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摘要：目前，我国发电方式虽然依旧是以火力发电和水力发电为主，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：风力发电；自动化控制系统；智能化技术
引言
人类生产和生活中方方面面都涉及到能源使用。随着社会经济不断进步，人类生产和生活对能源需求量都日益加剧。在我国能源供应结构中，煤炭、石油等不可再生能源占据相当大的部分。这类能源的大量使用，不仅造成严重的环境污染，同时也造成能源资源的枯竭，发展形势与环境污染之间的矛盾突出。因此，必须加大力度发展新能源和可再生能源，缓解非再生能源压力，优化能源整体结构，开发利用新能源的形势刻不容缓。各种能源形式之间可以互相转化，风能是空气流具有的动能，利用风车提取风能去推动大型发电机工作，产生的电力连接电力系统。风力发电就是将大规模风力发电机并入电网运行，发电机与电力系统发生电气连接，进行功率交换。由于风力发电机组中风速随机变化，致使并网时因转子速度异常，产生的不稳定电流会引起电网电压大幅度变化，致使并网响应速度过慢，造成运行不稳定，更有可能损坏发电机。采用智能控制方法，控制并网时风力发电机组的变桨功率，将控制规则以规则集的形式存储在规则库中，再对控制规则进行优化，减小功率输出波动，改进智能控制的效果，使其具有实时学习能力，实现风力发电机组空载并网智能控制。
1风力发电自动化控制系统中智能化技术设计
1.1智能控制设计
智能控制设计 由于空载并网具有多输入多输出的非线性对象，为 了更好地控制风力发电机组空载并网，利用智能控制来 描述多变量之间的关系，使被控对象输出量与期望输 出量相同。利用智能控制调节功率，使变桨距执行机构 能及时变速运行。
1.2优化控制规则
对于风力发电机组空载并网系统来说，其具有高度的非线性，需要借助ＲBF神经网络对控制规则进行优化。当智能控制的规则集个数与ＲBF网络的隐层个数相等时，使神经网络中的权值对应规则库中的参数。利用神经网络的记忆特性来记忆规则，同时利用神经网络的学习功能对控制规则进行调整，达到优化的目的。
1.3实现智能控制
控制方法是通过控制器实现的，将智能控制方法应 用到控制器中得到功率智能控制器，输出期望功率值， 有效控制风电机组空载并网。由于控制发电机变桨距还包括其他控制环，现仅展 现研究的功率智能控制部分。通过智能控制器结合控 制策略，控制变桨距执行机构工作。
2风力发电自动化控制系统中智能化技术的应用
2.1两者之间的深度融合
目前，智能化技术的发展十分迅速，诸多可视对讲系统厂家在生产运营过程中也逐渐提高了对打造用户终端设备的重视程度，如此一来也使得风力发电自动化控制系统与智能化技术之间实现了深度融合，仅需将管理端APP安装在拥有Android系统的可视对讲用户终端上即可。这也表明了若是发电系统管理人员住所内实现了一台可视对讲系统用户端设备的配置，那么就能够替代以往数量繁多的管理设备，不但将风力发电自动化控制系统简化，还大大便利了管理人员的操作，有效提升了管理人员的体验感。
2.2优化控制规则
对于风力发电机组空载并网系统来说，其具有高度的非线性，需要借助ＲBF神经网络对控制规则进行优化。当智能控制的规则集个数与ＲBF网络的隐层个数相等时，使神经网络中的权值对应规则库中的参数。
利用神经网络的记忆特性来记忆规则，同时利用神经网络的学习功能对控制规则进行调整，达到优化的目的。
2.3传感器检测
为了获得更完善控制功能，除了电机驱动模块，软件还包括智能检测算法，应包含追光模块、避障模块、测距等功能。追光程序。系统中要求向光运动，以提高光伏发电的效率，因此要通过检测光线强度来寻找光源。光源检测功能采用光敏电阻完成，当接收光照时光敏电阻的阻值将发生变化，经过信号处理电路转化为变化的电压信号，经过A/D芯片的模数转换，把模拟电压值转换为数字信号，送到单片机进行光源的位置判别，再根据光源位置做出小车的运动控制决策，为了提高检测精度，可以在小车的各个方向放置光敏传感器。避障程序。红外发射管不间断发出一定频率的红外光，当红外接收管收到这种红外光时，说明当前方向有障碍物，单片机经过判别位置后会下达躲避障碍物的指令，执行转弯或后退等避障动作，单片机通过读写驱动芯片控制电机的工作状态，执行转弯行驶的算法。在躲避障碍物时，通过电机产生速度差来控制小车转弯，通过控制电机正反转来控制前进和后退。
2.4强化技术分析和应用
智能系统、门禁一卡通、电梯控制系统、车辆管理系统及可视对讲系统等风力发电自动化控制系统的组成，皆与客户生活之间有着不可分离的关系。现在，风力发电自动化控制系统展现出了相当迅速的技术发展速度，互联网上逐渐出现一系列风力发电自动化控制系统智能化及设备控制方向的资料、技术，通过物理链路与协议对接技术，风力发电智能系统用户端设备便可实现对不同风力发电设备的控制。
2.5路障检测模块
路障检测采用红外传感器设计实现。检测电路采用红外发光管与接收二极管成对使用，发光管发射具有一定频率的红外波，红外接收管能够接收这种频率的红外波，当传感器的检测方向遇到障碍物时，会将红外光反射回来被接收管接收，经过信号处理电路后，将信号返回给微处理器进行路障位置判别，利用红外波的反射信号来识别路况环境的变化，确保运行安全。若红外接收管未接收到发出的红外光，接收管会导通，正向输入的电压将会小于参考电压值，通过LM393电压比较器进行比较，输出低电平。如果红外接收管接收到了红外光时，接收管不导通，正向输入电压大于参考电压值，通过电压比较器进行电压值的比较输出高电平，单片机可直接对接收到的信号进行判断是否检测到障碍物，并通过对检测到的信号进行分析来决定小车的运动方向。
2.6传输系统数据整合分析
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[4]。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。
结束语
为解决风力发电机组空载并网时的稳定性及精度问题，设计一种智能控制方法，利用智能控制适应非线性系统的特点，结合神经网络的学习能力，对控制规则进行优化，提高自学习能力，改进智能控制效果，实现智能控制。实验表明设计的智能控制方法优化效果明显，较常规控制方法具有良好的稳定性及精度，控制效果有明显改善。
参考文献
[1]王霄鹤.双馈风力发电系统友好并网运行控制策略研究[D].浙江大学,2019.
[2]曲绍源.关于风力发电技术关键问题的研究[J].中国设备工程,2019(08):196-197.
[3]何丹阳.变速变桨距风力发电系统功率优化与控制方法研究[D].华北理工大学,2019.
[4]姜兆宇,贾庆山,管晓宏.多时空尺度的风力发电预测方法综述[J].自动化学报,2019,45(01):51-71.
[5]赵军帅.智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用[J].自动化应用,2018(06):157-158.