中国作为发展中大国，在开辟新能源领域也一直处在领先位置，到2016年末，我国的风电装机容量达到1.49亿千瓦。我国幅员辽阔，风力资源蕴藏量极大，尤其是东北、西北、华北、华东及华南沿海地区，冬季偏北风为主，夏季有东南季风，此外还伴有台风。据有关研究统计，我国的风能资源达到32.26亿千瓦，其中可利用的约有10亿千瓦，由此可见我国的风能具有很大的利用空间[2]。根据我国十三五能源规划，要大幅度提高新能源的使用比例，这进一步促进了风电的发展。风能作为一种新能源，完全符合人类社会的可持续发展。然而风能本身并不稳定，具有随机性，所以如何驾驭它是人类所面临的挑战。

1.2研究现状

风力机的最大功率点跟踪控制（Maximumpowerpointtracking,MPPT）的控制目标是使风力机转速跟踪当前的风速，从而最大效率地捕获风能。实现风力机MPPT控制的方法通常有三种：叶尖速比法，最优转矩法，爬山法。

叶尖速比法，通过风速观测器测量风速，控制风力机的转速，使风速与转速之比保持在一个恒定的值，从而获得较高的效率。然而，现实中的风速观测器一般都安装于机舱尾部，再加上风速本身存在随机性和不确定性，所以风速很难被精确测量。所以，叶尖速比法在实际中运用较少[3]。另一种方法是爬山法，它是一种搜索给定函数关系的局部最优点的数学方法，

被广泛地用在风电系统中来使工作效率最大化。爬山法的原理是用小步长的扰动变量，观察其对目标函数的影响，如果此时的工作点在最优值的左边，则需将其右移，使之接近最优值，反之亦然，直至斜率为零[4]。爬山法的优点是在不知道特定风力机相关参数的前提下，也能利用算法进行搜索；缺点在于如果风力机的惯性较大，当风速湍流频率较大时，可能会导致算法失效，无法达到最佳工作点。此外，对爬山法来讲，选择合适的步长也是个问题，虽说大步长可以加快响应速度，但却会导致其在最优值处来回震荡，降低了效率；而小步长的话，收敛速度则会减慢许多。

最优转矩法，它根据发电机电磁转矩和转速之间的关系构建出闭环系统，通过测得转子转速并据此给定电磁转矩的参考值，使风力机保持在最优转速运行[5]。此法无需测量风速，因而实用价值较高，但也正是因此，由于风轮的转动惯量较大，转子转速不能准确反映风速的变化[6]。此外，最优转矩法一般基于稳态系统设计，而风速又具有很强的随机性，频繁波动中的风速在短时间内很难预测，因此最优转矩法控制下的风力机大部分时间都处于一个动态的过程，故而跟踪效果并不理想[7]。

1.3本文研究的主要内容

本文主要研究了MPPT控制下的最优转矩法，以及针对提升最优转矩法动态性能的几种改进方法，并在FAST（Fatigue，Aerodynamics，StructuresandTurbulence）仿真软件中实现上述几种方法，针对出现的问题进行分析。

第一章是绪论部分，介绍了风力发电的研究背景及意义，以及MPPT控制的几种实现方法。

第二章介绍了风力机的模型的几个组成部分，以及本文中所用到的仿真工具。第三章介绍了实现MPPT的几种控制策略，主要是最优转矩法及其改进方法，

这些方法都是通过改进风力机的动态性能来提高发电效率的。第四章中将第三章中的几种控制策略实现，并将仿真得到的结果进行分析。

2 风力机模型

如图2-1所示，完整的风电机组包括：风速部分，气动部分，传动链，发电机及变流器，控制系统，变桨系统和电网。在本文的研究中，由于只是研究额定风速以下的控制，所以不存在变桨控制。另外本文主要研究的是风力机机械部分MPPT控制策略，所以对发电机及变流器、电网不做过多描述。