由于大型风电场内的变压设备较多、机组之间的传输线路较长,在实际运行中集电系统损耗突出,对此设计了以风电机组自身作为分布式无功源优化场内功率潮流分布,降低集电系统总体损耗的风电场无功调度优化方案。建立了风电场运行有功损耗优化的数学模型,同时基于改进遗传算法以及粒子群算法进行求解,以对比验证优化过程的收敛性以及优化结果的一致性。同时,为提升风电场建模以及多场景降损优化仿真的效率,设计了一种基于对象模型组态与控制算法编程相结合的混合建模仿真方案,风电场模型采用模块组态建模,并由控制算法形成的引擎文件自主调用实施仿真优化。基于该混合仿真模型进行了典型场景与多场景的仿真验证,结果表明所提优化策略在风场并网点无功/电压控制、集电系统降损等性能上均优于传统比例分配方法。在风电场运行损耗等多目标优化基础上,基于预测控制原理设计了一种计及风电场集电线路降损优化的无功/电压预测控制方案。以变量灵敏度分析原理构建了风电场内部无功、电压及网损等预测模型,设计了以有功运行损耗、并网点功率因数及电压稳定性为目标的优化引擎,以及适用于滚动优化的遗传算法及粒子群算法求解策略。通过动态及持续运行算例仿真表明,所提优化控制策略下的风电场在无功调度、节点电压稳定性以及集电线路降损等与传统电站九区图控制相比均有明显改善。该控制策略可望进一步提高风电场自动化控制水平,提升风电企业运营效益,强化风电能源在电力市场中的竞争能力。此外,由本文所提出的优化调度方案开发了风电场无功优化控制支撑平台,通过增设优化服务器与风电场SCADA系统有机结合,为仿真优化的实际运行提供基本条件。