随着风电规模化利用的进一步推广,现代风力发电系统(Wind Turbine Generation System, WTGS)需要从机械侧或电气侧增强其负荷管理能力以向“电网友好型”电源转化。同时,风电市场也从量的扩张阶段过渡到质的提高阶段,其对度电成本日益重视,更加关注风力发电系统运行水平的优化与提高。为了改善风力发电系统的过程控制性能,本文从控制任务、运行策略及控制方法等各方面开展了以下研究工作：随着风力发电系统控制任务的改变,本文以气动系统风能利用系数调节为切入点,基于经典运行策略,提出了一种与之兼容的大范围功率可调运行策略,其中,以解耦协调方法重点解决了额定风速以下变速变桨双自由度控制回路的耦合问题,从而初步实现了全工况下的深度负荷管理。通过不同运行区域下的仿真分析,验证了上述运行策略可有效地跟踪功率调度值,符合预期响应特性。考虑风力发电过程的直接数据测点,本文结合机理模型推导和数据驱动算法,提出了一种有效风速在线估计解决方案。基于实际测量数据进行训练和测试,仿真验证了该方法能够获取气动转矩与风速之间的高精度非线性逆映射模型,使风速得以准确估计并使估计误差满足精度要求。相较于传统增益调度技术,本文引入Takagi-Sugeno(T-S)模糊增益调度算法,并采用T-S模糊比例积分微分(Proportion Integration Differentiation, PID)控制器实现单一工况点下的控制设计,进而提出了一种两级T-S模糊结构增益调度技术完成系统的过程控制设计,给出了相应的稳定性条件及控制器参数整定方法。关于风力发电过程控制,与传统PID增益调度技术进行对比,仿真验证了两级T-S模糊结构增益调度技术具有更好的过程控制性能。基于一类仿射非线性参数变化(Affine Nonlinear Parameter Varying, ANPV)模型,本文对其采用T-S模糊线性化方法得到线性参数变化(Linear Parameter Varying, LPV) T-S模糊模型,研究了其分段二次李雅普诺夫稳定性及带状态反馈或输出反馈控制器的H∞控制问题,以线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)形式给出了其稳定性充分条件。然后,采用LPV T-S模糊建模及其控制方法,解决了从风力发电过程抽象出的H∞控制问题,给出了对应的过程控制设计步骤。与LPV增益调度控制进行对比,仿真验证了LPV T-S模糊控制更加易于求解且具有更好的过程控制性能。