本文提出了一种基于数据驱动的多风电机组协同控制方法。基于风电场的历史运行数据，采用BP神经网络方法辨识多风电机组之间的尾流交互模型；进一步，在风电场层通过粒子群优化方法在线求解多风电机组协同功率优化的指令，在风电机组层由各机组控制器实现指令跟踪，最终实现风电场整体发电功率的优化。仿真结果表明：基于数据驱动的方法建立尾流交互模型，误差在1%之内，验证了数据建模的有效性；基于数据驱动的尾流模型进行多机协同控制，相比传统不考虑尾流效应的单机MPPT控制，风电场的平均输出功率可提升7.17%，验证了所提控制方法的有效性。