由于常规能源的枯竭、成本高以及对环境的负面影响,在过去十年风力发电系统作为最有前途的可再生能源之一已经获得了极大地关注。风能是一种无污染的取之不尽用之不竭的能源,因此风力发电很大可能是一个潜在的未来的替代能源,为此许多国家在风电技术领域达成了共识并付出了行动。所以风能既是可再生能源,又是“政策性能源”,各个国家分别制定了合适的政策法规鼓励风电的发展。为充分利用风能,从分析风力机运行特性出发,需要捕获风电系统的最大功率点。由于风速的随机性与风电系统的非线性,最大功率点捕获控制比较困难,也是风力发电的热点问题之一。本文首先介绍了风力发电技术的国内外现状,随后介绍了风电技术发展的趋势。在第二章着重介绍了风力发电的一些基本理论以及风机最大功率点跟踪的原理及几种常用的控制方法,比如叶尖速比法、功率信号反馈法、最优转矩法以及爬山算法等。在论文第三章里,一种新型的爬山搜索算法被提出来并进行了相应的理论推到和仿真验证。第四章重点描述了风机建模以及运用自适应控制算法实现对理想转速的一个实时跟踪。针对风力发电机最大功率点跟踪(MPPT)控制问题,本文提出了一种针对风力发电系统(WEGS)新型的最大功率点跟踪(MPPT)算法,其中考虑了空气密度的变化。新颖的爬山搜索(HCS)算法通过计算运行点距离最优曲线的距离和位置来计算出可变步长大小和下一个扰动的方向。由于气候条件的变化会导致空气密度跟着发生变化,所以我们必须要考虑的空气密度值的改变。该算法的工作分为两个阶段。在第一阶段,运用文中提到的爬山搜索算法基于先前的最优Kopt的值来跟踪最大功率点。在第二阶段中,一旦运行点到达最优点就进行参数Kopt的在线更新。本文提出的MPPT方法的优点是不需要考虑风电机组的最优功率特性以及对风速的测量,所提出的方法的有效性和性能已经通过MATLAB仿真得到验证。