电气自动化在新能源发电中的技术研究

1 电气自动化在新能源发电中的技术优势

1.1 提高发电效率

电气自动化技术可对新能源发电设备展开精准的控制与监测。就拿风力发电来讲，借助自动化系统，能够依据风速与风向的实时变动情况，自动对风机叶片的角度和转速加以调整，促使风机始终维持在最优工作状态，进而最大程度地捕捉风能，提升发电效能。在太阳能光伏发电领域，自动化跟踪系统能够让光伏板实时追踪太阳的位置，保证光伏板始终与太阳光保持垂直，延长光照时长、增强光照强度，从而提高太阳能的转化效率。

1.2 增强系统稳定性

新能源发电在很大程度上受制于自然条件，像风力变化的不稳定性、光照呈现的间歇性等情况，均会引发发电系统输出功率的起伏波动。电气自动化系统具备实时监测发电系统运行参数的能力，一旦察觉功率波动，便能迅速作出反应。它可以借助调控储能装置的充放电状态、调整发电设备的输出功率等途径，来稳定发电系统的输出，进而保障电力供应既稳定又可靠。以光伏发电系统为例，若遭遇云层遮挡，致使光照强度骤然降低，自动化系统能够即刻控制储能电池进行放电，以此填补发电功率的缺口，确保电网得以稳定运行。

1.3 降低运维成本

传统新能源发电设备运维需投入大量人力进行定期巡检和故障排查，效率低、成本高。电气自动化技术应用使发电设备实现远程监控与故障诊断。运维人员通过监控中心可实时掌握设备运行状况与参数，捕捉潜在故障风险。设备故障时，自动化系统能快速锁定位置，并通过短信、邮件等通知运维人员，缩短故障处理时间。此外，自动化系统可智能分析设备运行数据，提前预判维护需求，实现预防性维护，减少设备停机时长，降低维修成本。

2 电气自动化在新能源发电中的关键技术

2.1 传感器技术

传感器技术于新能源发电的电气自动化进程中起到了举足轻重的作用。在风力发电这一领域，传感器可对风速、风向、叶片角度及转速等关键参数予以实时监测。借助精准测量风速与风向，控制系统能够及时对风机的朝向以及叶片角度作出调整，让风机始终处于最为理想的迎风状态，进而最大限度地捕获风能，提升发电效率。举例来说，一旦风速过高，传感器会迅速察觉这一变化，并把信号传输给控制系统，系统会自动调节叶片角度，以此避免风机因过载而受损。在太阳能光伏发电方面，传感器同样是不可或缺的存在。光照传感器能够实时感知光照强度与光照角度，并将这些信息反馈至跟踪系统。跟踪系统依据传感器所提供的数据，对太阳能电池板的角度进行调整，使其始终与太阳光线保持垂直，从而提高太阳能的吸收效率。此外，温度传感器可对太阳能电池板的温度进行监测，毕竟过高的温度会致使电池板的发电效率降低。当温度过高时，控制系统能够采取相应的散热举措，确保电池板在适宜的温度条件下运行。

2.2 自动控制技术

自动控制技术堪称达成新能源发电电气自动化的关键所在。它能够依据新能源发电系统的实际运行状况以及外部环境条件，自行对发电设备的运行参数加以调整，从而保障发电系统稳定且高效地运转。以风力发电为例，自动控制技术可实现对风机启动、停止、调速以及功率控制等一系列功能。当风速达到启动的临界值时，自动控制系统便会下达指令，开启风机；而当风速超出安全范畴时，系统会自动让风机停止运行，以此来保障设备的安全。此外，借助对发电机的调速控制，能够让发电机输出的电能在频率和电压方面保持稳定，从而契合电网的接入标准。在太阳能光伏发电领域，自动控制技术能够实现对光伏阵列的最大功率点跟踪（MPPT）。鉴于太阳能的光照强度、温度等因素处于持续变化之中，光伏阵列的最大功率点也会相应发生改变。自动控制系统通过实时监测光伏阵列输出的电压和电流，运用恰当的算法对最大功率点进行追踪，使得光伏阵列始终在最大功率点附近运行，进而提升光伏发电的效率。

2.3 通信技术

通信技术于新能源发电的电气自动化领域，承担着连接各个设备与系统的重任。凭借通信技术，新能源发电系统里的各个子系统得以实现数据的即时传输与共享，进而达成整个发电系统的协同运作以及优化控制。在风力发电场的场景下，通信技术可将每台风机的运行数据（诸如风速、功率、温度等）传送至中央监控系统。中央监控系统能够对这些数据展开即时剖析与处理，迅速察觉设备存在的故障与异常状况，并及时采取对应的处理措施。并且，通信技术还能够推动风机之间进行信息的交互，促使风机可以依据其他风机的运行状态以及周边环境条件，对自身的运行参数加以调整，达成风电场的整体优化运转。在太阳能光伏发电站中，通信技术能够把各个光伏阵列的发电数据以及逆变器的运行数据传送到监控中心。监控中心可基于这些数据，对光伏发电站的整体运行状况进行评估与分析，对光伏阵列的布局以及逆变器的控制策略予以优化，提升光伏发电站的发电效率与可靠性。除此之外，通信技术还能够实现光伏发电站和电网之间的信息互通，让电网能够实时知悉光伏发电站的发电情况，合理地安排电力调度工作。

2.4 智能算法技术

智能算法技术于新能源发电的电气自动化领域展现出至关重要的应用意义。借助智能算法技术，能够对新能源发电系统的运行数据展开深度的挖掘与剖析，达成对发电系统的智能化诊断、精准预测以及优化控制。在风力发电场景下，智能算法技术可被应用于风机的故障诊断与预测工作。通过对风机的振动情况、温度变化、声音特征等运行数据开展实时监测与细致分析，运用机器学习算法构建故障诊断模型，能够敏锐察觉风机的早期故障隐患，精准预测故障的发生时刻以及严重程度。如此一来，维修人员便能提前做好维修筹备工作，最大程度减少故障停机时长，增强风机的可靠性与可维护性。在太阳能光伏发电领域，智能算法技术可用于光伏电站发电功率的预测。通过对过往的气象数据、光照强度数据以及光伏电站的发电数据进行分析，采用深度学习算法搭建发电功率预测模型，能够提前对光伏电站的发电功率作出预测。这有利于电网科学合理地安排电力调度，提升电网对光伏发电的接纳水平。此外，智能算法技术还可用于光伏电站的优化控制，通过对光伏阵列的布局方式、逆变器的控制策略等进行优化，提高光伏电站的发电效率与经济效益。

3 结语

综合来看，电气自动化技术于新能源发电领域彰显出无可替代的关键价值。它在提升发电效能、强化系统稳定性以及削减运维成本等方面表现卓越。与此同时，传感器技术、自动控制技术、通信技术以及智能算法技术等核心技术的运用，也为新能源发电达成高效、稳定运转给予了有力的技术保障。未来，伴随科技不断地进步与革新，电气自动化技术在新能源发电领域必定会具备更为宽广的发展空间。

参考文献：

[1] 冯耀锋，李志昌 . 电气自动化在新能源发电中的技术研究 [J]. 中国设备工程，2025，（09）：197-199.

[2] 张良 . 电气自动化技术在新能源系统中的应用 [J]. 张江科技评论，2025，（02）：54-56.

[3] 冉光伟 . 自动化控制技术在新能源发电中的应用 [J]. 集成电路应用，2024，41（11）：134-135.