1.一种基于控制过程数据拟合的风电场动态频率控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：风机在线动态建模，其中，通过以下方式进行风机在线动态建模：构建初始数据集，其中，通过以下方式构建初始数据集：建立单个风机或发电单体的状态方程：ω k+1 ＝f(ω k ，u k ) (1.1)f是状态转移关系函数，ω k 是k时刻的风机转速，u k 是k时刻的控制系统输入变量；P k 是k时刻的有功指令，v k 是k时刻的风速； 是k时刻的广义状态变量， 是k+1时刻的广义状态变量，N个风机运行过程中积累的数据对(x k ，y k )排列为矩阵获得初始数据集：X＝[x 1 x 2 … x N ]，Y＝[y 1 y 2 … y N ] (1.3)；在线动态建模，其中，通过以下方式进行在线动态建模：线性模型表征风机当前动态特性：y k ＝Ax k (1.4)代数运算求解优化问题并获得风机动态模型： 是k时刻的广义状态变量， 是k+1时刻的广义状态变量，N个风机运行过程中积累的数据对(x k ，y k )排列为矩阵获得初始数据集：X＝[x 1 x 2 … x N ]，Y＝[y 1 y 2 … y N ] (1.3)矩阵A是广义状态变量对应的状态转移矩阵， 是矩阵伪逆运算；建立集中风场控制模型，其中，通过以下方式建立集中风场控制模型：风场内各个发电单体的动态模型： 是第i个风机在k+1时刻的风机转速，A i 是第i个风机的广义状态变量对应的状态转移矩阵， 是第i个风机在k时刻的风机转速，B i 是第i个风机的输入矩阵， 是第i个风机在k时刻的控制系统输入变量，M是风机总数；k时刻集中风场控制模型的状态变量χ k ：k时刻各发电单体的当前风速和有功指令的输入向量u k ：从式(1.6)获得集中状态向量的控制模型：χ k+1 ＝Aχ k +Bu k (1.9)由各发电单体的状态转移矩阵按照对角形式构造：A 1 是第1个风机的广义状态变量对应的状态转移矩阵，A M 是第M个风机的广义状态变量对应的状态转移矩阵，B 1 是第1个风机的输入矩阵，B M 第M个风机的输入矩阵；根据所述风机在线动态建模结果对风场频率优化控制。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，通过以下方式进行在线动态优化：风场动态优化控制算法：T为模型预测控制算法的预测区间长度，J为控制算法的目标函数：Q k 为k时刻的状态变量的半正定目标系数矩阵，R k 为k时刻的输入变量的半正定目标系数矩阵， 为k时刻的状态变量的目标系数向量， 为k时刻的输入变量的目标系数向量，E k 为k时刻的状态变量边界约束系数矩阵，F k 为k时刻的输入变量边界约束系数矩阵，b k 为k时刻的边界约束系数向量，系数矩阵和系数向量的设计依赖风场动态优化控制目标；风电调频优化目标：第i个风机在k时刻的有功调节量 第i个风机在k时刻的有功指令 相对于第i个风机的本地控制器在最大功率跟踪模式下在k时刻的控制指令 的调节量，若风电场采取减载工作模式，有功调节量 为第i个风机在减载工作模式下k时刻的有功指令，R d 为减载幅度系数，频率偏差量：Δf＝f meas -f ref (1.17)并网点量测频率f meas 相对于参考频率f ref 之间的偏差量，K df 为风电场对外功频特性曲线的下垂系数，Q x 为平衡两个优化目标的权重系数；集中状态向量的时序约束、输入约束及初始状态约束：χ k+1 ＝Aχ k +Bu k ，k＝0，1，…，T-1 (1.18)χ k 为k时刻集中风场控制模型的状态变量，u k 为k时刻集中风场控制模型的输入变量，矩阵A，B是集中风场控制模型的状态转移矩阵和输入矩阵， 为第i个风机在k时刻的风机转速，ω min ，ω max 分别是风机转速的下界和上界， 为第i个风机在k时刻的有功指令，P min ，P max 为有功指令的下界和上界。
