智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用

曲文浩

深能南京能源控股有限公司，江苏 南京 210000

0 引言

当前，很多国家为了避免不可再生资源短缺对国家发展的限制，大力推广和开发新能源技术。风能、太阳能、氢能和核能这些新能源都具有对生态友好的特点，其中，风能以其更加突出的优点在我国很多地区都得到了开发。风力发电在我国的研究水平处于世界前列，我国风能资源丰富且风电站建设成本较低，在这样优良的环境中，风能产业在我国获得了极快的发展[1]。特别是在我国内陆部分地区，地广人稀且风能资源储量丰富，建设了大型的风电产业基地，这些都为风电事业的发展打下了良好的基础。为了保证风电产业得以实现可持续发展，需要就如何管理强风电场等方面展开研究，从而实现风电机组在全寿命周期内的可靠运行，提升风电场发电量。

1 智能化技术概述

智能化技术是世界高新技术的发展方向之一，同时对企业的生产和经营活动非常重要，若利用得当，会对企业经济效益的提高发挥巨大的作用。风电产业引进智能化技术，为实现管理智能化和控制的自动化提供了基础，不仅有利于企业的经济效益的提升，还可以减少人力成本，从而为风电产业在我国的推广提供技术支持。现今，智能化技术的类别主要分为以下几种。

（1）神经网络控制技术。比较适合复杂的数据处理，主要用于综合处理和储存各类不够集中的数据。另外，当某些个体数据丢失后，不会因此而导致运行系统崩溃或者无法使用。

（2）专家系统控制。在多领域集成智能系统的组织、决策、调节过程中，专家系统控制能够有效解决不确定的模糊知识信息输入错误、非结构化问题等。但是，该技术存在一定的局限性，若给予的信息不够精准，则难以模仿到位，从而无法解决问题。

（3）集成智能控制技术。该技术是从传统的集成技术向着更先进的方向转变，将集成智能技术与深度模拟技术相结合，对模糊数据进行有效的收集和处理，从而实现自动化的控制和调整，提升了集成技术的先进性，也为自动化技术在整体结构的兼容性提供了帮助[2]。

2 智能化技术在风力发电中应用的必要性、可行性及优势

2.1 应用智能化技术的必要性

我国风电发展已然形成体系，但是由于风电的特点，若采用风电并网，则会对电网的稳定性和安全性产生不利影响。加强风电场的信息化建设，在风电场自动化控制系统中应用智能化技术，有利于实现电网安全的风电场控制模式。

2.2 应用智能化技术的可行性

现今，我国电网建设已经实现了数字化和自动化，在此基础上加入智能化技术是符合风电产业发展方向的。同时，为了响应国家号召，重视节能和环保工作，必然要发展清洁能源产业，而风电产业的发展必然要向着效率高的方向发展，因此结合智能化技术是必然的，也是可行的。

2.3 应用智能化技术的优势

（1）在风电自动化控制系统中加入其他辅助功能，如影像数据分析功能，这样可以实现对数据的精准采集和分析，从而实时监督风电情况，避免故障发生后一直得不到维修。

（2）随着人们生活水平的提升，对服务的要求越来越高，而智能化技术可以实现为用户定制服务的要求。将智能化技术和大数据技术应用在风电产业中，可以获得从发电到用电过程的所有数据，从而根据数据分析获得服务内容的基本框架，为之后业务的开发提供数据支持[3]。

（3）智能化技术可以应用在网络平台中，管理人员通过大数据技术分析各类用电数据和电网的数据信息，可以为维护电网的正常运行和提高服务水平提供支持[4]。

3 智能化技术在风力发电自动化控制系统中的具体应用

3.1 可视对讲技术的应用

智能化技术的应用范围广泛且具有巨大的现实意义。在电力企业对客服务中可以加入可视对讲服务，促进风电自控系统和智能化技术的融合。生产该系统的厂家也可以将重点放在这类设备的研发中，仅需将管理端App安装在拥有Andriod系统的可视对讲用户终端上即可。若实现该过程，不仅可以极大地便利发电系统管理人员进行风电设备管理，还可以提高管理人员操作系统的效率，节约人力成本[5]。

3.2 智能感应技术的应用

风电场实现智能化的关键在于如何运用智能化技术，将智能感应和无线感应装置等智能化的电子设备用于风电场中是目前最为可行的手段。智能电子设备的主要功能在于监测电网，避免出现故障或者风力自身特性导致的电网不稳定等问题。这也是方便工作人员了解电网各项数据的有力支撑，为整合电网信息并进一步提升发电效率等提供支持。首先要针对风电场智能化电网进行仿真模拟，通过建模来模拟智能电网的运行过程，进而为应用在规模扩大到整个市区的真实电网打好基础。在建模过程中，要重视对风电场的监测，且监测要兼顾风电场的设备信息和各项参数。

3.3 极端载荷控制技术的应用

风电机组一般处于风能丰富的地方，这些地区一般环境非常恶劣，若遇到极端天气，可能会影响风电设备的正常运转。为了保证风电设备的安全性，需要采取动态调整策略及预先降载策略。基于风机模型的极端载荷工况控制技术，利用模式识别算法，可以达到预知危险的目的，使得风机能够提前执行载荷消减策略，平滑过渡极端载荷工况，避免风电机组在工作状态下超速导致停止转动，延长风机使用寿命。

3.4 主动尾流控制技术的应用

尾流导致的风能损失是目前风电项目急需解决的问题。为了减少发电量损失，需要进一步研究风电发电过程中的各项参数，深入学习风电相关的知识，进而在模拟风电发电情况后优化风电场配置。主动尾流控制技术的应用，使得后位风机因尾流减小带来的发电量增加大于前位风机主动降低尾流带来的发电量损失，最终提高风电发电效率，改善我国供电不足的情况。

3.5 无人机技术的应用

无人机技术的应用范围非常广泛，常用于风机智能巡检中。因为无人机具有防风、续航时间长且体积较小的特点，在操作员的控制下可以精准拍摄和检查风电机组。无人机可以将资料传递给地面接收系统，在人工检查资料的过程中可以分析风电机组是否发生故障并判断故障位置。无人机智能巡检可以有效减少人工成本，提高巡检效率，具有极高的应用价值。

3.6 AR技术在智能巡检中的应用

AR技术是增强现实技术的一种。风机巡检人员利用该技术配合智能化系统可以精准识别巡检或故障位置，具有极高的应用价值。巡检流程如图1所示。

图1 巡检流程图

由图1可知，利用增强现实SDK和计算机视觉SDK可以将巡检模型和实际风电机组情况进行有效对接，从而将巡检所获取的信息参数和构建的模型进行对比和分析，可以更好地定位故障，判定风电机组设备是否处于正常运行状态。巡检所得的资料参数最终会储存在以AR技术为核心的智能眼镜中。另外，若风电设备存在故障，按正常维修方式维修和养护即可。

4 结束语

综上所述，风力发电自动化控制系统日常主要工作在于对发电机组进行维护和检修，这些工作主要依据风电设备的自动化检测和智能控制，将智能化技术和风电自控技术进行融合，有助于解决其中的管理问题，促进我国风电事业的发展，保证供电不受阻碍。特别是在资源日益短缺的今天，加快风电的开发速度，加强智能化技术的融合具有深远的意义。