近年来，随着常规能源储量减少和环境污染的加重，寻找一种新型的可再生清洁能源成为各国的首要任务。风能作为新生清洁能源的主力之一，由于发电成本相对较低，无污染等优点，其开发利用逐渐受到世界各国研究者的关注。　　直驱永磁风力发电是风力发电系统中最有发展前景的方式之一，全功率变流器是直驱风电系统并网的关键器件，其控制在风力发电系统中尤为重要。随着机组容量的增大，对控制的精确性以及稳定性有了更高的要求。本文将以永磁直驱风力发电系统中双PWM(Pulse Width Modulation，PWM)变流器作为研究对象，重点对变流系统控制策略进行研究，主要工作如下:　　文中分析了风力发电发展现状，重点阐述直驱发电变流系统拓扑结构以及控制技术的发展。文中通过研究风力发电系统运行机理，建立风速、发电机、永磁同步发电机、全功率变流器的数学模型，并对机侧和网侧变流器控制策略进行分析，为后续整机仿真模型的建立奠定理论基础。　　在Matlab/Simulink环境下搭建整机仿真模型。机侧变流器控制采用基于发电机转子磁场定向的矢量控制方法，实现额定风速以下最大风能的捕获，提高发电系统的效率;网侧采用基于电网电压定向的矢量控制策略，在风速和外界环境发生变化时，保证直流侧电容电压的稳定和实现有、无功功率的解耦控制。　　由于风速变化的随机性和不确定性，且直驱风力发电系统为非线性强耦合系统，若采用常规PI控制，很难实现不同风速下较好的控制效果，为获得良好的动态性能，机侧电流环采用常规PI控制器，速度环采用模糊自整定PI控制器;网侧同样采用双闭环控制策略，电流内环采用常规PI控制器，电压外环则采用模糊自整定PI控制器。仿真结果表明其控制效果优于传统的PI控制器。　　传统PI控制与智能控制理论中的模糊控制相结合，解决了PI参数不能很好的适应工况变化的问题，但由于模糊控制器的设计没有系统的指导方法，且控制效果对模糊参数的变化比较敏感。因此文中采用粒子群优化算法(Particle SwarmOptimization，PSO)进行模糊控制器参数优化。仿真结果表明了粒子群优化算法在优化模糊控制器参数时的有效性。