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摘要：现阶段，水力发电、火力发电是我国主要的发电形势，但在趋于生态环保方向发展的资源利用方式约束下，传统火力发电方式的规模逐渐减少了。日益扩大的城市群规模，相应地暴露出更大的电力缺口。尽管我国在风力发电行业投入了大量资金，然而因风力发电趋于地广人稀的缘故，有一系列问题存在于控制系统中。若是能将智能化技术用于控制系统中，必然能获取更显著的控制成效。
关键词：智能化技术；风力发电；自动化控制系统
引言
近年来，随着“云大物移智”等新技术不断发展成熟，新一轮全球性技术革命风起云涌，智慧地球、智慧城市、智能制造、智能工厂等新概念不断提出，并付诸实践，促使企业形态向智能化、智慧化发展转变。由于风电可开发资源不断减少，建设管控审批不断从严，以及限电、竞价上网等，目前风电行业已经从高速发展的“开疆扩土”阶段，逐步进入到以“安全可靠、降本增效”为利润点的后运维“守土”阶段。传统的生产运营管理，已经不能满足风电后运维阶段，高效、安全、稳定的发展需求。因此，利用现代数字化、信息化、智能化技术，结合扁平化管理理念，构建高效、高能、高可靠性的智能化风电场势在必行。
1应用智能化技术的优势
首先，风力发电自动化控制人员在管理决策中，通过智能化技术的应用，能够发挥决定性作用。急剧扩容、爆炸性增长的风力发电自动化控制系统数据下，通过影像数据、发电机组运行数据等的运用，同时在智能化技术的协助下筛选并分析各类数据，可将服务与协助提供给各类情况及故障，这也是风力发电自动化控制系统今后的主要工作方式。其次，智能化技术能够逐渐提供大量个性化十足的服务。在大数据技术的运用下掌握风力发电机所有数据，集中信息形成以个体为对象的档案，能将针对性更强的服务方案提供给单个风力发电机。最后，加快新业务与服务方式的诞生速度。在为风力发电自动化控制系统提供支持服务外，通过智能化技术的应用也可立足于网络平台上，将网络管理及异地管理等功能提供给管理者。
2风力发电中存在的问题
2.1硬件设备创新不足
我国的风力发电产业在发展中的这些年取得的成果也有很多，但是在发电效益的同时对于设备的消耗和人员的消耗也是巨大的，真正造成的效益微乎其微，在建设风力发电装置的设备过程中，其中很多高精端设备和核心的技术都需要由国外进口和操作，这也是一个技能的壁垒和资金的消耗。所以我国要想在风力发电行业有所进步，就要在我国的设备生产和核心技术方面进行整体提升，突破设备生产的其他限制才能在设备的制作过程中节约成本，而投用过后的收益也会变得越来越良性发展。
2.2风力能源评估标准落后
在对于风力发电基站建立之前，都要先对地区的风力资源进行评估，以此来决定该区域是否为风力发电基站的位置所在。我国现在的电力消耗巨大，风力发电作为几项再生能源发电项目之一越来越受到国家的关注，但是国内利用风力发电的时间还不够长久，相关的部门在对于风力资源水平评估的时候没有具体的标准，在制度方面还有很多需要完善，相对于其他风力发电成熟的国家还有些差距。
3智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用
3.1指纹识别技术
在生物识别技术中，指纹识别技术应用历史最早，发展最成熟、普遍接受程度最高。随着科技的发展和风电系统信息化的进一步加强，指纹识别技术被广泛应用于风电场无人值班领域。
在具体应用过程中，指纹识别技术主要是根据每个人指纹的独一无二的特性，将个人和指纹进行一一比对分析，先进行预存，而后在操作的时候进行身份验证。就目前而言，将指纹识别技术应用于风力发电集控中心安全监控系统能够准确识别维护工作人员的身份，当工作人员在启用集控中心系统之前，事先要录入指纹，然后，连接数据接口，实现个人指纹和服务器的有效对接。系统在采集指纹之后会自动进行查找，和事先预存的指纹事先一一比对分析，验证指纹的相似度，对身份进行确认，最终，再进行监护人的身份验证。
3.2智能感应技术
风力发电场中要想充分运用智能化电子设备，那么就应当对风电场的智能电网进行建模并运用，而要有效控制复杂而又庞大的智能电网，最为关键的便是监测整个风电场的设备，随后整合获取的设备信息及相关设备运行情况。智能感应器、无线感应器及光纤感应器等感应器的应用，可为智能风电厂的正常运转提供支撑，同时在智能风力发电厂及其他多种设备运行环境下，可调取出变电器需求的信息。
3.3数据挖掘技术
从根本上分析，数据挖掘技术是大数据技术的重要分支，该技术在风电系统建设中发挥的作用至关重要。对于风电系统信息化建设作业来讲，数据挖掘是收集和寻找数据的重要过程，其数据信息来源是数据库，数据挖掘技术能够从数据库中获取有潜力、有价值的最新信息。不可忽视的是，当前在风电系统运行过程中，有大量的内部原始数据被沉淀于系统之中，这些数据资源拥有巨大潜力，能在后期起到完善安全运行系统的作用。其次，这些数据对风电系统的信息化建设至关重要。不少风力发电厂只能在系统中搜集和整理层次较低的信息资源，虽然能够满足最基本的使用，却无法深度挖掘更为价值的数据资源，缺乏信息系统整理、分享和预测功能。对此问题，必须充分利用数据挖掘技术和数据分布规律挖掘深层次的数据资源，准确预测和分析可能会出现的问题，并制定相应的解决对策。与此同时，风电系统维护工作人员能够根据数据挖掘技术所指定的范围做好数据网络和所有设备的重点监管工作。另外，数据挖掘技术能准确探索电力系统的运行规律，自动设置安全参数，从而使风电设备处于安全运行状态，有效提高风力发电效率，降低发电成本和设备维修成本。
3.4传输系统数据整合技术
风力发电自动化控制系统需要在传输系统（物理链路及设备）的运用下，才能进行数据传输。而将智能化技术融入风力发电自动化控制系统中，ICP/TP传输协议得到了全面应用。标准化后的传输协议，也必然能够共享传输系统，一套综合布线系统与网络设备能将不同系统内部及彼此间的通信解决。基于公共局域网的智能化系统共享同一传输网络是没有问题的。通过分析技术即可了解，风力发电自动化控制系统用户端设备依托公共局域网、宽带路由器进行互联网云端服务器的访问方可实现智能控制。可视对讲系统用户端属于用户室内的一种共享设备，应当能够访问风力发电系统局域网，同时也可在管理系统内局域网的运用下访问Internet，在网络合理规划之后方可达成。
结语
智能化风力发电自动化控制表示在智能化、大数据、云计算及人工智能等现代信息技术的运用下，以风力发电机组日常运行维护、修理及排除故障等工作为中心所开展的一系列自动化作业。我国电力能源的来源中，风力发电逐渐呈现出更重要的地位。将互联网及智能化技术融为一体的智能化风力发电自动化控制这一新型管理模式，能够有效解决产生于风力发电推进期间的各类管理问题，保障风力发电场运行的正常与稳定。
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