随着化石能源引发的环境污染日益严重、且其本身储量逐渐走向枯竭,可再生能源受到全球高度重视。延续传统的能源生产与消费方式已不能适应经济社会发展的要求,一场新的能源革命已势在必行。风能作为一种清洁能源,具有资源丰富、建厂成本低、无污染、全球可行、操作过程中不产生温室气体排放的优点,作为一种最有前景的可再生能源获得越来越多的关注。然而,随着风机制造技术的进步,大型风机转动惯量的不断增加,大大提高了风机控制难度,进而风能捕获效率降低。因此,为适应大型风机转动惯量大的特点,改进传统风力发电系统的风能捕获控制方法,提高风能利用效率,具有重要意义。文章首先介绍了国内外经典最大风功率点追踪策略,分析了其原理及优缺点。随后通过搭建仿真模型,对不同经典控制策略的控制性能进行对比分析,总结了几种经典控制策略存在问题。根据该问题,本文重点介绍和研究了爬山算法控制策略,针对传统爬山算法存在的控制问题,提出一种改进的爬山算法控制策略。受风机大转动惯量影响,传统爬山算法跟踪快速变风速能力较差,动态特性欠佳。且在功率最大点附近存在小幅度震荡问题,增加了风机的机械载荷。同时,风速快速变化条件下搜索方向易出现错误,这将严重影响控制性能。改进的爬山算法通过引入最优增益,能够克服风机大转动惯量影响,自适应调整搜索步长,以快速跟踪风速。采用梯度估计的方法确定变步长系数,提高了搜索效率和精确性。增加稳态工况点判定模块,同传统的算法相比在达到最大功率点附近时,能减少微小扰动带来的不必要机械载荷,延长设备使用寿命。仿真对比结果验证了该方法的有效性。此外,由于该方法免除风速测量,算法编程简单,具有较高的工程应用价值。