郑旭东
中国大唐集团内蒙古分公司蒙西事业部 内蒙古自治区乌兰察布市 012300
摘要：随着世界经济的不断增长，全球对于能源的需求不断增长，过去以火电为主的传统能源方式对环境的污染日益凸显。因此如何处理好驱动人类经济发展的能源保障与环境保护成为一大难题，而利用以风能为能源发电形式的新能源技术成为解决这一问题的技术手段。因此发展风电技术对于人类社会可持续发展有着举足轻重的作用，但风电技术作为一门新兴技术，其存在诸多问题待解决。本文对人工智能技术在风力发电领域的应用进行分析，以供参考。
关键词：人工智能；风力发电；应用
引言
目前，我国最主要的发电方式虽然依旧是以火力发电和水力发电为主，但也逐渐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。
1智能化技术应用的优点分析
一是在风力发电的过程中，自动化的控制人员在实际进行管理决策的时候，可以通过合理地应用智能化的技术，起到一个决定性的作用，因此在急剧扩容和爆炸性的增长风力发电自动化控制系统背景之下，合理地对影像数据和发电机组的运行数据进行合理的应用，在智能化的技术进行帮助下可以更好地筛选和分析相应的数据，同时提供各种类型的情况和故障服务，这也是作为日后自动化控制系统的一个重要工作形式。而是在智能化技术进行应用的时候，可以提供出更加全面的个性化的服务，在大数据的技术应用下，能够对风力发电机的相关数据进行掌握，更好地去集中信息，形成根据个体作为对象的档案，从而为针对性比较强的服务方案提供出单个的风力发电机，因此这点是需要引起足够的关注。
2现状分析
在进入到21世纪中，主要作为可再生能源的全新发展世界，同时在各个国家中，风力发电已经是作为一种重要的发电方式，由于风力资源较为丰富，价格并不是很高，能够进行大范围之内的获取，也不会对环境带来影响，现如今我国的风力区域主要是集中在北部和西北等地区，这些地方的煤炭资源比较缺乏，在春季和冬季的时候，风速很好，同时雨水并不是很多，但是在夏季雨水是比较多的，这个时候风能和水能则是作为一种十分重要的季节补偿。
3分析风力发电的技术
对于风力发电的技术而言，一个较为重要的组成内容就是电力电子变换器的控制器，在风力发电的过程中，是存在着较为重要的促作用，同时这种技术的特点就是应用范围十分广泛，在一些大型的风力发电系统之中，这种技术是存在着较为广泛的应用，通过合理应用可以有效地提高能源转化的效率，并且在转换完成之后也是可以全面的提高传输效率，合理地对这种技术进行应用，可以有效地完成无功功率，在技术进行实际应用的过程中，也是十分安全以及可靠的。此外在PWM的整流器进行合理应用后，也可以对系统的最大功率进行有效地控制，并且在对整流器选择的时候，在一定程度上根据矢量控制的方式，这样能够有效地去解决有功功率和无功功率存在的障碍，让无功功率的运行能够满足实际的要求，同时对于PWM整流器应用中，在有功功率传输量最大化发展方面具有积极的重要作用，通过对直流环节进行科学的设置，对其风电系统的无功功率和有功功率进行相应的调整，这样做的目的能够全面的提高系统运行过程中的整体效率。
4人工智能技术在风力发电领域的应用
4.1人工智能算法在风电机组故障诊断应用
风电机组作为机电综合系统，其主要的故障为齿轮箱故障、电气系统故障和发电机故障等。故障可能是孤立发生，但更多情况下故障之间存在相应映射关系，对其进行状态监测与故障诊断难度大。
风电机的故障诊断方法主要包括传统诊断、数学诊断和智能故障诊断。传统诊断法通常基于状态监测的数据进行分析，往往与其他方法相结合来对故障进行诊断。数学诊断法主要包括模式识别、模糊诊断、基于距离判据的故障诊断等。智能诊断方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法等。目前，风力机组的故障诊断系统大部分情况而言，仍旧依靠人工来进行检测和分析，未达到全自动故障诊断的水平，因此通过引入人工智能技术实现智能诊断意义重大。
4.2人工智能算法在风电发电量预测中的应用
目前，风电功率预测主要分为物理预测法和统计预测法两大类。其中物理预测法是通过天气预报预测出的风速、风向和温度等气象数据，与风场周围的海拔等高线、障碍物和地表粗糙度等地理实地信息，通过数学模型进行计算，之后通过微观气象学理论得到风机的轮穀高度风速和风向，利用其进行风电功率预测。物理预测法优点在于不需要历史数据；缺点是需要输入准确的天气预报数据和风场地理信息，需要的参数较多。同时由于天气预报不是实时发布，存在一定间隔期，物理预测方法更适用于6h上的短期和中长期预测。物理预测法在风险评估和随机优化上应用较为有限。统计预测法通过利用数学统计方法，建立实际发电量与历史数据之间的关系，并将这种关系抽象为一个模型，预测未来的风电发电量。其中比较成熟的是基于时间序列预测法与人工智能的预测方法两种。
4.3将传输系统的数据进行整合
对于风力发电的自动化控制系统而言，是需要在传输系统的合理应用之下进行数据的传输，然而将其智能化的技术合理地融入到其中，ICP/TP的传输协议而将会得到更加全面的应用，在标准化之后的传输协议能够成为一个共享的传输系统，同时一个完善以及综合的布线系统和网络设备能够将其不同系统内部间的通信问题进行解决。此外公共局域网的智能化系统在共享一个传输网络过程中是不会存在问题的，通过相关的分析技术便可以更好地进行了解，同时风力发电的自动化控制系统的用户端设备主要是根据公共局域网以及宽带路由器等进行相应的访问，使其可以实现智能化的控制。然而对于可视对讲的系统用户端而言，主要是作为一种室内的共享设备，可以有效的去访问风力发电系统的局域网，在管理系统内部的绝育网应用下合理地去访问Internet，同时在网络进行合理规划之后可以有效的完成。
4.4分析智能感应技术应用
在风力发电场中，要想更加充分以及合理地对智能化的电子设备进行应用，那么需要对风电场的智能电网进行合理的构建和应用，并且也是需要有效的控制一些复杂和庞大的电网设备，较为关键的便是对整个风电场的设备进行合理监测，同时合理地进行整合和提取设备的信息和运行情况。此外智能的感应器以及无线感应器等合理地进行应用，可以更好地为智能风电场的稳定运行提供出相应的支撑，在智能风力发电厂和其他多种设备的合理应用背景下，对变电器的实际需求信息做出合理地调整。
结束语
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。
参考文献
[1]李耀华,孔力.发展太阳能和风能发电技术加速推进我国能源转型[J].中国科学院院刊,2019,34(04):426-433.
[2]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.
[3]傅雷.面向状态监测和故障诊断的风力发电模拟技术及其应用研究[D].浙江大学,2018.
[4]陈实,考虑风力发电的配电网弱馈线路自适应电流保护[J].电工技术学报,2017,32(03):65-73.
[5]罗承先.风力发电现状与前景预测[J].中外能源,2017，17(03):24-31.