随着社会的快速发展，社会对能源需求持续增长，环境污染、能源短缺等问题日益严重，发展太阳能、风能等绿色可再生能源迫在眉睫。我国风力资源丰富，发展风力发电技术对于解决我国的环境问题和能源问题有非常重要的意义。风电技术发展至今，风力机组单机容量不断增大，新的控制理论和控制方式不断应用于风电机组的控制系统之中，风电技术的稳定性逐步提高。但是与欧美国家相比，我国在变桨距控制、低电压穿越等的控制技术上还有一些距离，目前在这些技术方面仍是以引进学习为主，尤其是对于新兴的直驱永磁同步风力发电机组的变桨距控制、低电压穿越技术研究较少。因此，本文基于黑龙江省教育厅2012年度科学技术研究项目（项目编号：12521039，项目名称：风电系统中变速变桨距智能优化控制研究），主要研究了直驱永磁同步风力发电机组中的变桨距控制技术，设计了将BP神经网络和模糊控制相结合的智能变桨距控制器模型并进行了仿真，具有一定的理论和实际意义。本文首先介绍了国内外风力发电的概况，分析比较了目前最常用的双馈异步风力发电机组和直驱永磁风力发电机组的优缺点。以采用永磁同步风力发电机的直驱式风力发电机组为研究对象，分析了风力机的气动特性和变桨距控制理论，研究得出了永磁同步风力发电机组的风力机系统、传动系统、变桨距控制器模型以及永磁同步电机的数学模型，并在matlab/simulink中仿真了一台7.5kW的直驱永磁同步风电机组，以直观的得出机组工作过程中的动态特性，为进一步研究永磁同步风电机组的智能变桨控制器打下了理论基础。接下来分析介绍了BP神经网络以及模糊控制理论，针对永磁同步风电机组在额定风速以下（小风速）以及额定风速以上（大风速）控制目标的不同，分别设计了BP神经网络控制器模型和模糊控制器模型。BP神经网络控制器采用LM快速算法对附录中的数据进行学习训练，得出不同桨距角、叶尖速比下的最大风能利用系数，建立查询表，用以控制小风速下(此时桨距角将保持0°角不变)的转速控制，达到捕捉最大风能的目的；模糊控制器以功率误差和功率误差变化率为输入量，以桨距角为输出量，将允许的功率误差及其变化率范围模糊化，得出对应的论域，推导出模糊控制规则，计算出模糊控制查询表，采用速度型的二维控制器，构建大风速下的变桨距控制器，得到在额定功率±10%范围内波动的输出功率。最后，基于matlab/simulink环境下建立了一个2MW的直驱永磁风力发电机组，分别在小风速和大风速下进行了仿真，仿真结果证明两种控制器是切实可行的，较好的反映了风力机组在两种风速下的动态特性，具有一定的抗干扰性和控制精度，验证了两种控制器的可靠性。