本项目针对未来风电系统发展面临的电网友好性问题、减载控制问题以及高效可靠监测问题，对应展开三方面研究：基于Bladed的新型电网友好型机组的动力学特性与运行策略；基于载荷分析的机组自主减载控制方法；基于核心特征的仿生智能监测技术。 目前，三方面内容均完成了预定目标，取得主要成果如下： (1）完成了新型电网友好型风电机组差动齿箱调速动力学建模，给出了系统总体结构和控制方案，并对该机组与传统DFIG，DDSG等机组进行了详细的性能对比，总结了各类控制方案的优劣；进而设计了各种工况下机组的运行控制策略，包括最大功率跟踪控制，减载荷控制、变桨控制等。最后对相应的控制方案及智能监测技术提出了设计框架及建议方法，并给出了仿真验证。 (2）提出了具有自主参数调整的柔性最大功率跟踪控制策略。设计了一种改进的控制和极值搜索算法来构建新型MPPT策略，其基于风机的动力学模型设计非线性速度跟踪控制器，可以进行理想的风轮速度跟踪，且能为最大功率跟踪模块提供变化的风轮转矩估计值。基于新型爬山搜索算法，将传统查表法与极值搜索相结合，从而实现不依赖于风速和功率测量的在线智能参数更新。该方法对于机组减载具有积极的优化作用。同时，基于记忆推理和参数整定设计混合独立变桨方法，构建了大型机组自主减载控制新理论新方法。 (3）针对“风随机性和不易测量”问题，提出无需风速测量的鲁棒自适应跟踪控制方法。建立了机组的双质点模型，并在此基础上进行了稳定性证明和控制器设计，进而通过仿真实验验证了理论的可行性。在此基础上，提出了混合估计理论，设计了高效的数据处理和状态估计系统架构，构建了智能机组监测机制。 本项目的研究成果为未来大型风电机组友好并网及控制监测方法优化提供了一定技术支持。 2100433B