风电场的动态等值就是在保证风电场对研究系统动态影响不变的条件下，对风电场进行简化的过程。
当遭遇同种风影响时可用等值风速驱动风机。最常用的风速等值根据切入风速整合风机，明确划分切入风速的标准，通常有平均风速法和风-功率曲线法。当风速差异较小可对风速进行线性平均，忽略风速及风功率间的非线性关系。三次均方根风速等值法不计及风功率利用系数对等值的影响，可提高等值准确性。如风速差异较大，常采用风功率曲线求取等值风速，能减小等值模型阶数及仿真时间。有文献依据风电场平均风速作为整体等效风速建立了风电场“等效风速一输出功率”等值模型。因风速、风向间的马尔可夫性，利用一阶自回归简化模型对风向量时间序列建模，利用马尔可夫链调制的风速时间序列形成合成风速，建立计及风向影响的风速模型。也有文献针对脉动风速，利用Von Karman连续谱密度函数和自回归模型，建立基于谱密度分析的风速模型，并在此基础上构建虚拟风电场，较好处理了模拟过程的非连续性和模拟时间的局限性，为今后等值风速的研究提供基础 。
对于风电机组数量多、占地广、运行点不同、场内风速分布不均的大型风电场不适宜将其简单等值为单台风机四。为此，风电场的合理分群必不可少，且分群的优劣直接影响等值的效果。
按输入风速不同对风电场分群较为常见，但大型风电场风速差异大、机组间风速变化有连续性易导致分组过多，分组指标不明显。依据风电场遭受较大干扰或故障时风电机组的动态特性，对风电场输出特性起主导作用的因素除了风速还有风向。有研究提及了一种由风电机组、风速和风向构成的三维相关系数矩阵对风电机组进行分群的方法，能根据不同风速、风向快捷分群，适用风速风向均波动的风电场。针对双馈式风电场，利用风速、转速差异作为特征变量对风电场进行动态分群，可提高分群精度。依据风电场内各双馈发电机受系统故障影响程度不同识别出电压动态响应相近的风力发电机组是基于双馈风力发电机暂态电压特性的聚类分群方法。
针对同型风机风电场，机群划分与风电场内风机布局及风电场所处地形密切相关。对于地形复杂、布局不规则的风电场，按风电机组运行点相近原则划分较按地理位置简单划分的结果往往更准确。
早期常用聚合法将整个风电场简单等值为单台风机，往往忽略尾流效应的影响，等值误差较大。或将具有相同风速的风机等值为一台，每台风机再驱动同等容量的等值异步发电机，这样的多机等值模型能有效降低风电场的复杂性 。
（1）容量加权单机等值法
容量加权单机等值法通常忽略连接风电场内相邻风力机组电缆线路阻抗的影响，当风力发电机组通过出口变压器接于同一母线时以发电机容量为权
值确定等值发电机的参数。
（2）改进容量加权单机等值法
改进容量加权单机等值法改进了容量权值系数，较前者提高了等值精度，对于单机等值更能体现大容量风力发电机组的动、暂态特性。
（3）基于同调等值的加权等值法
该法的使用前提是风电机组类型、机端电压、转子转速均需相同，并假设所有机组并联于同一母线上且不考虑风速差异的影响。基于发电机转子同摆的同调等值法包括相关机群识别、网络化简和相关机群参数聚合，能在简化参数聚合程序的基础上满足精度要求并节省仿真时间。
（4）参数变换单机等值法
参数变换单机等值法通过引入虚拟阻抗进行参数计算和反变换，最终将多台风力发电机组等值为单台风机，可在风力发电机组参数不同的情况下获得最高的等值精度，能更精确地表示风电机组的参数等值和内部连接情况。
（5）单机表征法
单机表征法把风电场等值成一台风机和一台发电机，其输入为平均风速，等效容量为整个风电场所有风机容量代数和，适用风电机组间风速差异较小的情况。针对风速差异较大的风电场则保留所有风速模型和风力发电机，叠加风力机的机械转矩为等值发电机的输入，将风电场等值为一台发电机，但仍存在无功误差。
（6）变尺度降阶多机等值法
变尺度降阶多机等值法是在均匀布置的矩形风电场中，假设每一排风机具有相同风速及它们运行在相同运行点后将参数完全一致的每行(列)风力机组等效为一台风力发电机的方法，等值风机的容量和有功功率即每行(列)风机的代数和。如计及尾流效应，需将运行状态相近的风电机组进行等值。
（7）输出特性等值法
现有的等值方法中等值参数主要是根据电机结构并联计算或对特定故障进行曲线拟合求得，并没有利用风电场输出特性进行校正。为此有文献将风电场输出特性引入，求解笼型风电场的等值参数，称为风电场输出特性等值法。风电场的输出特性包含风电场并网端口电压、功率、电流等信息，可以通过两种方法获取。对于已投运的风电场，通过实测记录风电场在不同风速下的输出信息，所有风速下风电场并网端口运行信息的集合即可作为风电场输出特性参与计算。若无法实测，可以通过理论计算近似求取风电场端口特性。只要已知风电场连接方式和机组参数，理论上风电场的输出特性就可以计算，适合各种条件下求取风电场的输出特性，能对笼型异步发电机组成的风电场进行等值建模，准确求取等值机同步电抗、暂态电抗和转子惯性时间常数等参数。
（8）主成分分析等值法
有研究指出了一种采用运行数据构建风电场等值模型的新方法，使用统计学理论对大型并网风电场实时运行数据进行分析，利用主成分分析法找到最能表征风电场运行行为的因子，对风电场降阶处理并利用支持向量机法搭建整体风电场模型，考虑了风电场的规模大小、地貌地形、机组布置、机组类型及风电场内风速分布等因素，较全面地对风电场进行了多机等值建模。
结合参数优化算法的风电场等值方法具有更高的模型精度，并能相应减小等值误差。对双馈风电机组有功和无功控制进行简化等值建模后通过增加变异操作方式的自适应粒子群算法，扩大转子电流的种群数量，在大范围转子电流种群中更好择优，找寻合适的转子电流有功分量值，有效提高双馈风机等值建模的准确性。将单机等值模型的参数进行实数编码形成染色体，再经过“双亲四子”的交
叉操作和自适应变异操作，去粗取精，获得最合适的有功功率数值。遗传算法在多次迭代后产生的最优结果，缩小偏差，但迭代次数过多。
