天人工智能技术在风力发电领域的应用

兰向宇

摘要：随着社会经济的不断发展，技术的不断进步，人们生活水平的提高，然而人工智能技术也被广泛的应用。因此，对于以往传统的火力发电方式来说，已经不能做到与时俱进，而且还会给环境带来一定的污染，在短时间内，虽然能带来一定的经济效益，但是对于社会环境的发展进步会产生直接的影响。在我国的发展中，长期面临着这样的问题，快速的经济发展和能源保护以及环境保护存在着矛盾，如何将这几个方面的关系有效地处理好，让矛盾得到减轻，在能源开发利用上使用清洁能源就是很好的解决方案。其低污染、可循环利用的特点，有效推动了多个地区的经济向着更好的方向发展。因此，风电已成为非常重要的清洁能源，风电技术也具有了非常重要的战略意义。但是此技术在有些方面还存在不足之处，随着人工智能技术的发展和推广将人工智能技术与风力发电相结合，可有效弥补风力发电的不足，使得风力发电的效率获得显著提高。

关键词：人工智能技术;风力发电领域;应用

引言

对风力发电以及电力生产而言，控制系统的应用发挥了重要的作用，是实现安全生产的核心。在信息化技术不断发展的背景下，现代化应用网络、结构、体系等逐渐成为风力发电控制系统中的核心技术，能进一步完善系统。

1人工智能技术基本概述

在社会发展中，信息化经逐渐成为主要的趋势，而且随着大数据技术和自动化技术的不断发展，人工智能正逐步渗透到人们的生产和生活中，并得到了广泛应用，获得一定成果。其中所谓的智能技术指的是在人工智能基础之上实施各环节操作的过程，如开发、研究和模拟以及拓展等。在风力发电的过程中，通过应用智能技术的运用，将风力发电自动化控制相应的系统构建出来，使得风电行业发电的效率获得提高，进而为风电企业带来一定的经济效益和社会效益。

2风力发电控制系统类型

风力发电控制系统主要有双馈风力发电控制系统和直驱式永磁风力发电控制系统两种类型。双馈风力发电控制系统是风力发电领域中常见且应用最为广泛的系统形式，具有较高的性价比，主要应用于大功率风力发电机中。随着信息化、智能化技术的不断发展，双馈风力发电控制系统也逐渐采用新的控制技术，如恒速恒频控制技术和变速恒频控制技术等，在对发电机进行控制时，普遍采用无功优化控制、矢量控制、直接功率控制以及滑模控制四种方法。直驱式永磁风力发电控制系统在不断发展过程中逐渐应用于小功率风力发电机中，其简单、有效且成本投入较少，主要采用扰动观察控制、转矩反馈控制、最佳叶尖速比控制以及功率反馈控制四种方法。

3风电工程建设项目现场管理存在的问题

（1）设备管理不到位。在风力发电工程管理的过程中，需要使用非常多的设备，对于这些设备进行科学的管理，能够有效提升风力发电建设工程质量，同时也能够降低设备的闲置率。而在当下发展的过程中可以发现，很多建设单位对于现场设备的重视程度明显不足，例如对现场设备没有进行功能分类、类型分类等等，这对于设备的后期安装和使用都带来了较大的影响。除此之外，还有一些精密度较高的设备，由于长期露天放置，导致出现了老化、锈蚀、污染等等问题，这些也会影响设备的实际使用效果。（2）建设单位水平参差不齐。在风力发电建设的过程中，由于技术难度较高，质量标准要求较为严谨，因此对于建设单位专业技术水平和现场管理能力都提出了较高的要求。由于近些年来我国风力发电行业发展教务迅速，很多风力发电单位纷纷成立，但是这些单位的经济实力、技术水平、管理能力都存在着一定的差异与问题。在风力发电工程项目建设的过程中，很多单位都存在着自身水平不高的问题，而这就会影响风力发电项目的正常投产，同时也会造成严重的经济损失。

4人工智能技术在风力发电领域的应用措施

4.1无人机在智能巡检中的应用

对于风力发电机智能巡检的无人机技术来说，其主要的特点应为具有一定坑风能力，而且在续航上有较长的时间，其中在风力发电机智能巡检应用的过程中，无人机能加大控制力度，针对各种应用情况进行有效控制，通过拍摄指定的位置，实现实时监测风力发电机组，为风力发电保持运行状态提供重要的保障。当无人机拍摄工作实施之后，能传输所拍摄的图片和视频至其在地面的接收系统中，实际传输的过程中，主要是通过实时传输系统，技术人员对信息和数据资料实施对比工作，进而对风力发电机组状态情况进行有效的分析，这种无人机实施智能巡检与传统人工巡检方式相比，能够使得巡检的效果获得明显的提高。

4.2最优控制智能技术的应用

在自然环境中，风速、风向都属于不确定、不稳定的因素，然而在风力发电过程中，这二者却是极其重要的因素，由于可控性较低，需要在研究中重点探究如何对其进行控制，以确保风力发电的稳定性。对此，可以将最优控制智能技术应用于风力发电控制系统，实现对风速感应设备、发电机等的控制，及时获取风速、风能变化数据，将其保持在稳定状态内。传统的风力发电控制系统较为落后，再加上发电机组运行环境较为恶劣，需要控制系统实现机组启停、发电控制等功能，并且很难构建风速线性模型，在一定程度上提升了工作人员的工作难度。将最优控制智能技术应用于风力发电控制系统，能够有效明确风速捕捉点以及风速平衡点，构建专业的线性模型，对相关数据、数据变化之间的关系进行高效控制。同时，为了避免数据之间出现冲突，还可以结合实际情况调整智能技术的应用，对线性模型进行优化，保证数据的准确性，并且在扩展矢量控制动态模型的情况下，还能设计出调节器的最优输出功率。为了避免风速测量失真，还可以对变流器的速度进行控制，进而控制发电机。为了获取嘴阀风能，可以将反馈线性化和跟踪控制系统应用于风力发电控制系统，跟踪和控制发电机转子转速以及风速变化，采用最佳叶尖速比方法，保证最大限度地获取额定风速、风能，实现发电机的输出功率控制。另外，还可以采用LQG控制方法，找到一个控制序列，然后对变桨距控制器进行优化设计，修改一些可以控制的信号。这样能够在额定风速下促使发电机尽可能获取风能，并且在额定风速值之上确保输出功率的稳定性，在引进自由参数之后，对高频率、低频率之间的权重进行重新分配，从而保证系统最优性能。

4.3大数据分析技术的应用

智能感知技术虽然有很多优点，但是仍然需要另外增加传感器，在增加时实际成本比较高，还缺少一定的扩展性。风力发电机的数据量比较大，一个大型发电机公司需要管理的风机超过上千台，其产生数据量是非常大的，其级别达到了TB级。因此，如果可以对传感数据不进行增加，而是通过新的大数据技术运用，从机组数据入手，实施采集和存储，并从风机生产运行数据入手进行相应的挖掘，充分利用深度学习和自然语言处理人工智能分析方法进行有效分析，使得机器设备可以实现状态分析，有效预防风电机组的部件故障，更好地避免电量损失。

结语

在风力发电领域中，人工智能技术的广泛应用将对社会发展产生直接而深远的影响，并在能源需求上，为社会发展提供强有力的支持。因此，我们需要不断改变以往传统的风力发电管理模式，积极进行技术改进，让风力发电的效率获得有效提升。因此，在风发电领域中，充分利用人工智能技术，构建起更加先进、优越的智能化风力发电管控系统，可以进一步提我国风力发电的质量。

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