风力发电自动化控制系统中智能化技术应用

2024-03-08建湖县建筑设计院有限公司

电力设备管理 2024年2期

建湖县建筑设计院有限公司陶磊

传统发电模式消耗了大量的煤、石油、天然气等能源，不利于电力行业的可持续发展，目前，风力发电已成为一种新型发电模式。如今智能化成为各行业发展的主流趋势，风力发电作为新能源发展的重要组成结构，在其自动化控制系统当中合理应用智能化技术能够发挥显著且多样的优势能效，成为推动风力发电行业可持续发展的重要驱动力，也是风电行业发展的重要动力。

1 风力发电自动化控制系统中智能化技术应用的优势分析

智能化技术应用的优势具体包括以下内容。第一，提高效率。智能技术通过实时监测风速、温度和其他环境因素，结合先进的控制算法，可以精确调整风力发电机组的运行参数，从而最大限度地利用风能。例如，通过智能化技术，风机可以根据当前的风速和预测的风速变化进行自动调整，使得风机在各种风速条件下都能够以最佳转速运行，实现发电效率的最大化。第二，改进预测性维护。智能化技术可以利用机器学习算法分析风机的运行数据，识别出潜在的故障和趋势，并在故障发生之前进行预警和提醒。通过预测性维护可以有效减少机器故障造成的停机时间，提高设备的可靠性和运行时间，降低维护成本[1]。第三，增强操作控制。智能化技术能够实现对风场的实时监控，包括对每台风力发电机组的状态、功率和输出进行实时跟踪。当系统检测到异常情况时，可以及时发出警报并采取相应的措施，使操作人员能够更加方便地进行远程控制和调整，以此提高整个风场的运行效率和安全性。第四，优化能源利用。智能化技术可以结合气象数据和风场实际运行数据，通过大数据分析和预测模型，对风能资源进行更精准地评估和利用。第五，实现通信的自动化控制。自动化控制可及时记录风速风向和发电量，通过整合大数据对风力设备进行故障监督和管理，根据故障问题找到原因并及时解决。风力发电机可以运用人工神经网络控制系统，及时捕捉变化的风等，使风力发电机向智能化方向发展。

2 风力发电自动化控制系统中智能化技术的具体应用

2.1 风力发电自动化控制系统中可视化控制技术的应用

可视化控制技术作为一项多功能工具，通过利用监视器、触摸屏和图形界面等可视显示设备，可视化控制技术能够直观呈现风力涡轮机组的运行状态，为操作人员提供了清晰的系统运行信息。利用可视化控制技术，操作人员能够有效监控和控制风力发电系统的运行，并实时获取重要的运行数据，对系统的安全稳定运行起到至关重要的作用[2]。

第一，通过实时监控和状态呈现功能，操作人员可以在显示屏上实时监测风力发电机组的运行状态、各种参数、风速和转速等数据，有助于快速发现任何异常情况，并及时支持决策，提高系统的安全性和可靠性。第二，可视化控制技术实现了远程监控和操作，使操作人员能够从集中控制中心远程访问风力发电系统，并进行实时调整和控制。第三，可视化控制技术也起到了故障诊断和维护的重要作用。通过对系统故障的可视化分析，操作人员可以更快速地定位故障原因，并迅速进行维修。通过可视化对讲系统，相关工作人员可以实时命令系统对故障信息进行整理和传输（如图1所示）。此外，对运行数据进行可视化分析和报告生成，有助于系统性能进行趋势分析，为系统的优化和改进提供了数据支持。

图1 风电可视对讲系统

2.2 风力发电自动化控制系统中数据整合技术的应用

风力发电自动化控制系统中的数据整合技术是将来自各个子系统和传感器的数据进行整合、处理和分析，以提高风力发电系统的运行效率、安全性和可靠性。数据整合技术的应用主要包括以下方面。

第一，数据采集与传输。风力发电自动化控制系统中存在着大量的传感器和执行元件，用于采集风机转速、风速、温度、湿度、电流、电压、功率等各种数据。这些数据需要通过各种通信协议（如Modbus、Profibus、Ethernet 等）进行传输，然后整合到统一的数据平台中。数据整合技术要求能够支持多种通信协议，并且能够实现数据的实时、可靠传输。第二，数据存储与管理。风力发电系统产生的数据量巨大，需要将这些数据存储到数据库或数据仓库中进行管理。数据整合技术需要具备高效的数据存储与管理能力，能够对海量数据进行快速地存储、检索和分析。同时，还需要考虑数据的备份、恢复和安全保护等问题。第三，数据处理与分析。通过对风力发电系统产生的数据进行处理和分析，可以实现对系统运行状态、设备性能和故障诊断等方面的监测和分析。数据整合技术具备强大的数据处理和分析能力，包括实时数据处理、历史数据分析、数据挖掘、模式识别等功能。为此，就需要选择适当的数据库系统，如关系型数据库（MySQL、SQL Server）或NoSQL 数据库（MongoDB、Redis），用于存储实时采集的数据。第四，可视化与报表。数据整合技术还具有支持数据可视化与报表功能，通过图表、曲线、地图等形式直观地展现风力发电系统的运行情况。这有助于运维人员实时了解系统运行状况，及时发现异常和问题。在实时数据处理期间可以利用数据处理工具（如SCADA 系统、MATLAB 等），对实时采集的数据进行处理和分析，而大数据分析期间可以应用大数据技术和人工智能算法，对大规模数据进行分析，识别出潜在的故障模式和趋势，并优化系统运行参数[3]。

2.3 通过智能化技术有效管控工作人员的操作环节

通过智能化技术，可以有效管控风力发电自动化控制系统工作人员的操作环节，具体步骤如下。第一，智能监控系统。引入智能监控系统，通过传感器和监测装置实时监测风力发电设备的运行状态、风速、转速等关键参数。这些数据可以通过物联网技术实时传输至中控平台。第二，自动化控制系统。利用先进的自动化控制系统，对风力发电设备进行远程控制和实时调整，以最大限度地优化风力发电系统的运行效率和稳定性。自动化控制功能可以通过专门设计的智能控制算法实现。第三，大数据分析。利用大数据分析技术，对风力发电设备的运行数据进行深入分析和挖掘，能够快速发现设备异常、故障预警，以及优化建议，从而提高风力发电系统的可靠性和故障诊断能力。第四，智能化调度系统。应用智能化调度系统，可根据风力发电设备的实时状态和外部环境因素，实现对风力发电机组的合理调度和运行控制，使其充分利用风资源，降低风电资源的波动性带来的影响。第五，远程操作与预警系统。建立远程操作与预警系统，让操作人员可以通过手机、平板等便携设备随时随地对风力发电系统进行监控和操作，并能够及时收到异常预警信息，从而可以快速作出相应的调整和处理。

2.4 风力发电机组的智能化控制技术

2.4.1 保障电力供应

第一，智能化控制系统通过实时监测风力资源和环境条件，精确预测风力的变化，以便根据需要调整风力发电机组的转速和桨叶角度，最大限度地利用风能。这种实时的优化调度可以有效提高风力发电机组的发电效率，并且可以根据电力需求和电网状态进行灵活调整，从而保障电力供应的稳定性[4]。第二，通过机器学习和大数据分析，智能化控制系统可以自动识别潜在的故障模式和趋势，并在故障发生之前提前发出警报，从而减少机器故障造成的停机时间，提高设备的可靠性和运行时间。第三，智能化控制系统还可以根据气象数据和风场实际运行数据，进行预测性维护的调度。通过分析和预测风力发电机组的运行状态和寿命，可以合理制订维护计划，减少维护成本，延长设备寿命，从而更好地保障电力供应的稳定性。

2.4.2 控制极端荷载

风力发电机组在极端天气条件下如暴风雨、暴风等极端荷载时，需要确保设备能够快速、准确地应对，以保障设备和人员的安全。智能化控制技术在这方面的应用，能够通过实时监测和控制，保证风力发电机组在受到极端荷载时的稳定运行。智能化控制系统可以通过实时监测风力发电机组的振动、扭矩和轴向力等参数，识别风力发电机组是否受到了极端荷载的影响。一旦发现受到极端荷载的影响，智能化控制系统能够立即调整发电机组的转速和桨叶角度，以减轻受力部件的负荷，保护设备不受机械过载损伤。此外，智能化控制系统还能够实现对极端荷载情况下的自动化应对，以预设的保护控制逻辑和应急处理方案，让风力发电机组在受到极端荷载时能够快速、自动地做出应对，提高风力发电机组在极端环境下的安全性和稳定性，保障设备和人员的安全[5]。

2.5 风力发电自动化控制系统中主动尾流控制技术的应用

风力发电自动化控制系统中的主动尾流控制技术是一种用于提高风力涡轮机效率的先进技术。该技术通过对风力涡轮机的转子叶片进行智能控制，以适应不同风速和风向条件，减少尾流效应，提高风力发电机组的发电性能和整体效率。主动尾流控制技术的应用包括但不限于以下四个方面。第一，提高风力涡轮机的功率输出。通过主动控制涡轮机叶片的角度和姿态，可以减少叶片与尾流的相互影响，降低阻力，提高功率输出。在不同风速和桨叶转速下，智能控制系统可以根据实时测量的风速和风向数据，调整叶片的位置和角度，最大限度地将风能转化为机械能。第二，减少系统疲劳损伤。尾流效应会导致涡轮机叶片受到非均匀的气流和压力作用，长期作用下会导致叶片和机箱的疲劳损伤。主动尾流控制技术可以减小尾流效应，降低叶片和机箱的受力，延长风力涡轮机的使用寿命。第三，提高整体风电场的功率密度。在风电场中，多台风力涡轮机之间会相互干扰，产生交错的尾流效应。通过主动尾流控制技术，风力涡轮机可以相互协调，减少相互影响，提高整体风电场的功率密度和利用率。第四，提高风力发电系统的稳定性。主动尾流控制技术可以使风力发电系统更加稳定可靠，降低叶片和机械部件的疲劳损伤，减少风力发电机组的维护成本，并提高系统的可靠性和稳定性。