随着自然环境恶化及化石能源日的枯竭,开发以风能为代表的可再生能源作为传统能源的替代品变得尤为迫切。为了在最大限度上利用风能,风电系统的最大功率跟踪技术应运而生。但现存的风电系统的最大功率跟踪技术仍然有许多缺陷,诸如:依赖转速传感器、追踪速度与控制精度间的矛盾以及稳态振荡问题。本文以小型永磁风力发电系统为研究平台,通过滑模极值搜索实现风电系统的最大功率跟踪。滑模极值搜索具有:不依赖搜索对象的数学模型、追踪速度可调节等优点。但其控制参数设置不当,则可能导致稳态振荡幅度大、控制精度低或无法跟随当前快速变化风速等问题。为改善算法的动态追踪速度以及消除稳态振荡,本文首先优化了小型永磁风力发电系统的控制结构,用功率滑模控制器取代了传统的PI双环控制。在滑模极值搜索参数优化方面,本文深入分析了滑模极值搜索中各参数对控制效果的影响,提出了新的优化目标函数和参数优化的约束条件。在此基础上搭建了适用于滑模极值搜索参数优化的框架。通过该框架,可以使用智能算法完成滑模极值搜索的控制参数优化。为更好地完成参数优化,避免智能算法在搜索中因个别个体停滞而导致算法早熟。本文在Kent映射的基础上提出了一种新型的混沌萤火虫算法。该算法利用了萤火虫算法的强大的全局搜索能力,并通过混沌优化过程增加了群算法个体的分散性,进而加强局部搜索能力。混沌萤火虫算法还应用了个体淘汰机制与空间收缩机制提高搜索效率,并还有相应的萤火虫重生机制,该机制能在淘汰机制作用后能保证解的多样性,防止算法陷入局部最优。最后通过不同的最大功率追踪方法、不同的智能算法与本文提出的方法进行比较,仿真结果证明了本文所提的方法的有效性。