随着风电并网技术不断发展,风电场内负荷分配问题亟待解决,如何优化连续周期内风电场内各机组的负荷分配问题,是增加控制系统平稳性的关键所在。风电场内机组数量大地理位置分散,传统负荷分配模型维数过高易陷入“维数灾难难”困境中,针对这一问题,提取机组负荷特征值,利用模糊C均值方法对风电场内机组进行聚类分析,不同群组设置不同负荷分配优先级以降低维度;在风功率预测准确与枧组全程功率可控的基础上,引入模糊函数作为权重系数建立目标函数,运用粒子群算法求解模型。所建立模型减少了连续周期内风电场单一机组功率输出的波动,并解决了负荷分配方案维数过高的问题。通过对某45MW风电场机组负荷分配问题的算例分析,验证了本方案的可行性及有效性。