摘要 我国幅员辽阔，风能资源十分丰富，与此同时正在不断加大风力发电行业的投资。然而，风力发电的地区地广人稀，控制系统方面存在诸多问题，于是依托现代智能化技术的控制系统应运而生。因此，通过分析智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用，提出具体的应用方法，对该类项目的推进有一定的借鉴意义。
关键词 智能化；风力发电；自动化；控制系统
1风力发电技术概述
在使用新能源的背景下，风能是最重要的技术之一。风能是一种以风能为导向的能源开发，作为一种新的可再生和环境清洁能源，近年来，风能在社会经济发展的影响下不断扩大。与此同时，对于实际的使用来说，电力储存问题依然存在，目前我国不断发展，对风能的需求不断增长，所以必须要对风力发电的自动化控制设备实施智能化技术管理。
目前，能源市场竞争日益激烈，市场范围扩大到整个国际市场，由于风力发电具有其他发电技术无法比拟的优势，使得在我国的多个地区进行了推广，风力发电正逐渐得到广泛关注和认可。只要存在气压，那么将会源源不断的产生风能，而且风能不存在对环境的污染，同时流动性较强。
2智能化概念
近年来,智能化技术被运用于广泛的领域中,把每年大量人、物力和财力,集中在这个新的领域,但是智能化技术的发展总是处于一个缓慢上升的状态,从2016年,云平台技术取得突破,对于长期以来阻碍智能化技术发展的关键问题如今已经实现了突破性进展,如供应IOT目前较常见,这些平台可以支持AWS平台工作,并且通过智能化技术可以通过其技术进行对消息的秘密处理，另外可以对其消息进行接收，另外，智能化技术可以保证信息的准确性和安全性对其进行在其基础上的程序简化。
智能信息技术提供越来越个人化的服务。对于个人来说，使用大型数据处理技术掌握所有风力发电机的数据，集中信息形成个体所需要的档案，使个别风力发电机能够获得更多的服务。智能化技术可以建立新的业务和服务。除了维护自动化的风力发电管理系统外，智能信息技术的使用还可以通过网络平台进行，在这些平台上，管理者可以执行网络管理等功能。
3智能化技术在自动化控制系统中的运用优势
3.1不需要控制模型
控制模型作为以往自动化系统常规运作的首要前提，往往会受到现代技术水平的影响，例如，在建立控制模型的时候，一旦需要面对部分更具繁杂性的动态方程，那么便极易造成控制缺乏精准性以及误动等问题，由此便会对电气工程自动化系统的未来发展产生不利影响又比如，若是借助智能化技术展开合理的合计，便能够在溯源上防止这一阶段受到误差的负面影响，进而不断提升自动化系统的高效性。
3.2无人机操控
基于智能化技术的基础，自动化控制工程能够更具智能化，还能够达到无人操作的程度，由此达到当前工程各种应用标准要求。因此，智能化无人操作便是自动化工程的主要优势。通常在调节形式的管控方面具有很大的作用，可以减减少响应时间，促使无人操控更具合理性以及精准性。
3.3简化自动化系统控制流程
在对自动化系统进行控制的过程中,智能化控制器主要在系统中对获得的数据进行反应,然后通过监测的数据进行自动化系统的控制判断。相比于传统的自动化控制系统,智能技术应用之后使得系统的操作与控制更加的便捷,更加适应于多变的自动化控制环境中。在自动化控制过程中使用智能技术可以减少现场工作人员的数量,实现远程的系统监控,有关现场操作的数据变化能够自动实现调节,无须人工操作就能实现远程的控制。
3.4提升自动化系统的控制能力
自动化系统中使用智能化控制器能够实现自动化系统的调节能力并加以完善,这很容易提升控制系统的调节能力。
采用智能技术的控制器能够对自动化系统的所有数据进行控制之外,还能对得到的各项数据进行监控,分析以及处理,这样就能发现系统中那些极难被发现的问题,可以很好的防止重大事故的发生,更好的提高了自动化控制系统的独特性能。智能化技术同时还能实现远距离以及间接地系统控制,节省系统设备以及资金的投入,降低自动化控制系统的成本投入的同时提高整个自动化系统的控制能力。
4智能化在风力发电自动化控制系统中的应用
4.1与风力发电自动化控制系统的融合
随着智能化的快速发展，很多可视对讲系统厂家已经开始打造用户终端设备，这也方便了与风力发电自动化控制系统的融合，将其管理端Ａpp安装在可视对讲用户终端的Andriod系统上就可以了?于是,发电系统管理者在住所内只需要一个触摸屏(即可视对讲系统的用户端设备)便替代了之前的多套管理设备,不仅简化了风力发电自动化控制系统,还给管理者操作带来了便捷,管理者体验感得到极大提升.
4.2最优控制技术的智能化应用
因为在风力发电自动化控制系统，会受到较多干扰因素的影响，因此，可以通过最优控制技术中的优化系统，建立相应的数学模型，来完成对自动化系统的控制。它和局部线性化的方法存在很大区别，它可以准确的对线性化进行解耦，并使用线性最优控制，来捕获最大风能。由于风力发电设备在工作时，转子电流的变化比较大，和电功率波动低的要求自相矛盾。为了妥协解决此冲突，可以通过使用最优控制技术，完成对最佳功率输出调节器的设置，来解决由高功率负载切换造成的母线电压干扰，并且通过对风力发电设备转子速度跟踪风速变化的管控，来保证最佳叶尖速度比，完成额定风速最大风能的捕获。
4.3自适应控制技术的智能化应用
在使用自适应控制技术时，应注意工艺参数的变化状态。它需要通过感知过程参数的变化和实时对控制器参数进行调整，然后建立科学可行的系统模型，完成对系统的控制。由于此系统模型结构比较复杂，因此，需要构建具备较高性能的电动变桨自适应控制系统，从而保障追踪的效果。现阶段，由于科学技术的不断发展，人们开始越来越关注DFIM无速度传感器矢量控制技术，此技术在风力发电自动化控制系统中的应用，可以并网双馈发电设备，并且还可以完成对无速度传感器的管控。在此技术的支持下，可以对速度曲线进行跟踪，使操作人员更好的掌控动态风速，从而确保风力发电时效率。此技术主要是对风速进行提前预测，在确保获取最大风能的同时，降低对设备的磨损，将设备的磨损度将至最低，它主要是通过自适应控制器组建自校正调节器，完成对风力发电自动化控制系统运行过程的预测，并执行补偿控制操作。
4.4神经网络系统的智能化应有供
将智能化技术运用于风力发电工程自动化系统内，能够全面进行智能化控制，同时和神经网络系统之间也具有极为紧密的关联。通常而言，神经网络系统作为智能化控制的核心内容之一，其主要可以分成对定子电流与之相应的电气设备动态参数予以控制，以及对转子机电系统各项参数进行控制的系统两个方面。因为神经网络系统主要具备更为特别的多层前馈网络，所以，多数是将反向学习计算方法作为核心算法。与此同时，将反向学习算法运用于电力工程交流电机中，其特性更为突出。
结语
智能化风力发电自动化控制是指利用现代信息技术，如智能化、云计算、大数据技术、人工智能等，围绕风力发电机组的日常运行维护、故障排除与修理的方面进行自动化作业。我国风力发电逐渐成为电力能源重要来源，结合互联网和智能化技术的“智能化风力发电自动化控制”作为一种全新的管理模式，为风力发电推进过程中产生的管理问题提供有效解决方案，并成为大势所趋。
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