能源、环境是当今人类生存和发展所要解决的紧迫问题。风能是一种清洁无污染、储量极为丰富的可再生能源,风力发电是风能利用最重要的形式。大力发展风力发电来调整能源结构并改善环境已成为能源开发领域中的重要策略,得到各国政府的高度重视。风能具有能量密度低、随机性和不稳定性等特点,风力发电机组是多变量非线性不确定系统,精确的数学模型不易建立,因而常规PID控制方法难以取得满意的控制效果。模糊控制是对难以建立精确数学模型的对象实施的一种有效控制策略,因此本文研究模糊控制理论在大型变速变桨风力发电机组控制中的应用。主要工作归纳如下:采用机理分析法建立风力发电机组各个部件的子模型,包括风速、风轮、传动系统、发电机模型,然后合成整个机组的数学模型,并且将整机模型在MATLAB软件的Simulink环境中实现。在介绍模糊控制基本原理及模糊控制器设计与分类的基础上,推导出一种简化PID型模糊控制器。该模糊控制器只需两个输入变量和一个规则库,大大减少控制规则。为了验证简化PID型模糊控制器的性能,将其与PD及PI型模糊控制器进行比较。仿真结果表明,在控制器参数选取相同的情况下,简化PID型模糊控制器的性能要优于PD型和PI型模糊控制器。风力发电机组的功率系数是桨距角和叶尖速比的非线性函数。本文提出了基于神经网络的功率系数建模,该模型能很好地拟合功率系数。将简化PID型模糊控制器应用于大型变速变桨风力发电机组的转速控制和变桨距控制。在风速低于额定风速时,通过调节异步发电机的定子电压来控制转速,实现最大风能的捕获;在风速高于额定风速时,通过控制桨叶节距角来实现输出功率的恒定。最后,将该模糊控制方法和PID控制进行仿真比较,结果表明模糊控制优于PID控制。