郭 阳
三峡新能源(集团)有限责任公司内蒙古分公司 内蒙古呼和浩特市010010
摘要：随着人工智能的快速发展，很多理论与方法被应用到各个行业中。我国拥有丰富的风力资源，使得我国在风力发电行业的投资逐年增长。然而，由于风力发电区域地处偏僻，控制系统成为首要技术管理问题，本文旨在分析将智能化技术融入风力发电自动化控制系统必要性、可行性及优缺点，并指出了该项技术在自动化控制系统中的具体应用。???????
关键词：人工智能技术；风力发电领域的应用
引 言：
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呈逐年减少的趋势。日益扩大的城市群规模，新增的基础设施相应地增加了更大的电力需求。尽管我国近年大力发展风力发电和太阳能发电，但受到控制技术的影响，目前我国新能源行业发电设备端的智能化控制程度仍然有一定的发展空间，发展新能源行业的人工智能技术，既能保证发、输、变电设备的稳定经济运行，又能节约人力成本，实现新能源发电行业智能化及人性化管理，所以风力发电的人工智能技术的研究具备非常大的行业必要性。
1智能技术概述
人们日常生活的方方面面皆已融入了计算机技术，智能技术也取得了显著的进步。智能技术最终诠释为利用人类智能进行研究、开发、模拟、延伸及拓展到计算机CPU端及程序端的全新模式。依托智能技术，能使风力发电自动化控制系统策略和工作效率得到提升，有助于行业经济社会效益的提高。智能技术的主要类型有3种。第一，神经网络控制技术。该技术主要是在数字计算和运算符号间运用，所以智能控制适宜用于数据处理部分。该技术是由案例分析进行分散储备的，所以即便各个个体丧失了功能，整个系统的正常运行情况也不会遭受影响。第二，专家系统控制技术。该技术在智能调节、组织及决策等方面得到了具体应用，能够将一些非结构化难题或不确定的知识消息解决。但是该技术在具体运用中，对个别浅显的知识进行处理时，不具备足够的深层模仿能力。第三，综合智能控制技术。该技术主要朝着集成化智能方向发展，能实现模糊数据的有效处理，并且能促进模仿模糊与神经网络技术间的融合。该技术有助于自动化控制技术与自我调节控制技术的有效整合，同时能够将智能技术扬长避短的功效达成，整合个别智能技术，从而避免单独使用个别技术的情况。
2人工智能技术在风力发电领域的应用
2.1低电压风机穿越技术
在风力发电技术中比较关键的技术是低电压穿越技术。
当降低风机出口的电压时，如果不对低电压的穿越情况进行考虑，造成风区内风机出现大面积的脱网现象，导致失压风区全部发生瘫痪，从而影响接入电力系统的电压和频率。因此当前在风电机组设计阶段对其低电压穿越能力有较高的要求，使把这种低压或欠压情况对风场的安全性的威胁和影响降低到最低程度或者直接规避。此外，在处于低电压状态时，若要保证风机继续保持强大的穿越能力，应以电压本身为切入点，对其进行更加科学合理的设计，如果发生凹陷的电压区域是风机出口，可通过对SVG、AVC等技术的有效应用使其快速接近正常水平，最大限度的为低电压风机穿越性作业的开展提供有利环境。例如SVG，AVC此类电压补偿及电压控制设备就需要人工智能技术的介入，通过各类传感器对瞬时的电压、电流及频率型号进行分析，进行经济、科学的电压补偿及电压调节。
2.2无人机在智能巡检中的应用
现阶段无人机技术迅速发展，同时它凭借自身较长的续航时间和抗风能力被广泛的应用于智能巡检工作中，在实际巡检过程中，无人机可以搭载高清的拍摄设备，由操作人员进行控制使其在制定位置停留并拍摄，从而实现风电机组的智能巡检。当无人机完成巡检拍摄后，能够利用特有的系统模块将图像传送到地面站系统，技术人员对拍摄图像进行对比分析，实现对风电机组的运营稳定性分析。相对于人工巡检，采用无人机进行智能巡检能够大幅度提升风电机组巡检的效率和准确性，节约了风电机组的巡检成本。
2.3智慧风电的体系架构
一是智慧风电的生产管理维度，分为：（1）风机端智慧定义，自我调节、自我保护，对重大故障直接反应等基本功能的智能风机；（2）场站端智慧定义，基于智能电网技术，能自动控制、自主优化，针对对环境（包括风资源、电网）的瞬时情况作出快速反应；（3）集控端智慧定义，要求全面分析、全面统筹，对所属场站的智能化管理，实现智能运维；（4）集团化管控端智慧定义，是实现智慧发展，要求持续学习、持续优化，分类、分阶段指导风电智慧化发展。属于纵向管理维度。二是智慧风电的信息系统维度，分为：基础设施级（硬件基础）、支撑平台级（软件基础架构）、应用平台级（建设目标的各类应用）等三个部分。属于横向系统架构维度。
横向及纵向两个维度的有机融合是智慧风电建设的基本要求。智慧风电体系架构高效融合计算、存储和网络，以多元异构可信计算为基础来构建，具备计算资源弹性配置能力以满足不同需求，整个体系结构的不同层次引入不同计算能力使之更加高效、实时地处理数据，使风电系统达到精准感知、快速应对、系统思维和全面开放不同层级的智慧。
3分析风力发电技术的前景
?在新能源风力发电的过程中，智能技术的应用是行业的必经阶段，所以国内的主流新能源企业要从技术发展和技术革命的角度进行全面分析，将企业作为主体，根据市场导向进行持续的创新。此外还需要对技术的创新和引进间存在的相互联系，提高整体技术的核心竞争力，通过持续的提高风电智能化创新建设工作，完善新能源智能化平台，保证风力发电行业部具备更加优越和持续的发展前景。
结束语
智能化风力发电自动化控制后续会在在新能源行业大数据、云计算及人工智能等现代信息技术的运用方面，以及风力发电机组日常运行、维护、故障排除等方面有长期基本持续的快速发展。所以人工智能技术的完善是决定新能源行业持续发展的充分必要条件
参考文献
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[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.