目前,能源和能源消费引起的环境问题已成为制约我国实现经济和社会可持续发展的重要问题之一。因此,在不断开发新能源的同时,要更有效地利用现有能源。能量储存是实现能源高效利用的重要途径。飞轮储能技术就是由电网提供的电能驱动电机带动飞轮高速旋转,把能量以动能的形式储存起来,当能量紧急缺乏时,再将能量释放出来。这种储能方式简单直接、功率密度高、储能密度大、基本上不受充放电次数的限制、转换效率高且无环境污染、维护简单、寿命长、占地面积小、可就近分散布置且不受地理环境限制,是一种具有广泛应用前景的新型机械储能技术。在飞轮储能系统中,电机是控制整个系统的核心部分,因为系统的加速储能和减速发电都是通过飞轮电机来完成的,且通过控制电机的速度,可以控制系统能量的流动。本课题在选用永磁同步电机作为飞轮电机的基础上,首先对飞轮储能系统的结构、运行模式及控制模式等方面进行分析研究,在永磁同步电机的数学模型和矢量控制原理的基础上设计了控制系统框图,利用MATLAB建立了永磁同步电机控制系统的仿真模型,仿真结果验证了模型的可行性。然后,针对永磁同步电机具有非线性、强耦合性和时变性,以及系统运行时还会受到不同程度的干扰,因此常规PID控制策略很难满足高性能的控制要求,本论文对飞轮储能系统的智能控制展开研究。较详细地阐述了模糊控制算法和神经网络算法的理论,并分别设计了基于模糊控制的参数自整定PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器,将其作为永磁同步电机电流和速度双闭环矢量控制系统的转速调节器,利用仿真证明系统具有较好的动态性能和鲁棒性。最后,在分析基本微粒群算法原理的基础上,提出了一种改进的微粒群算法,将改进PSO算法应用于飞轮电机的PID控制器参数整定中,获得了良好的优化效果和很好的收敛特性。