智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用

智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用

刘建华

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摘要：随着我国科技的不断进步，我国风力发电事业也得到高质量发展，应当科学引用智能化技术，使得风力发电自动化控制系统的运行安全系数与工作效能得到质的飞跃。在智能化技术应用时，应当契合风力发电工程运行的特征，才可充分发挥出智能化技术的应用优势与价值。

关键词：智能化技术；风力发电；应用

引言

智能化技术在电力工业中得到了广泛的应用，推动了新能源技术的迅速、稳定发展。近年来，由于新材料的不断革新与发展，许多新的电学器件及材料已被广泛地应用于电力系统。但是，高效的风电系统对设备的使用也有较高的要求。其中，智能化技术相对于传统技术来说，具有许多优点，可以有效地解决风电系统的问题。

1风力发电原理及优势解读

1.1　风力发电原理

风力发电的原理较为简单，主要是通过风力驱动风车叶片运转，运行过程中在增速机辅助下能够进一步增加叶片转速。风力发电设备由风车叶片、发电机两大部分构成。风力作用下螺旋形风力发电机叶片旋转过程提供推动力，将动能转变为机械能。

风力发电机主要由偏航、液压、刹车、控制系统及齿轮箱等部分构成。在发电过程中，齿轮箱和齿轮之间有效配合，协同作用能够提升发电机的运转速度，使实际发电功率处于较高水平，有效保证了输出电力的稳定性。偏航系统最大的作用是结合风向的变化情况灵敏调控风轮的扫掠面，确保扫掠面始终和风向维持垂直状态，提升资源利用率。风机、叶片能够围绕根部中心运作，借此方式增强风力发电系统对不同风况的适应能力。发电系统停机时，阻尼增加，方便发电机停运。停机期间，液压和刹车系统联动运作。对于风力发电而言，控制系统是实现自动化运行的关键，控制系统能够精准调控各系统模块运行情况，使发电机在相对稳定的电压和频率下运作，促进发电系统自动化并网及脱网，监控系统的运作过程，及时发现异常状况，快速发出预警信号，提升风力发电系统的故障处置效率，减少损失。

1.2　应用优势

风力发电技术实际应用中有很多优点，也是该项技术应用范畴不断拓展的主要原因，技术应用时要注意实现科学化，其优势包括经济性优良、建设周期短、环境影响小等。

（1）经济性优良。风力发电在应用过程中社会经济效益表现良好，风力发电能力每提高一倍，资金支出减少约15%，风电增长率不低于30%。我国风能资源可利用情况优良，短期内风力发电的相关技术将会有进一步地提高。

（2）建设周期短。风电设备均为预制装配置式结构件，吊装节奏更快，能够有效满足用电、储电需求急切的地区。合理运用风力发电技术，能促进偏远地区实现独立供电，能够有效缓解配电分散情况，满足区域内能源发展方面的需求。

（3）环境影响小。风能应用时不会对环境带来负面影响。近年，我国风能工程建设能力持续增强，生产运营成本进一步压缩。风能设施能够有效承担发电和电峰调节功能，且不会对陆地生态环境造成影响。

2智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用

2.1风力涡轮输出与转数控制中应用智能化技术。

在风力发电自动化控制系统运行阶段，为不断提升风力涡轮输出与转数控制效能，应当合理运用智能化技术，实现风力涡轮与转数的智能自动化控制。因为，在风力涡轮输出、转数控制阶段，需要基于风力的动态变化，进而完成涡轮输出与转数的有效控制。通过对传统的控制模式进行分析可知，传统控制系统对人工操作过度依赖，必须在工作人员进行综合判断后，才可对风力发电系统下达涡轮输出与转数控制的指令。该种工作模式存在一定的滞后性，不能契合风力的变化完成智能自动调控。基于智能化自适应控制技术的灵活运用，则可以智能分析风力的变化，进而实现对涡轮输出与转数的动态调整，保证风力发电系统运行的安全与效率。如在风力发电自动化控制系统运行时，可基于传感器设备的运行，进而实现对风力的状态进行智能诊断，如疾风、劲风和风等，并判定风力涡轮输出的功率P值，保证输出功率P始终处于最大值。为此，在涡轮、叶片运行进行调整时，可将其转数合理调整为ω。为实现预期工作开展目标，应当充分发挥出智能化自适应控制技术的应用优势，在该技术的合理运用下，进而实现对风力变化状态的监测，进而判定风力是否处于恒速区间。

2.2风力发电自动化控制系统中最优参数的设置。

为使得风力发电工程发挥出最大的发电效能，应当保证相关系统与设备的运行始终处于最优参数状态。为实现该项工作目标，应当合理运用智能化技术，实现对风电系统最优参数的智能化控制。笔者认为，在该项工作开展阶段，应当契合风力发电系统的运行建构相应的数据库，并基于大数据技术、人工智能技术、云储存技术、云计算技术、仿真模拟技术的有效集成，进而完成对风电场运行数据的深度分析，并设定特定的运行场景进行仿真模拟，获得发电机组、风力涡轮、电磁扭矩、变桨距等参数信息。在相关数据关联性的分析下，进而找出特定运行场景下的最优参数比，为后续的风力发电系统智能化控制提供参考。在模糊计算下，选择最优参数，并对其进行微调，主动适应风力的变化。

2.3自动化控制系统数据整合中应用智能化技术。

风力发电自动化控制系统运行阶段，为实现对自动化控制系统数据的有效整合分析，则应当合理运用智能化技术，解决风力发电数据的处理难度。基于深度学习、人工智能技术、计算机神经网络技术的合理运用，保证风力发电工程运行数据得到深度剖析，为后续风电工程的可持续发展提供有力参考。

2.4电子技术在风力发电系统中的应用

2.4.1风力发电系统的改造。

在风电机组运转初期，机组的主要工作模式为有源失速。这种方法的输出功率没有充分的优势和稳定性，这种方法在新的应用模式下已经被淘汰。随着电力电子技术的迅速发展，发电机系统的更新和改进，发电机的主要工作模式和工作原理也在逐步优化。其中，变速恒频风电场系统是一种高效的电力电子技术产品，DFIG在内部安装了双馈异步电机后，不仅可以有效地改善传输的质量，还可以减少能源消耗。

2.4.2电力电子技术在风力发电系统的储能技术上的应用。

风力发电是一种不稳定的能源，它的稳定性是一个很大的问题，因为我们不能直接储存在风能中，所以要确保其稳定的电力供应，就需要把它储存起来。另外，不间断电源因其在其输入电流被切断时仍可持续供电的特性，正因其具有很高的随机性而备受关注。

2.4.3风力发电滤波、补偿的应用。

风电机组在使用中，极易发生闪变、电源波动、电网的谐波污染，必须对其进行补偿或滤波。现有的两大滤波技术主要有主动滤波器和静态无功补偿。有源滤波器APF的核心思想是选择有关的开关元件，并严格按照坐标转换的原则，对被测对象的电压和电流进行有效的补偿。APF可以在某种意义上修改负荷所需要的主要电力供应方式，并将其转换成电力控制，进而生成电力。静止式无功补偿SVF技术是目前世界上比较先进的一种技术，它的关键在于采用电力电子器件中的高频切换实现对电力系统的无功进行补偿。在特定的用途中，可以迅速地追踪到实际的负载变化情况，并采取相应的无功补偿措施，从而有效地改善了电网的电压波动，并持续地改善了电网的总体品质。

结语

随着风电技术的不断发展和普及，对其效率和电能品质的要求正在不断提升，因此必须对传统的风能模式进行改造，既可以提高风电的效率，又可以确保电能的品质。以达到提高风电利用率、提高电能质量、推动电力工业发展的目的。

参考文献

[1]师苑,刘玉丛,崔春峰.电力电子技术在风力发电中的应用[J].电子质量,2013(07):34-36.

[2]王琦,陈小虎,吴正伟.电力电子技术在风力发电中的应用综述[J].南京师范大学学报(工程技术版),2005(04):7-10+45.