人工智能技术在风力发电领域的应用

雷晓翔

摘  要：随着世界经济的不断增长，全球对能源的需求也在不断增长。过去，以火电为基础的传统能源模式日益突出。因此，如何应对推动人类经济发展的能源安全和环境保护成为一个大问题，而利用新能源技术以风力发电的形式成为解决这一问题的技术手段。因此，风电技术的发展对人类社会的可持续发展起着重要的作用，但作为一种新技术，风电技术还有许多问题需要解决。作为“第四次科技革命”的重要标志，人工智能技术可以模拟人类意识和思维信息的过程。通过人工智能技术的应用，可以更有效地解决风电技术发展中的诸多问题。

关键词：人工智能技术;风力发电;应用

随着经济的快速发展，人们对能源的需求越来越大。传统的火力发电方式对环境造成了严重的污染。虽然能在短时间内看到经济效益，但不利于社会的健康长远发展。因此，处理好经济发展、能源保护和环境保护之间的关系是当今世界发展中的一个重要问题。采用新的风力发电模式可以协调环境保护与经济发展的关系，减少两者之间的矛盾，实现能源的良好循环利用，保证经济的稳定发展。因此，风电技术对于人类社会的可持续发展具有十分重要的现实意义，但在风电技术方面，也存在一些问题。人工智能技术与风力发电的结合，不仅可以提高风力发电的整体效率，而且可以有效解决风力发电技术发展过程中的诸多问题，实现风力发电技术与人工智能技术的高效结合，推动我国风电产业向更好更快的方向发展。

1智能技术概述

信息技术已成为社会发展的趋势，计算机技术、大数据、自动化技术、智能化技术被广泛应用于人们的生产生活中，并取得了良好的效果。智能技術是人工智能进一步发展、研究、仿真和推广的过程。智能技术在风力发电中的应用，可以构建风力发电的自动控制系统，提高行业的发电效率，实现企业经济效益和社会效益的同步提高。

智能技术主要有三种：（1）神经网络控制技术。该技术主要适用于数字计算和处理，主要用于数据处理。数字处理系统不会受到整个系统的影响，即使其他系统失去功能，也不会影响神经网络控制技术的应用。（2）专家系统控制技术。该技术主要用于智能组织、调节和控制，能够处理非结构化问题和不确定信息。但应用于表面知识处理时，缺乏灵活的模仿能力。（3）集成智能控制技术。该技术主要朝着集成化和集成化的方向发展，能够高效地处理一些模糊数据，实现智能技术的优化和集成，降低系统故障概率，集成单个智能技术，提高技术效率。

2人工智能技术应用在风力发电中的必要性、可行性与优势

2.1智能化技术应用的必要性

风力发电是一种可再生资源。我国风电产业已进入快速发展的成熟阶段。风力发电在应用中存在间歇性、随机性和波动性等问题。它不仅会影响风力发电的效率，还会影响电网的安全，带来安全风险，导致电能质量差的问题。为了有效地控制风力发电的波动性和间歇性，保证电网的安全，需要重视风力发电设备的有功功率平衡。随着电力需求的不断增加和电网设备规模的不断扩大，将人工智能技术应用于风力发电可以大大提高电网发现的效率和质量，提高电网运行的安全性。

2.2智能技术应用的可行性

与其他项目相比，风电场的节能效果有很大的不同。一般采用功率控制的方法来实现风电机组最大功率的集中控制，可以提高风电场的工作效率和安全性能。数字化是电力设备和人工智能技术应用的前提。目前，数字化技术在风力发电系统中得到了充分的应用，为人工智能技术在风力发电中的应用奠定了坚实的基础。

2.3智能技术应用优势

人工智能技术在风力发电中的应用，可以构建风力发电的智能控制系统，为管理者进行决策和判断提供支持。通过对风力发电自动化系统的控制，可以对采集到的数据进行分析、处理和集成，应用于风力发电系统的自动检测，及时发现系统中存在的故障，并及时提出有效的解决方案。自动化、智能化工作模式将成为未来风力发电行业的主要发展模式;智能技术可以提供个性化的服务。在大数据技术的支持下，全面控制风电机组的所有数据。通过对信息的筛选和处理，可以为单个风电机组提供更有针对性的服务。

3人工智能技术在风力发电领域的具体应用

3.1无人机应用在智能巡检之中

无人机技术具有持续时间长、抗风能力强的特点。用于风力发电机组的智能检测。无人机操作人员可对其进行适当控制，射击指定位置，实现对风电机组的实时监控，保证风电机组有序高效运行。无人机拍摄完成后，拍摄的图像和视频可以通过传输系统传输到地面接收系统。通过数据对比，技术人员可以分析风电机组是否处于正常运行状态。与传统的人工检测相比，无人机智能检测可以提高检测效率和质量，降低检测成本，提高企业的经济效益。

3.2风电预测方法

当风电预测主要是物理预测和统计预测时。物理预测是一种常用的风电预测方法。它通过天气预报提供风速、风向等数据信息，并与风场周围的实际信息进行比较。通过建立模型，依托大数据技术，实现风电预算的精确计算。物理预报方法的优点是不需要历史数据的支持，但需要准确的天气预报数据和风场地理信息作为基础，涉及的参数较多。但由于天气预报是按时间间隔分布的，因此物理预报方法更适合于短期预报。统计预测方法主要采用数理统计的方法，通过对实际和历史发电数据的调查，构建模型，通过数据的统计，实现对未来风电发电量的合理预测。

3.3智能感应技术的应用

为了使智能电子设备在风力发电厂中得到有效利用，有必要对智能电网进行建模。为了实现智能电网的实时、集中、高效控制，最重要的是实现对风电场设备的高效控制，并对采集到的风电场设备的相关数据和信息进行整合和分析。智能传感器、无线传感器等传感器的应用，可以为智能风电场的有序运行提供支撑。

3.4大数据分析技术的应用

虽然智能传感技术非常好，但是它需要额外的传感器，这导致了成本高和可扩展性不足。风力发电机组的数据相当可观。一家大型风力发电公司管理着数千台甚至近万台风力涡轮机，每年产生的数据都在TB级以上。因此，如果不增加额外的传感器设备，新的大数据技术可以用来收集和存储单位数据。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能分析方法，对风机生产运行的数据进行挖掘和分析，实现设备运行的低效分析和亚健康问题预警分析，防范风电机组的关键部件，降低电能损耗将成为新的热点应用方向。

结论

风力发电关系到社会能否实现可持续发展，为社会发展提供能源支持。要完善风电管理模式，提高风电发电效率，满足经济发展对能源日益增长的需求。将人工智能技术应用于风力发电领域，可以实现对风电机组的实时监控，提高风力发电的效率和质量，构建完整的智能风电管理和控制系统，促进我国风电产业的稳定和长远发展。

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