滑模變結構控制方法可有效抑制參數誤差和外界擾動對雙饋感應電機的影響，提高控制系統的魯棒性，但是滑模變結構控制的抖振仍然是實際工程應用中的一個缺陷。近年，有學者提出高階滑模控制方法，這種方法擴展了傳統滑模的思想，它不是將不連續控制量作用在滑模量的一階微分上，而是將其作用于高階微分上，這樣不僅保留了傳統滑模算法簡單、魯棒性強且容易實現等優點，而且可以明顯地削弱抖振現象。針對發電機組的參數不確定性和電網波動，設計滑模變結構控制器可以確保在額定風速以下和以上兩個運行區域都穩定運行，保持輸出功率穩定，減小轉矩脈動以及作用在機組上的載荷。
　　滑模變結構控制其有響應速度快、超調小、魯棒性強和抗干擾能力強等優點，適應于風力發電系統的高階非線性、強耦合的變槳距系統，將滑模變結構控制與智能控制結合起來應用于變槳距系統，可以克服風力發電系統中存在的外界擾動和參數變化的影響，同時解決了滑模變結構控制中存在的抖振現象，保持輸出功率穩定。針對如何實現雙饋風力發電機最大風能追蹤(MPPT) 問題以及發電機功率控制問題，采用滑模變結構控制不僅可以有效地估計空氣動力轉矩，而且可以提高風力發電系統轉速控制的抗干擾性，實現了變速恒頻控制和最大功率點跟蹤的快速和穩定控制，從而捕獲更多的風能。
　　針對系統擾動和不確定性特點，采用滑模變結構控制方法設計風電機組的一種非線性控制器，該控制器基于反饋線性化理論，可以保證變流器的電流在規定極限值以內，從而可以使機組始終工作在最佳葉尖速比處，實現最大風能捕獲。
　　現在已有很多學者在研究滑模變結構控制在風力發電系統中的應用，而且也得到一些研究成果，但仍有待進一步深入探討。對于實際風力發電系統，其運行狀況受外界的影響很大，結合其他控制技術如模糊控制或神經網絡控制的混合滑模控制已經成為現在主要的研究應用方面。
　　6 最優控制在風力發電系統中的應用
　　風力機系統工作范圍較寬、隨機擾動大、不確定因素多、非線性嚴重，其平衡點隨風速變化。由于數學模型的復雜性以及難以確定性，優化系統的數學模型可以使控制效果更加理想。僅僅基于某一工況點附近線性化的模型所設計的控制器難以滿足風力發電系統的控制性能要求，不同于局部線性化方法借助于動態特性的線性近似，反饋線性化可在大范圍內實現精確解耦線性化，從而可用線性最優控制實現最大風能捕獲和改善系統動態性能。
　　風力發電機運行過程中，要求有功、無功功率輸出能夠根據負載的變化快速做出響應，這必然會引起轉子電流的劇烈變化，與電功率波動小的要求相互矛盾，這一相互矛盾的設計要求可以作為最優控制問題來折衷處理。在矢量控制動態模型基礎上進行擴展，設計了最優功率輸出調節器，對大功率負載投切甚至線路終端故障引起的母線電壓擾動有很好的抑制作用。為了避免風速的測量，控制變流器及速度來實現發電機功率輸出控制。
　　最大風能捕獲策略基于穩態尋優的思想，忽略了系統的動態能量捕獲。將反饋線性化結合最優跟蹤控制應用于風力發電控制系統，通過控制發電機轉子轉速跟蹤風速變化保持最優葉尖速比，來實現額定風速以下風能的最大捕獲，對風力發電機的輸出功率進行了功率解耦控制，穩定輸出功率。用LQG 方法進行變槳距控制器以及轉矩控制器的設計，可以識別風力機的非線性并且修改相關的控制信號，使得風電機組在低于額定風速以下時捕獲最大風能，在額定風速以上保持輸出功率穩定，并且減少了作用在機組上的載荷；對于具有柔性傳動鏈的定槳距風電機組，提出一種雙環最優控制結構，該結構基于風力機組建模中的頻率分離原則，由低頻率環和高頻率環構成，低頻率環進行穩態最優控制來保證最大風能捕獲，高頻率環進行動態最優控制來減小載荷。并且引入自由參數進行兩者的權重分配，從而保證系統的最優性能可以在最大風能捕獲和減小載荷兩個控制目標之間靈活調整。
　　7 模型預測控制在風力發電系統中的應用