风能作为未来最重要的新能源之一,对于缓解环境污染和能源匮乏具有非常重要的意义。大型风电机组由于多变量、多控制等非线性特点,其控制策略及参数辨识过程十分复杂。本文分析了风电机组的闭环可辨识性,提出了一种基于在线模型参数辨识进行控制器参数优化的风电机组运行模式。该模式能够有效进行风电机组的模型参数在线和离线辨识,优化控制器参数,克服风电机组柔性特性所带来的影响,提高风机的控制品质。在建立风机模型时,本文首先分析了风电机组的机理模型结构,基于风机出厂参数下的模型推导建立了传动系统和电气系统相结合的非线性状态空间模型,并根据该模型进行了最小二乘辨识标准模型的推导建立。接着结合GH Bladed和MATLAB仿真软件,运行得到风机运行数据,分别采用最小二乘法和遗传算法进行模型参数的灰箱辨识,并进行了相关的对比验证。在相关应用研究中,本文应用该模型进行了风电机组的增益调度控制研究。首先基于MATLAB对电气系统模型进行了一阶简化,采用Simulink搭建仿真测试模型,利用泰勒公式计算出各工况点下的模型参数,实现模型线性化。接着分析了风电机组控制器的设计方法,采用插值法实现增益调度控制,并基于Simulink搭建了风机控制器设计模型,在控制器参数优化上,采用基于差异度的改进遗传算法对控制器参数进行优化,该方法可以有效提高算法的寻优能力。最后经过仿真测试验证了该方法的有效性,为基于模型的风机控制设计走向实际应用奠定基础,具有一定的工程应用价值。