为减轻大型风力机叶片在工作过程中受到的空气动力载荷均值,提出一种基于神经网络的风力机载荷优化控制策略.基于神经网络在线建立了风力机载荷数学模型;在功率控制的基础上,以减小载荷为目标,利用梯度法计算出控制量的修正量,从而实现功率与载荷综合优化控制的目的.将该控制策略应用于2 MW风机的非线性模型,用Matlab/Simulink进行了仿真,仿真实验结果表明,对比传统PI控制器,该控制策略能有效降低风机叶片的空气动力载荷均值.