大规模新能源并网使得系统的动态特性更复杂,对电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战。大型风电场有数十甚至数百台风机,各机的单机容量较小,在进行含风电的电网动态分析或稳定性研究时,如果对风电场中每台风机均进行详细建模,既会增加复杂度,也会由于模型阶数太大导致数字求解难以进行。目前直驱风电场并弱电网振荡研究中,风电场普遍采用单机等值,一方面单机等值缺少相关理论支撑,另一方面相比于单机而言,多风机并弱电网的振荡特性研究也开始引起关注,特别是各风机参数不同时的情形。而在风电比例不断提高的电网,机电动态分析中也要求风电场动态等值模型有更高的精度。因此,研究具有高输出精度、保留系统关键特征根（弱阻尼或负阻尼特征根）的风电场动态等值模型,对风电并网的机电动态分析以及振荡研究具有重要意义。本论文针对直驱风电场,主要研究了应用于机电动态分析、并弱电网振荡研究的动态等值建模方法。主要工作内容如下:（1）研究了高精度直驱风电场动态多机等值方法。分析了直驱风机的动态响应,选择能反映风机运行特征的有功时间序列而非单一时刻数据作为分群指标;利用时间延迟嵌入技术对时间序列数据进行相空间重构,基于几何模板匹配算法挖掘并度量风机之间非线性动态特性的相似性,采用多路谱聚类算法实现风机分群;对各群内风机进行单机等值。基于某实际风电场算例进行仿真,结果表明,等值前后风电场并网点有功功率和无功功率输出响应一致,所提等值方法可应用于机电动态分析;和传统单机和多机方法相比,所提等值方法均有更高的精度;分群所用时间序列数据含一定噪声时,所提等值方法依然有较高的准确度。（2）研究了计及分群数据不确定性的直驱风电场动态多机等值方法。当前风电场多机等值方法中分群多根据确定性数据得出,未考虑分群数据出现误差的情况。所提等值方法先根据分群数据的概率密度函数进行多场景抽样,再基于通用混合分解算法的概率分类方法对风机进行分群,最后对各群内风机进行单机等值。以分群指标为风电预测数据的场景为例进行仿真,分别比较了详细模型、传统等值模型和所提等值模型在数据准确和不准确场景下的输出响应,结果表明所提多机等值方法在数据由于预测或量测不确定性而出现误差时仍具有较高的准确性。（3）基于解析分析和蒙特卡洛仿真,研究了风机参数相同的直驱风电场并弱电网时的振荡特性和等值方法。基于特征根分析并给出了直驱风电场满足单机等值的判据;基于风电场各风机参数、汇集线路接线和出力完全相同的假设,建立了直驱风电场状态空间模型;应用矩阵相似变换理论解析分析了其状态矩阵的特征根和特征向量;通过与单机等值模型特征根和特征向量的比较,根据判据分析提出了直驱风电场单机等值的前提条件。进一步地,在比前述假设更加宽泛的条件下,针对风机参数相同、但汇集线路接线和出力均不同的直驱风电场,基于蒙特卡洛仿真分析了其振荡特性,并研究了当前常用的基于参数聚合的单机等值方法的有效性。为单机等值建模的应用提供了一定的理论支撑。（4）基于蒙特卡洛仿真研究了风机参数、汇集线路和出力均不同的直驱风电场并弱电网时的振荡特性和等值方法。定义了风机之间耦合度指标,分别从各机完全耦合、各机完全解耦、一般情况三种情形入手,基于蒙特卡洛方法研究了直驱风电场并弱电网的振荡特性,包括系统关键特征根数目、电网和各机对关键特征根的参与度。提出了一种用于振荡研究的风机参数、汇集线路接线和出力均不同时直驱风电场单机等值方法,该方法基于风电场导纳特性、采用最小二乘法来辨识等值机所有PI控制参数,基于广义短路阻抗不变计算等值汇集网络参数,仿真结果证明等值前后关键特征根一致,所提等值方法有效。