人工智能技术在风力发电领域的运用

  人工智能技术在风力发电领域的运用  Summary：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、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。Keys：人工智能技术；新能源；风电随着经济的快速发展，对于能源需求不断提升，传统的以火力发电方式对环境产生严重污染，虽然能够在短时间内看到经济效益，但是不利于社会实现健康、长久的发展。所以处理好经济发展与能源保护、环境保护之间关系，是当今世界发展中面临的重要难题，利用风能发电新型模式能够协调环境保护与经济发展关系，减轻二者矛盾，能够实现能源的良好可循环利用，确保经济实现稳健发展。因此风力发电技术对于人类社会的可持续发展具有十分重要的现实性意义，但在风力发电技术之中，存在一定问题。将人工智能技术与风力发电相结合，不仅能够提升风力发电整体效率，更能有效解决风电技术发展过程中的诸多问题，实现风力发电技术与人工智能技术的高效结合，促进我国风力发电行业朝着更好、更快方向发展。智能技术基本概述信息化已经成为社会发展趋势，计算机技术、大数据、自动化技、智能化技术等被广泛应用在人们的生产生活之中，并取得了不错的成效。智能技术是对人工智能进行更为深入的开发、研究、模拟、拓展延伸的过程。将智能技术应用在风力发电之中，能够构建风力发电自动化控制系统，提高行业发电效率，实现企业经济效益与社会效益同步提升。智能技术主要分为三种：（1）神经网络控制技术。该技术主要适用于数字计算与处理，多应用在数据处理方面。数字处理系统不会受到整体系统的影响，及时其他系统丧失功能，也不会影响神经网络控制技术的应用；（2）专家系统控制技术。该技术主要应用在智能组织、调节、控制等方面，能够处理出现的非结构性问题，以及不确定的消息。但应用在表面知识处理之中，缺乏灵活的模仿能力；（3）综合智能控制技术。该技术主要是朝着整体化、集成化的方向发展，能够对一些模糊的数据进行高效处理，实现智能技术的优化整合，降低系统发生故障的概率，整合个别智能技术，提升技术使用效率。2.人工智能技术应用在风力发电中的必要性、可行性与优势2.1 智能化技术应用的必要性风力属于可再生资源，我国风力发电行业已经进入了快速发展的成熟阶段。使用利用风力发电存在一定问题，例如：间歇性、随机性以及波动性。不仅会影响风力发电效率，更会影响电网安全，带来安全隐患，出现电力质量较差的问题。为了能够有效实现对风力发电波动性、间歇性的控制，保持电网安全发电，需要重视风电设备有功功率的平衡。随着人们对电力需求不断增大，电网设备随着不断扩大，将人工智能技术应用在风力发电之中，能够极大提升电网发现效率与质量，提升电网运行安全性。2.2 智能化技术应用的可行性风电场节能与其他项目相比存在较大不同，一般都是采用功率控制法对风电机最大功率实现集中管控，能够提升风电场工作效率与安全性能。数字化是电力设备与人工智能技术应用的前提，当下在风力发电系统之中已经全面应用了数字化技术，为人工智能化技术在风力发电中的应用奠定了坚实的基础。2.3 智能化技术应用的优势人工智能化技术应用在风力发电之中，能够构建风力发电智能控制系统，为管理人员作出决策、判断提供支持。通过风力发电自动化系统的控制，能够对收集的相关数据进行分析、处理与整合，可以应用在风力发电系统自动检测之中，及时发现系统之中存在额故障，并及时提出有效解决方案，自动化、智能化工作方式将成为风力发电行业未来发展主要模式；智能化技术可以提供个性化的服务。在大数据技术的支持之下，能够全面掌控风力发电机的所有数据，通过对信息的筛选、处理，能够更具有针对性的为单个风力发电机提供服务。3.人工智能技术在风力发电领域的具体应用3.1 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。3.2 风电功率预测的当下风电功率预测主要为物理预测与统计预测法。物理预测法是常用的风电功率预测法，通过天气预报提供数据的预测出风速以及风向等数据信息，并与风场周围的实际信息进行对比，通过构建模型，依托大数据技术对其进行准确计算，实现对风电功率的精准预算。物理预测法的优势在于不需要历史数据支持，但是需要准确的天气预报数据以及风场地理信息作为依据，涉及到的参数多。但是天气预报发布具有间隔性，所以物理预测法较为适用于短期预测。统计预测法主要利用数学统计方法，通过对实际发电量与历史发电量数据的考察，构建模型，通过对数据的统计，实现对未来风力发电量的合理预测。3.3 智能感应技术的应用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。3.4 大数据分析技术的应用智能感知技术虽然很好，但由于需要额外增加传感器，成本偏高且扩展性不足。风力发电机的数据量是相当可观，一个大型风力发电公司管理的风机高达上千台甚至近万台，年产生的数据量都在TB级别以上。因此如果不增加额外的传感设备，可利用新的大数据技术，采集和存储机组数据，通过机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能分析方法，对风机生产运行数据进行挖掘分析，实现设备运行低效分析、亚健康问题预警分析，预防风电机组的关键部件问题，减少电量损失，必将成为了新的热门应用方向。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。Reference：[1]彭华东，陈晓清，任明等.风电机组故障智能诊断技术及系统研究[J].电网与清洁能源，2011，27（2）：61-66[2]程世洪.电网风电智能化运行控制探讨[J].中国高新技术企业，2015，（23）：157-158. -全文完-