风能作为一种可再生的天然无污染资源,发展潜力巨大,在一定程度上,它可以取代日益稀缺的化石燃料,并大大缓解当今世界能源紧缺的窘境。伴随着当代经济与科技的双重发展,人们的生活水平明显提高,因此对风力发电的质量要求也越来越高,永磁同步发电机凭借其无齿轮且无电刷的特点,可在低转速下工作,且转子损耗小、运行可靠,因此研究永磁同步发电机并将其推广应用到风电系统中具有非常大的研究意义。在永磁同步风电系统中,控制策略是其核心技术之一,而风电系统的非线性、强耦合性、风能的时变性、不确定性等特点,很难获得系统的准确模型。另外,由于系统运行环境往往较为恶劣,环境因素引起的各方面扰动也是风力发电系统难以控制的一个方面,为了解决风电系统运行中凸显出的受扰问题,提高风力发电系统的发电效率,本文以最优转速跟踪控制为宗旨,研究了基于扩张状态观测器的复合模型预测控制策略,该策略将模型预测控制器(Model Predictive Controller,MPC)作为主控制器,辅以扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO),并以Buck电路作为控制对象进行验证,在证明了该策略有效性的前提下,将该策略运用至风电系统中,以提高系统的抗干扰性,增强风电系统的稳定性和鲁棒性,从而达到捕获最大风能的最终控制效果。考虑到在系统惯量较大、参数摄动较快、外部干扰大幅波动的情况下,ESO观测估计可能出现较大偏差,使系统整体控制能衰退。针对这种情况,提出基于惯量辨识观测器的模型补偿控制器的设计,根据部分已知模型信息对系统总扰动进行部分预估,并设计基于惯量辨识的模型补偿控制方案,旨在进一步扩大控制器带宽,减轻ESO的估计负担,避免电流环PI控制器出现积分饱和情况。仿真结果表明基于惯量辨识的模型补偿控制器能够有效减轻ESO扰动估计负担,在提高响应速度的同时较少不必要的控制能量损耗。为实现永磁同步发电机转速的实时调控,需要读取永磁同步发电机的转速作为反馈信号用于速度环控制。而相较于发电机位置传感器,提高转速传感器检测精度的代价要大得多。针对这一问题,本文引入无速度传感器技术,设计了基于磁通观测器的速度观测器,并将其与复合模型预测控制器结合,形成了基于无速度传感器的模型预测控制策略,仿真结果表明,基于磁通观测器的速度观测器能够有效跟踪发电机实时转速。