度放电、响应速度快、安全可靠性高等优点，适合风电场储能系统。本文在对全钒液流电池的荷电状态、电压和电流特性研究的基础上搭建了电池模型，并综合考虑电池的荷电状态（SOC）和风电场输出功率波动抑制效果，提出了一种模糊自适应变时间常数的低通滤波控制策略，通过调节滤波时间常数调节电池的充放电功率，通过在储能系统充放功率给定值上加上模糊调整量优化电池的SOC状态。仿真结果表明，该控制策略能够兼顾风电场功率波动抑制效果和储能电池的SOC状态，对储能电池的荷电状态进行优化。针对低通滤波控制策略具有相位延迟、风功率骤变时控制器响应速度慢，电池极端状态恢复速度慢等不足，紧接着提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波的控制策略，有效地解决了低通滤波相位延迟的问题，同时以电池SOC状态和SOC变化率调整储能系统有功功率目标值，加快了电池极端状态下SOC状态恢复的速度。仿真结果表明，该控制策略能够快速响应风电场输出功率波动，同时在保证输出功率平滑度的基础上电池的SOC状态得到了快速、有效地控制，保护了电池，延长了电池的使用寿命。