人工智能在风力发电领域的应用探讨

张勇

摘  要：传统能源生产方式如火電所涉及到的污染问题比较明显，难以满足生态环境保护要求。近些年来，随着新能源的开发与利用，以风能为主的能源发电形式逐渐取代传统火电方式并成为发电行业的主流技术方式。为进一步加强对风力发电方式的应用推广力度，本文主要立足于风力发电情况，对人工智能技术在风力发电领域中的应用问题进行研究分析，以期可以助推风力发电领域健康持续发展。

关键词：人工智能;风力发电领域;能源

引言：社会经济水平的持续提升促使生产生活对能源的需求逐渐加剧，尤其是电能能源。近些年来，为满足生产生活用电需求，保障用电服务质量稳定增强，我国发电行业更加侧重于运用新能源方式实现清洁安全发电过程。与传统火力发电相比而言，新能源发电方式比较注重强调生态环境保护问题，并通过合理开发与利用清洁能源，缓解长期以来经济发展与能源保护及环境保护之间存在的矛盾问题。结合当前新能源开发利用情况来看，以风能发电为主的方式手段逐渐取代传统火力发电方式，并通过凭借其低污染以及可循环利用的优势特点，目前已经在多个城市地区中得到了良好推广与应用。然而，因我国风力发电方式上处于初步应用阶段，在某些层面上还是存在亟待解决的问题。为保障风力发电方式得以深入持续应用，行业内部人员主动将人工智能技术融入到风力发电领域当中，以期可以弥补风力发电存在的短板问题。

1 人工智能在风力发电领域中的应用可行性分析

与传统发电项目不同，风电场发电项目主要采取功率控制法实现对风电机最大功率的管控处理，以期可以全面增强风电场运行效能。近几年来，为进一步拓宽风力发电领域建设规模，保障风力发电效果持续增强，行业内部人员需要对风力发电模式以及管理内容进行升级改造。如在传统数字化技术的应用基础上，拓展应用人工智能技术实现对风力发电全过程的控制管理。举例而言，将人工智能应用于风力发电领域中，可通过构建风力发电智能控制系统实现对风力发电过程的自主决策与判断。与此同时，工作人员可通过风力发电智能控制系统反馈的数据，对当前风力发电系统运行状态以及异常问题进行精准判断[1]。

并联合人工智能技术完成对异常问题的检测分析，并提出针对性解决方案及时排查异常问题。除此之外，工作人员也可以运用人工智能对个性化服务体系进行健全完善。一般来说，在大数据以及云计算等新一代通信技术的支持下，工作人员可通过人工智能管控方式，对风力发电机的运行数据进行整合处理。并根据处理情况，为各个风力发电机提供针对性服务。从上述内容上不难看出，将人工智能应用于风力发电领域中不仅可以全面提高风力发电效率与质量，同时也可以助推风力发电领域的健康持续发展，具有重要的可行性价值。

2 人工智能在风力发电领域中的应用发展及实践分析

2.1 风电机组故障诊断中的应用发展及实践

2.1.1 风电机组故障问题及诊断方式分析

风电机组发电期间其内部机械结构部分需要长期处于高效运转状态，所涉及到的工作强度较高。且与传统火电机组相比而言，风电机组所面临的环境更加恶劣，如多设在风力较强的海上或者高地当中。在上述因素的联合作用下，风力机组在运行过程中很容易受到不稳定因素的影响而出现故障问题。结合以往的故障诊断经验来看，风电机组作为机电综合系统的领域范畴，通常会发生电气系统故障以及齿轮箱故障的问题。

虽然故障有可能是独立发生的，但是通常情况下故障之间会存在明显的映射关系，因此在状态监测以及故障诊断方面所表现出的难度较大。传统风电机故障诊断方法主要可以从数学诊断以及智能故障诊断等方面进行诊断分析，然而从实际情况上来讲，大多数风电机组故障诊断还是会依靠人工检测方式进行诊断分析，并未完全达到自动化故障诊断水平[2]。

2.1.2 人工智能诊断方式的应用

目前，为全面实现风电机组自动化故障诊断过程，行业内部人员主动将人工智能技术引入到风电机组故障诊断工作当中。与以往智能诊断方式不同，人工智能诊断比较侧重于运用人工神经网络算法，实现对风电机组故障问题的诊断分析。从客观角度上来讲，人工神经网络可以视为基于模拟人类大脑学习知识的行为而研发的一种人工智能算法。

在应用过程中，人工神经网络只需要通过自我训练以及学习某些规律就可以在给定输入值的前提条件下，计算得出与预期最为接近的数值结果。结合应用反馈情况来看，人工神经网络方法作为预测网络模型的领域范畴，可以在风电机组故障诊断中得到良好应用，尤其是在齿轮箱以及发电机机械故障方面。除此之外，基于人工神经网络的故障诊断方法，可完成对风电机组全周期运行过程的检测诊断，并满足实时监控与容错要求，在一定程度上可以有效减少故障误报等问题[3]。

2.2 风电发电量预测分析

与传统火电厂相比，风力发电模式在随机性以及波动性等特征方面表现明显。也就是说，风电并入电网过程，往往会对电网安全稳定运行产生负面影响。而如果可以提前预测风电发电量并做好发电与并网负荷的调节管理，这对于并网安全运行而言，具有较强的意义价值。目前，随着人工智能技术的应用发展，该项技术已经成功在风力发电领域中得到了良好应用，并且在风电发电量预测方面取得了良好成果。举例而言，人工智能法在自动化以及智能化方面所呈现出的优势特点较强，该项技术可在超大规模的数据量中找出数据之间存在的映射关系，并高效完成统计预测过程。

结论：总而言之，人工智能的应用发展为我国风力发电领域注入了全新的发展活力。鉴于人工智能的重要性，建议在今后的发展中，风力发电领域应该加强对人工智能及相关技术的应用推广力度。并主动补齐传统风力发电管理模式存在的短板问题，将人工智能及相关技术更好地融入到风力发电领域当中。相信在行业内部人员的不断努力下，人工智能将会在风力发电领域中得到进一步应用发展，为我国新能源的开发与利用奠定良好保障。

参考文献：

[1]于锦春. 风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用[J]. 通信电源技术，2020，37（03）：145-146.

[2]童飞. 人工智能技术在风力发电领域的应用[J]. 低碳世界，2020，10（09）：46-47.

[3]段慧云，汪洋青. 人工智能技术在风电机组智能巡检中的应用[J]. 科学技术创新，2019（30）：155-156.