人工智能技术在风力发电领域的运用探析

程毅

摘  要：本文首先分析了人工智能技术在风力发电领域中的应用必要性与优势，并从故障处理、发电量预测、智能巡检等方面，总结人工智能技术在风力发电领域的运用策略，以此推进风力发电行业的快速发展。

关键词：人工智能技术;风力发电;运用

1 人工智能技术在风力发电领域中的应用必要性与优势

人工智能技术属于计算机科学的分支，能够赋予计算机根据人类行为进行相应的计算与知识使用，形成模拟人类思维过程的智能行为，从而帮助计算机完成更高层次的应用。在人工智能技术不断发展成熟的背景下，技术类型不断增多，其应用范围也不断扩大，逐渐渗透到新能源使用领域中，并取得较好的使用成效。

1.1人工智能技术在风力发电领域中的应用必要性

风力发电技术作为一种新能源发电技术，社会对其关注度较高，随着风力发电行业的发展，总体技术稳定性较高，但由于发展时间较短，在实际使用当中仍伴随着技术问题的出现。比如风力发电所产生的电量不稳定，电能并网存在困难，这些问题不仅影响电网安全，同时也限制了风力发电技术的进一步使用。为了更好地控制风力发电中存在的波动性与间歇性问题，需要开发使用更为先进的人工智能技术，切实保障风力发电安全，提升风力发电使用效率，进一步平衡发电功率，满足风力发电技术发展过程中所产生的技术需求。

1.2人工智能技术在风力发电领域中的应用优势

首先，人工智能技术能够提升对风力发电的控制强度，借助人工智能技术建设相应的风力发电控制系统，保证风力发电自动化系统的顺利运行，强化自动监测与故障检修，通过实施故障检测，使风力发电系统运行始终维持在稳定的状态中。其次，提升运行效率，满足个性化需求，人工智能技术兼顾数据处理速度与人类思维模拟，可以对风力发电系统进行人工数据检测，及时掌握风力发电系统运行中的相关数据，同时借助计算机大数据技术，提升对运行数据的筛选与处理能力，根据不用类型风力发电设备的实际情况，提供个性化服务，满足多种运行需求，切实解决运行故障。

2 人工智能技术在风力发电领域的运用

2.1 人工智能技术在风力发电故障处理中的运用

风力发电机组为外部作业，所面临的环境较为复杂，且机组零件多而精密，在长期的机械构建旋转当中，容易出现机组故障，影响风力发电机组的正常运行。针对所出现的机械故障与电力系统故障，目前所采用的故障处理方式仍以人工处理为主，并未实现全自动故障诊断与排除，而人工智能技术的引入则有效提升了风力发电中的故障处理效率。目前人工神经网络智能算法能够较好处理风力发电机组中出现的故障，在总结风电机组常见故障发生规律的基础上，通过计算机学习能够实现在输入定值的情况下取得预期故障处理效果，其中的BP神经网络作为应用最为广泛的神经网络模型之一，以梯度搜索技术减少输入值与期望输出值的误差均方差，有效解决风电机组硬件设备故障，满足故障诊断当中的监控与容错需求，风电机组中的风速、发电量、机组设备运行速度等是可以进行调整的自然参数网络输入层，而机组正常运行、齿轮箱与发电机等则是作为输出层的故障异常参数。在风电机组发生故障的情况下，收集当前风电机组异常运行参数，并与正常运行参数进行对比行形成样本值，作为机组异常运行报警所需要的参数上下限设定，对机组正常与异常情况开展对应的神经网络输出，在输出值接近样本值的情况下，代表机组运行可能出现故障或者已经出现故障。BP神经网络系统参与机组故障预测的阶段主要包括训练与模型应用，训练阶段中，通过样本值输入开展神经网络的训练与模拟，以不断调整网络权值为主要训练模式，当某个权重达到一定水平之后代表完成训练，并确定样本对应节点所形成的输出阈值，异常状态对应节点最小输出值为第一阈值，平均输出值为第二阈值。

2.2 人工智能技术在风力发电量预测中的运用

目前开展风力发电量预测的主要方法包括物理预测与统计预测，其中物理预测主要通过观察当前环境气候总结气象数据，建立数据模型计算得出风速与风向数据，从而得出大致的风力发电量，物理预测方法优势在于不用借助历史数据就进行处理，缺点在于预测精度不高，所需输入参数较多，尤其是其中气候环境数据的精确性难以得到保障，导致无法实现长期稳定的风力发电量预测，只能开展短期预测。统计预测则是借助历史数据分析预测后续发电量，最终统计结果精度仍存在较大误差。在当前风力发电技术不断成熟的背景下，风力发电量不断增大，且面临的外部环境更加复杂，传统的风力发电量预测方式不再适用，可借助人工智能技术进行实时发电量预测，比如采取人工神经网络系统实现对短期风电功率的精准预测，在寻找风电机组历史数据映射关系的基础上，模仿人類思维建立数据模型，探寻数据之间的关系，使最终预测结果更加精准有效。除了人工神经网络系统的运用之外，提升输入数据的规律性与准确性，减少较大误差点的出现，也是提升风力发电量预测准确度的主要策略，借助人工智能技术开展在线监测，收集空气密度、大气湿度等关键数据，不断缩小关键数据的采集时间段，提升所收集数据的可代表性，通过加大输入参数来保证预测准确性，也可建立综合性的天气预报模型，提升气象数据的准确性，减少由于恶劣天气影响所形成的数据偏差。

2.3 人工智能技术在风力发电智能巡检中的运用

风电机组的工作环境普遍较为恶劣，受外界环境的干扰，风电机组在实际运行中经常出现偏航系统与刹车系统故障，为减少故障发生率，可借助人工智能技术对风电机组进行巡查，分析其实时运行状态，及时寻找其中可能出现的问题并及时解决。AR技术目前是除无人机之外最为常用的风电机组智能巡检技术之一，通过数据模拟的方式开展模拟训练与智能巡查，在收集并分析数据的过程中，还原风电机组可能出现的问题，并借助无人机来采集五力参数，结合风电机组所处地区的实际情况，反映影响机组正常运行的参数，并采取针对性方法进行解决。

结束语：

目前风力发电技术仍在持续的发展中，为充分保证风电机组的正常运行，需要引入先进的人工智能技术来保证风电能源供应，构建更加高效稳定的风电系统，进一步提升风力发电质量。

参考文献

[1]谢瑶滨.人工智能在风力发电领域的应用探讨[J].科技资讯，2021， 19（10）：41-43.