杨一帆
大唐三门峡风力发电有限公司、河南省三门峡市 472000
摘要：随着经济的快速发展，能源电力行业是国民经济重要的基础产业和先行产业之一。作为先行产业，国家也高度重视电力科技发展，电力装备技术水平取得了飞跃式地提升，发电技术在大容量、高参数、环保型方向上全面达到世界先进水平；在核电以及电网供电技术，尤其是在特高压输电、高温冷堆技术等领域确立了世界领先地位。随着人工智能技术的兴起，我国政府已经在国家战略层面开始新一代人工智能技术的部署。
关键词：人工智能技术；新能源；风电
引言
我国科学技术不断发展，人工智能技术是科学技术进步的优秀产物，被广泛应用于各个行业之中，为人们生产生活带来了极大便利。我国地大物博、资源丰富，随着经济、科技快速发展，在风力发电领域投资逐渐增多，风力发电项目数量不断增多、规模不断扩大，但同时也增加了风力发电行业集中、高效管理的难度。人工智能技术应用在风力发电领域之中，能够实现对风力发电集中控制，提升风力发电效率与质量，推动风力发电实现自动化系统控制模式，推动我国风力发电事业朝着技术化、体系化、规范化、现代化的方向深入发展。本文结合智能技术基本概述，以及人工智能技术应用在风力发电中的必要性与优势，深入分析了人工智能技术在风力发电领域中的具体应用，为构建科学完备的风力发电人工智能控制系统，实现我国人工智能技术施展领域的拓宽，构建科学完备的风力发电人工智能技术体系，推动我国风力发电事业实现健康、可持续发展提供宝贵的借鉴性经验。
1人工智能概念
当前，人工智能（ArtficialIntelligence,AI）作为一门综合的技术科学，主要研究能够模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，《人工智能－一种现代方法》中将已有的人工智能划分为四类：像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性思考的系统、理性行动的系统。人区别于动物是人具有认识和能动地改造世界的能力，人脑具有感知、学习、记忆和推理的功能。用人工制造设备来延伸人的智力或行为，它是人类科学发展中最有意义和极具挑战性的重要课题。人工智能的起源可以追溯到古埃及，但直到1941年计算机被发明出来之后的1950年，图灵才开始着手研究人工智能，他也被众人称为人工智能之父。而1956年，“人工智能”这个概念才在“DARTMOUTH人工智能夏季研究会”中被麦卡锡提出，这为以后人工智能的发展奠定了理论基础。而随着人工智能的问世，人工智能的第一大阶段，即“摸索”阶段结束了。而后经过60多年的发展和沉淀，伴随着互联网、大数据、云计算和新型传感等技术的发展，人工智能正引发可产生链式反应的科学突破，可能产生一批颠覆性技术，加速新一轮科技革命和产业革命。人工智能可以在许多领域中达到标准化、规模化、批量化、自动化生产，从而大幅度的提升劳动效率和生产效率。目前，我们国内的人工智能水平仅仅在一个较为初级的阶段，我们现在大部分应用是处于弱人工智能领域中。在科学技术中飞速发展的今天，人类己经进入了知识爆炸时代，所以随着深度学习技术的突破，人工智能行业也在迅速发展，并将人工智能带进全新阶段。在未来深度学习算法逐步成熟后，AI相关的应用也会逐渐发展，谷歌的ALPhaGo的围棋算法正是其中一个典型成功的应用，而目前人工智能技术在图像和语言识别中也取得了很大的进展。
2人工智能技术在风力发电领域的具体应用
2.1风电功率预测的方法
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。
2.2以智能化技术运用TCP/IP传输协议进行数据整合
对于风电系统来说，要想实现系统的数据传输功能，便需要应用到物理链路及设备等传输系统，通过在风电系统中应用智能化技术，将使得系统在数据传输过程中能够采用TCP/IP传输协议来达到该目的。该传输协议在进行标准化后，同样能够在传输系统中进行共享，只需配置相应的网络设备和独立的综合布线系统，便可使不同系统在通信过程中存在的各种问题得到有效解决。以公共局域网为基础的智能化系统是可以在相同传输网络中进行共享的，从其技术应用层面上可以了解到，宽带路由器、公共局域网能够和互联网云端服务器进行连接，这样便使得风力系统具备了访问互联网的功能，从而实现对系统的智能化控制。对于可视对讲系统用户终端设备来说，其可看作是安装于用户室内中的一种共享性设备，通过该设备可对风电系统局域网进行访问，而且能够在风电管理系统中利用局域网来对因特网进行访问。
2.3无人机应用在智能巡检之中
无人机技术具有续航时间长、抗风能力强的特点，应用在风力发电机组智能巡检之中，无人机操作人员能够对其进行适当控制，对指定位置进行拍摄，对风力发电机组实现实时监测，始终确保风力发电机组有序、高效运行状态。无人机拍摄完成之后，能够利用传输系统将拍摄到的图片、视频传输到地面接收系统，技术人员通过对资料的比对，能够分析出风力发电机组是否处于正常运行状态，与传统的人工巡检相比，使用无人机进行智能巡检，能够提升巡检效率与质量，降低巡检成本，提升企业经济效益。
2.4实现风电系统的高效控制
在风电系统中，这些都和用户的生活有着非常紧密的联系。当前，风电系统的技术发展速度正不断加快，这也使许多关于风电系统智能化控制的新技术和资料得以在互联网上不断涌现，利用协议对接以及物理链路技术，可使管理人员利用风电系统的用户终端设备来对各个风力发电设备实施高效控制，从而进一步提高风力发电系统的运行效率。风力发电场之中要想高效运用智能化电子设备，需要对智能电网进行建模，为了对智能电网实现实时、集中高效管控，最为关键的就是对风电场设备实现高效控制，对获取的风电场设备相关数据信息进行整合、分析。智能感应器、无线感应器等感应器的应用，能够为智能风电场的有序运行提供支持。
结语
风力发电领域关系着社会是否能够实现可持续发展，为社会发展提供能源支持。需要积极改善风力发电管理模式，提升风力发电效率，满足经济发展对能源不断增长需求。人工智能技术应用到风力发电领域之中，能够实现对风力发电机组的实时监控，提升风力发电的效率与质量，构建完备的风力发电智能化管控系统，推动我国风力发电行业实现稳健的长久发展。进而为我国风力发电场可靠、稳定运行提供强有力的技术保障。
参考文献：
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