人工智能技术在风力发电领域的应用

中图分类号：TM614 文献标识码：A

引言

风力发电系统在能源供应中所占比重随着全球能源结构的转变和可再生能源的迅猛发展而逐步提高。但时断时续、不确定的风力发电系统对电网稳定运行形成挑战。在风力发电系统的优化设计中，人工智能技术显示出巨大的潜力，这得益于其强大的数据处理能力和模式识别能力。本文将深入探讨如何利用人工智能技术解决风力发电系统存在的问题，以期为促进风力发电系统智能化发展提供参考。

1 新能源风力发电技术特点

1.1 智能偏航与变桨控制协同

在复杂的风况下，智能偏航系统会实时监测风向变化，并利用高精度传感器和快速响应的驱动电机，精确地调整机舱朝向，让叶片始终正对着来风，最大限度地利用风能。与之相配合的变桨控制系统依据风速、功率等参数，对叶片桨距角进行动态调整。当风速过高时，系统会迅速增大桨距角，减小迎风面积，防止过载；在风速适宜时，其会精细调节至最优桨距，以维持高效发电，二者协同作用，确保了稳定且高效的风能捕获。

1.2 集成大容量储能系统

为平抑风电输出功率波动，风力发电场会引入锂电池、超级电容等储能装置。其中，锂电池以其高能量密度的特性，可将低谷时的风电进行存储，然后在用电高峰释放；超级电容凭借其超强的功率密度能够对电网功率需求的突变进行瞬间响应。二者组成的混合储能系统，借助复杂的能量管理策略，可依据电网频率、电压的波动实时调配充放电，以保障向电网输出稳定的电力，削弱风电间歇性带来的影响。

1.3 应用虚拟同步发电机技术

虚拟同步发电机技术可使风电系统获得类似传统同步发电机的惯性与调频调压能力。通过控制算法对同步发电机的转子运动方程与电磁暂态过程进行模拟，当电网发生故障或负荷出现突变时，电压跌落发生器（voltagesag generator,VSG）能够迅速提供惯量支撑，抑制频率的跌落，且能主动参与一次调频，依据频率偏差精确地调整输出功率，以稳定电网频率。同时，可利用电压控制环调节无功功率，确保电压稳定，强化风电并网的稳定性。

2 人工智能技术在风力发电领域的应用要点

2.1 使用传感器技术和机器学习技术

传感器技术、机器学习技术是保障风力发电机可靠运行的基础，更是提升发电效率的重要方式。为彰显先进技术的实践意义，操作时需遵循以下流程。一是合理选择适合的传感器类型并予以安装。随着科学技术水平的提升，行业内不断推出如风速传感器、风向传感器、稳定传感器等多样化的类型。包括多个部位的风力发电机，为全方面采集风能数据，必须在恰当的部位安装合适的传感器。二是数据采集与处理。针对持续采集到的参数，需实时传输给数据处理中心进行去噪、类型转化等，经由一系列数据预处理才可以增强数据的真实性、有效性。三是机器学习算法选择与训练。在风力发电领域内，不同的使用需求，应当合理选择线性回归、神经网络等机器学习算法，充分训练预处理后的数据，通过创建相应模型预测出风力发电机的输出功率。四是模型优化与调整。按需调整预测模型，采用先进的优化算法，增强预测结果的准确性。五是应用模型进行优化。不同的风能资源使用需求具有明显差异，可以利用调整后的模型优化风力发电机的运行程序，以模型预测结果为基础，快速调整发电机的运行状态，同时整合先进技术实时监控风能，根据创建完成的预测模型，提高风力发电的效能。

人工智能技术在风能监测中的应用，能够利用大量风速、功率数据开展训练，常见如神经网络、支持向量机、决策树等人工智能技术，按需选择适合的技术手段，按照历史风速、功率参数能够准确预测今后一段周期内各个参数的变化情况，以便灵活调整风力发电机的运行状态。

2.2 故障诊断与预防

复杂性电机组与恶劣的运行环境，显著增加了风力发电机组运行故障率，降低发电效率，不利于控制运维成本。有序开展风力发电领域故障诊断与预防，全面应用人工智能技术尤为重要。首先，针对风力发电机组，工作人员可以有序安装振动传感器、温度传感器、电流传感器等各类设备，全天性监测机组的运行过程，通过人工智能技术快速分析并处理实时采集参数，当系统发现异常时能够第一时间启动报警装置，便于工作人员迅速制定检修方案，充分降低发电机组故障率，减少机组停机造成的产能损失。以常规振动监测技术为例，能够精准判断齿轮箱与轴承等关键部件磨损的工艺，通过实时采集参数能够及时制订维护计划，以免故障更加严重。此外，基于故障维护计划进行的传统维护工作，缺少针对性，而人工智能技术范围内的自适应维护策略，可以根据机组运行全过程以及故障预测情况，灵活调整维护细节，通过优化配置资源，从而可以迅速解决潜在故障。例如，当系统预测到某一个部件存在潜在故障时，能够自动调整维护方案，优先检查并更换该部件，防止重大系统故障发生，有效延长风力发电机组的使用周期。

2.3 人工智能驱动的系统框架

人工智能为新能源发电系统的智能化提供了强有力的支持。在数据采集阶段，发电系统的实时运作数据，包括发电量、装置状况、环境状况等资讯，都是通过整合各种感测器与监控装置来收集。对收集到的数据，在预处理阶段进行清理规范，对噪声、异常值进行清除，保证数据质量。在特征提取阶段，为后续的模型训练提供有意义的输入，使用机器学习算法自动识别出与发电效率最相关的特征。进入模型训练阶段，根据训练数据集合拟合发电系统的性能模型，采用支持向量机等先进算法。在性能评估阶段，测试模型的预测精度和概括能力，并通过交叉验证等手段来保证模型的有效性。在应用部署阶段，实时预测和优化调度，在发电系统的控制系统中嵌入训练好的模型。

2.4 基于智能化的风力发电微电网体系建设

微电网一般是指通过分布式以及光伏接入的形式建立小型电网，通常情况下，可以在人工智能技术以及神经算法的引入高效完成负载预测与分析。在使用人工智能技术展开数据研究的过程中，需要先划分负荷类别，然后基于微电网需求端的用户特征进行系统分析。例如，当前电能的主要需求包含照明、生产以及供暖，在电能输出的过程中，便可以基于以上几种负荷数据训练算法，使其能够以每小时为基础，基于历史数据以及当前的复合情况预测后期功率需求，并智能完成电网调节。

结束语

综上所述，全球日益增长的可再生能源需求，以风力发电作为关键部分，充分增加了能源发展机遇与挑战。为加快风力发电行业转型升级，合理应用人工智能技术至关重要。通过准确数据分析与智能故障诊断，能够确保风力发电机组高效运行，有效减少运维成本，增强行业的整体效益。

参考文献

[1] 金晓航，王宇，BinZHANG. 工业大数据驱动的故障预测与健康管理 [J]. 计算机集成制造系统，2022，28（5）：1314-1336.

[2] 吴林林，张家安，刘东，等 . 基于降维聚类的双馈风力发电机参数辨识 [J]. 可再生能源，2021，39（12）：1635-1640.

[3] 韩韫洲 . 风力发电功率预测的技术进展与展望 [J]. 电力设备管理，2021（9）：130-132.

[4] 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.