永磁直驱风电系统由于结构简单、可靠性好,被广泛应用在风力发电领域。随着风电行业竞争的加剧,最大功率点追踪作为一种可以提高风力发电经济效益的关键技术,已经成为永磁直驱风电系统研究中的一个重要课题。最大功率点追踪是一种通过调整风力机运行状态,实现最大风能捕获的控制方法,而扰动观察法是最大功率点追踪中应用最广的算法。在当前的扰动观察法研究中存在着忽略桨距角调整、步长选择困难、追踪速度慢等许多问题,严重影响了对风能的利用,因此需要对扰动观察法进行改进研究。本文以提升风能捕获效率为主要目标,进行了扰动观察法的改进研究,主要工作和创新点如下:1.桨距角和叶尖速比都是影响风能利用系数的关键参数。当前研究中为了简化算法,在最大功率点追踪中只考虑了叶尖速比的影响。为此,本文提出了一种考虑桨距角调整的改进扰动观察法,采用分类的方式控制桨距角。为了兼顾追踪速度与准确度,在改进算法中引入了一组自适应步长,根据风速估计值划分区域,在离最大功率点较远处,采用较大步长;距离较近处,采用较小的递推步长。2.针对扰动观察法追踪速度较慢的问题,将扰动观察法与叶尖速比法相结合:在风速变化较大时,先采用叶尖速比法确定大致范围,再采用扰动观察法;在风速变化较小时,只采用扰动观察法。针对该模式下扰动观察法中采用定步长难以平衡追踪速度和准确度的问题,引入了带有步长因子的Fibonacci数列作为扰动步长,其中步长因子由改进滑动窗口法提取历史数据信息得出。3.传统滑动窗口法使用固定的初始窗口与拟合阈值,这使得从风速、转速等数据中获取信息速度较慢且不准确。为解决该问题,本文引入了动态初始窗口与动态阈值,提出了改进的滑动窗口算法。改进算法对数据分割更加快速、完整、准确,分割后的转速差值数据被用于步长因子设计。