风能作为可持续能源的重要组成部分和我国的第三发电来源,在我国能量消耗中的比重正逐年增加,因此如何实现风能的高效转换成为国内外研究的热点问题。风力发电机组是实现风能转换的核心设备,其效率的高低直接关系到风能最终的利用效率。直驱式永磁同步风力发电机因没有了齿轮箱等中间环节,其潜在可靠性和效率相比其他类型具有独特的优势。本课题拟以直驱式永磁同步风力发电机作为研究对象,通过理论建模、数值仿真等方法,分析比较了几种风力发电机的控制策略,从而为提高风能转换效率提出一种有效的手段。首先,本课题对直驱式风力发电机进行理论分析与数学建模,搭建直驱式风力发电系统的仿真模型。其次,对网侧变换器和机侧变换器进行数学建模与分析,确定其控制方案,通过典型Ⅰ系统和典型Ⅱ系统对控制器的比例系数和积分系数进行设计,根据数学模型搭建控制器的仿真模型并验证其可行性,并对叶尖速比法和爬山法两种控制策略进行了比较研究。仿真结果显示在风速变化较大的风况下,爬山法的效果优于叶尖速比法。通过对风机特性和爬山法原理的分析,提出了自适应步长搜索法,仿真结果表明自适应步长搜索法对风力发电系统的稳定性有一定的改进,并对功率有一定的提高。为了进一步改善风力发电系统性能,在自适应步长搜索法的基础上将转速环引入模糊PI控制器并进行仿真验证,仿真结果表明引入模糊PI可以进一步的提高风力发电系统的功率,提高了风力发电系统的响应速度。针对自适应步长搜索法的不足之处,在自适应步长搜索的基础上使用模糊神经网络算法进行最优转速搜索,并进行仿真验证,仿真结果表明使用模糊神经网络算法进行搜索最优转速进一步提高了风力发电系统的效率和稳定性,并解决了自适应步长搜索法的不足之处,减小了搜索误差,得到的功率相对于经典定步长爬山法的功率提高了 6%,相对于经典变步长爬山法的功率提高了6.82%。在风速整体趋势大波动更加频繁时,相对于经典定步长爬山法的功率提高了 16.37%,相对于经典变步长爬山法的功率提高了16.8%。本课题为风力发电机控制提供了一种可行方案。