随着风电场规模的增大，目前在风电场的优化控制问题的处理方面主要存在两点问题:控制算法的选择与实现方式的选择。控制算法选择不当——如优化算法不考虑实际约束或考虑了优化问题约束但仍然采用集中式算法——会使所设计控制器无法满足大规模风电场的实际实现需要;在考虑控制器的实现方式时，考虑因素实际且全面，应当综合考虑风电场对控制器的实时性、可靠性以及计算能力等方面的要求。本论文以风电场优化控制为出发点，以上述两点问题作为出发点和落脚点，展开了以模型预测控制器的FPGA实现为目的的研究，论文的主要工作与取得的研究成果如下:
　　(1)基于控制算法与实现平台两方面，阐述了风电场模型预测控制器的FPGA实现的研究背景与意义。对风电场模型预测控制器的FPGA实现现状做出了综合全面详细地介绍，主要包括风电场与风机中的模型预测控制应用现状、模型预测控制器的FPGA实现方式两方面。如此，从整体的角度对论文待研究问题有了较为全面清晰的认知。
　　(2)进行了模型预测控制器的设计与FPGA实现。首先对模型预测控制的原理进行分析，包括如何建立预测模型、形成约束条件、求解优化问题等方面;然后阐明有效集算法的优点，选择有效集算法求解模型预测控制所建立起的优化问题;接着进行模型预测控制器的设计与FPGA实现，FPGA实现采用硬件描述语言编写代码的全硬件实现方式，借助ISE与Modelsim进行联合仿真，并与Matlab开环仿真结果对比验证所设计控制器的功能正确性;最后在搭载核心芯片为Xilinx公司的Kintex-7系列芯片XC7K325的AX7325开发板上实现硬件控制。
　　(3)针对控制器的计算能力不能匹配规模较大风电场的问题，以及考虑到风电场对控制实时性的要求，进行了风电场的分布式模型预测控制器的设计。在模型预测控制优化问题求解器的基础上，设计了以风电场为实现场景的分布式模型预测控制器，且有针对性的将模型预测优化问题一分为二，解构为中央单元和多个并行的分布式单元;中央单元算法选择ADMM算法，优化问题规模较小的分布式单元则选择有效集算法。
　　(4)提出建立异构型FPGA作为风电场分布式模型预测控制器平台的实现方式，将控制器分为软件模块与硬件模块两部分，并分以下步骤验证其功能正确性与硬件可行性:控制算法设计、软件仿真验证、硬件仿真验证。
　　(5)搭建了ARM+FPGA的异构型FPGA平台，并基于此平台实现了风电场分布式模型预测控制器的硬件验证。异构平台的ARM选择STM32F746NG芯片，FPGA开发板选用Xilinx公司的XCKU060-FFVA1156-2I开发板。建立调试环境，处理异构型平台与上下游设备之间的通信问题，对文章里建立的控制器进行ARM+FPGA的板级验证。