风能发电预测技术的应用

陈小龙

摘要：发展可再生能源可以有效解决能源危机，风能是目前可再生能源的代表，但是风能具有间歇性、不稳定性、能控性的特点，为了提高利用率，需要合理应用风能发电预测技术。本文就风能发电预测技术的应用展开分析。

关键词：风能发电；预测技术；应用

随着当今社会工业化程度的不断加深和能源危机的持续加剧，清洁环保的可再生新能源成为能源发展的趋势和时代的必然要求。调查表明，风能发电已经在全球可再生能源发电装机总量中占据绝对的优势地位，日益受到世界各国的重视，本文就风能发电的现状进行了分析，对风能发电预测技术的应用加以探究，提出促进风能发电预测技术的对策。

一、风能发电技术的应用现状

1.风能发电技术

风能发电首先需要把自然界中存在的风力动能转换为机械动能，然后再把机械动能转换为电力动能。作为重要的可再生能源，风能发电具有其他可再生能源不可比拟的优势：首先，风能发电对环境无污染，而且整个发电过程不需要任何燃料，因而，对生态环境也没有任何破坏作用，是环保效益和生态效益俱佳的绿色能源。其次，世界上的风能储量极其丰富，分布也较为广泛，具有很高的利用率，且具有极好的可持续性，对人类能源的可持续性发展具有重要的意义。

2.国内外风能发电技术的应用现状

首先，就风能发电装机总量的调查情况来看，风能发电技术的速度非常迅速。全球风能发电的装机总量已经从2003年的4000万千瓦发展到2013年底的31800万千瓦，风能发电的规模不断扩大。虽然2013年的装机总量比2012年略有下降，但是到了2014年，其发展重拾升势，到2014年的四月份，全球新增装机的增长率超过了30%，从2014年开始，全球装机总量也呈现出上升趋势。

其次，从不同国家和地区风能发电技术的应用情况来看，21世纪之初，以德国、西班牙和丹麦为代表的欧洲国家在风力发电技术的应用方面处于领跑地位，美国紧随其后，而亚洲的风力发电技术还处于起步阶段。然而，在2013年底，中国的新增装机容量和累计装机总量开始位列世界首位，打破了欧美国家的优势地位，成为了当时风力发电的新霸主。

其三，从陆上风能发电与海上风能发电的情况来看，风能发电技术的应用一般都是从陆上风能发电开始，逐渐发展过渡到海上风能发电技术。陆上风能发电受地理位置和天气等自然条件的限制较多，其稳定性和可持续性相较于海上风能发电较差。因为海洋拥有比陆地更加丰富的风能资源，不仅海上同高度风速比陆上的要高出20%左右，发电量相对来说也高的多。另外，海洋上海域环境复杂多变，鲜少出现风平浪静的时候，风电机组的利用效率比陆地上的机组利用效率也要高得多。

最后，从技术要求来讲，由于海水表面具有较低的粗糙度，风能发电所产生的摩擦力比陆上发电要小，风切变值也较小，因而，海上风力发电不需要架设很高的塔架结构，可以大幅降低风力发电的装机成本。另外，海面上下空气的温差相较于陆地上下空气的温差较小，海风所拥有的湍流强度也相对较低，海平面在一般情况下不会产生复杂的气流现象，基本不会对风力发电产生影响，因此，海上风力发电时风电机组所要承受的疲劳负荷比陆上发电时风电机组所承受的疲劳负荷要小得多，风电机组的使用寿命也相对较长。再者，除掉环境保护因素外，由于海上风力发电不会影响居民的居住，受噪声制约的程度小，风机转速比陆上转速要高出约10%左右，风机利用效率也会比陆上发电的机组利用效益要高。

二、风能发电技术应用前景及进展预测

近百年来，风能发电技术的应用在世界各国的不断推动和科技创新的发展变化中获得持续性发展。我们可以从统计学的角度和人工智能技术的发展变化上来监测并推断风能发电技术的应用前景以及未来的发展趋势。

1.风能发电预测技术构成

去除噪声还原真实数据的卡尔曼滤波数据处理技术、数据挖掘技术和进行信号时频分析和处理的小波变换技术是人们常用的风能发电预测技术，这些技术会在一定的时间周期内积累数据并在此基础上建立相应的风能发电预测模型。另外人们也可以借助神經网络和生物智能算法等方法来测试风能发电技术的应用前景。

2.风能发电预测技术的作用

风能发电预测技术不仅有助于区分传统电网与微电网的电流流动方向；而且可以帮助电力系统相关部门制定电力调度方案以及国家和地区的能源储备规划；还可以帮助电力系统管理可再生能源发电相关事务，在一定程度上提高可再生能源的发电竟争优势。

3.风能发电技术的发展趋势和应用进展

在人们环保意识的提升下，对于风力发电的重视度也越来越高，一方面，多年来风电规模的扩大和风能发电技术的应用导致现用电价接近火力发电的成本，经济效益得到了显著提高；另一方面，风力发电的建设速度有所提升，并逐渐渗透到边远的农村地带，对当地电力的供应作出了很大的贡献。另外，海上发电将逐渐击败陆上发电，占据再生能源发电的优势地位。

三、结语

综上所述，风能发电现在已经成为了当今世界的主流能源之一，在资源日益紧张的背景下，我们应该充分利用风能发电预测技术，推动风能发电技术的发展。

参考文献：

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