谢瑶滨
摘 要：该文主要针对人工智能在风力发电领域的应用展开了深入研究，结合智能技术基本概述和技术的类型，阐述了人工智能在风力发电领域的应用必要性，并且采取了几点切实可行的应用措施，如无人机在智能巡检中的应用、风电功率预测的方法、智能感应技术的应用、大数据分析技术的应用等，通过以上措施，促使风力发电行业更好发展。
关键词：人工智能 风力发电领域 应用 能源
中图分类号：TM614;TP18 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）04（a）-0041-03
Application of Artificial Intelligence in the Field of Wind Power Generation
XIE Yaobin
（State Grid Huitong Jincai （Beijing） Information Technology Co.， Ltd.， Harbin， Heilongjiang Province， 150090 China）
Abstract： This paper mainly focuses on the application of artificial intelligence in the field of wind power generation. Combined with the basic overview of intelligent technology and the types of technology， this paper expounds the necessity of the application of artificial intelligence in the field of wind power generation， and takes some practical measures， such as the application of UAV in intelligent inspection， the method of wind power prediction， the method of wind power prediction， the application of artificial intelligence in the field of wind power generation. Through the application of intelligent induction technology and big data analysis technology， the above measures can promote the better development of wind power industry.
Key Words： Artificial intelligence; Wind power field; Application; Energy
在当今社会，随着经济水平不断的提高，人类对能源上的需求也逐渐增加了，对于以往传统的火力发电方式来说，已经不能做到与时俱进，而且还会给环境带来一定的污染，在短时间内，虽然能带来一定的经济效益，但是对于社会环境的发展进步会产生直接的影响。在我国的发展中，长期面临着这样的问题，快速的经济发展和能源保护以及环境保护存在着矛盾，如何将这几个方面的关系有效地处理好，让矛盾得到减轻，在能源开发利用上使用清洁能源就是很好的解决方案。其低污染、可循环利用的特点，有效推动了多个地区的经济向着更好的方向发展。因此，风电已成为非常重要的清洁能源，风电技术也具有了非常重要的战略意义。但是此技术在有些方面还存在不足之处，随着人工智能技术的发展和推广将人工智能技术与风力发电相结合，可有效弥补风力发电的不足，使得风力发电的效率获得显著提高。
1 智能技术基本概述
在社会发展中，信息化经逐渐成为主要的趋势，而且随着大数据技术和自动化技术的不断发展，人工智能正逐步渗透到人们的生产和生活中，并得到了广泛应用，获得一定成果。其中所谓的智能技术指的是在人工智能基础之上实施各环节操作的过程，如开发、研究和模拟以及拓展等。在风力发电的过程中，通过应用智能技术的运用，将风力发电自动化控制相应的系统构建出来，使得风电行业发电的效率获得提高，进而为风电企业带来一定的经济效益和社会效益。
2 智能技术的类型
首先，神经网络控制技术。这项技术可以有效应用在数字计算和数据信息处理环节中，尤其是数据的处理。从数字处理系统的角度上来看，它不会影响到整体的系统，也不会使其相关系统的功能丧失，还能及时反映处理结果，特别是在神经网络控制技术的应用上，不会受到影响。其次，专家系統控制技术。在智能组织和调节以及控制环节中，可充分应用这种技术，而且如果出现非结构性问题的话，使得一些不够明确的信息内容，能够得到有效处理。但是在处理表面知识时，此技术的应用模仿能力不够灵活化。最后，综合智能控制技术。对于综合智能控制技术来说，在实际发展的过程中，主要就是将整体化和集成化作为主要的发展方向，尤其是模糊数据处理，能为有效处理提供重要的保障，使得此智能技术得到进一步完善。而且在个别智能技术上，还能对信息进行有效的整合，防范故障风险，使得技术使用效果获得提高。
3 人工智能技术在风力发电中的必要性和可行性以及优势
3.1 智能技术应用的必要性
风力资源是一种可再生清洁资源，再加上近年来随着风力发电行业的不断发展，已经到了相对稳定的阶段。但是在利用风力发电的过程中，有些方面还存在不足之处。比如：存在一定的随机性和波动性，这种情况直接关系到风力发电的效率，对于电网安全会产生直接的影响，进而引发安全问题。正因为风力发电存在波动性和间歇性，为了更好地进行控制，并为发电提供重要的安全保障，在风电设备中，一定要意识到功率平衡的重要性，并给予高度重视。随着经济和技术水平的不断发展，人工智能技术在解决风电需求上也逐渐呈现出增加的趋势。
3.2 智能技术应用的可行性
不同于其他项目，对于风电场节能来说，在管控风电机最大功率的过程中，为了使得集中管控更好地实现，通常情况下运用的是功率控制法。其在一定程度上，使得风电场工作效果获得提高，也进一步提升了安全性能。在应用电力设备和人工智能技术时，其主要的前提就是数字化，就当前的情况来看，数字化技术已经被逐渐引入风力发电系统中，并得到了广泛的应用，也为人工智能化技术的应用推广做了很好的铺垫。
3.3 智能技术应用的优势
在风力发电中，通过应用人工智能化技术，在风力发电智能控制上构建出相应的系统，首先能够为管理者的决策起到支持的作用;其次可以加大控制力度，有效控制风力发电自动化系统，及时完成数据信息收集与传输等一系列工作，尤其是分析、处理以及整合工作，在风力发电自动检测上，可以得到有效运用，如果系统存在故障的话，还能做到及时发现，并制定有效的措施，使得故障问题得到快速解决。因此，在风力发电行业的发展中，自动化与智能化将会逐渐成为最主要的工作方式。同时在实施服务环节时，人工智能技术更兼具了处理个性化需求的能力。借助大数据的支持，我们可以对风力发电的相关数据能有准确的了解，并能做到及时掌握，通过加大筛选和处理力度，在实施数据筛选和处理过程中，为单个风力发电机分别提供个性化服务，做到有针对性地处理问题。
4 人工智能在风力发电领域的应用措施
4.1 无人机在智能巡检中的应用
对于风力发电机智能巡检的无人机技术来说，其主要的特点应为具有一定坑风能力，而且在续航上有较长的时间，其中在风力发电机智能巡检应用的过程中，无人机能加大控制力度，针对各种应用情况进行有效控制，通过拍摄指定的位置，实现实时监测风力发电机组，为风力发电保持运行状态提供重要的保障[1]。当无人机拍摄工作实施之后，能传输所拍摄的图片和视频至其在地面的接收系统中，实际传输的过程中，主要是通过实时传输系统，技术人员对信息和数据资料实施对比工作，进而对风力发电机组状态情况进行有效的分析，这种无人机实施智能巡检与传统人工巡检方式相比，能够使得巡检的效果获得明显的提高[2]。
4.2 在风力发电量预测中的应用
随着风力发电不断的应用，风电的优势逐渐体现出来，但是与传统火电厂进行比较，风电具有一定的随机性和波动性，这使风电在电网进入的过程中，一定程度上影响到电网的稳定性。在风电发电量上，如果能将其有效预测出来，发电和并网负荷上就可以对两者进行有效的调节，促使并网更加稳定。
4.2.1 风电功率预测的方法
当前，在风电功率预测方面主要有两种方法，分别为物理预测法和统计预测法。对于物理预测法来说，在实际预测的过程中，主要以天气预报预测为主，将相关的气象数据总结出来，尤其是风速和风向的相关数据，还有就是地理的实地信息，建立数学模型进行计算，将风速和风向预测数据得出来。这其中还可以根据微气象学理论对结果进行充分利用，来预测风电功率。这种物理预测法最主要的优点就是在其历史数据的处理上省去了应用环节，其缺点则是需要对天气预报数据还有风场地理信息两项数据信息进行输入，同时还会涉及到较多的其他相关数据参数。与此同时，天气预报发布难以确保及时性，存在一定间隔，这种方法对于短期的预测可进行运用，但是在长期预测和风险评估上存在局限性[3]。对于统计预测法来说，就是统计实际发电量的历史数据，建立风力发电量与功率这两者的关系，并对数据统计这种方法充分进行运用，将这种关系作为一种模型，对后的风力发电量展开相应的预测，而人工智能预测方法是最成熟和高效的一种方法。
4.2.2 采用人工神经网络系统预测短期风电功率
使用人工智能法来进行风电预测，其主要的优点就是数据量比较大，在大规模数据量中生产映射关系，能有效地寻找相关规律，使统一预测更好地实现，并充分地利用机器学习算法，从风电发电量短期风电功率和影响因素入手，将这两者之间的联系建立起来，也可以将联系制作训练成模型。通过此模型的运用，在短期风电功率上有效地进行预测。当前使用向量机法和神经网络法作为预测风电功率的主要方法。在非线性问题上，人工神经网络法的优势可以集中体现出来，所以在预测风电功率时可有效运行这种方法[4]。
4.3 智感应技术的应用
从风力发电场的角度上来看，为了对智能化电子设备有效运用，使得运用效果获得提高，必须要实施建模，这主要针对的是智能电网设备，在管控智能电网方面，为了使得实时和中管控更好实现，最主要的就是需要加大控制力度，有效地控制风电场设备，但是为了实现更好的效果，需要提前进行实施整合和分析工作，其中这项工作主要针对的是获取的风电场设备的相关数据[5]。通过应用智能感应器和无线感应器，能有效地获得支持智能风电场运行的相关数据，对后续的分析和使用打下坚实的基础。
4.4 大数据分析技术的应用
智能感知技术虽然有很多优点，但是仍然需要另外增加传感器，在增加时实际成本比较高，还缺少一定的扩展性。风力发电机的数据量比较大，一个大型发电机公司需要管理的风机超过上千台，其产生数据量是非常大的，其级别达到了TB级[6]。因此，如果可以对传感数据不进行增加，而是通过新的大数据技术运用，从机组数据入手，实施采集和存储，并从风机生产运行数据入手进行相应的挖掘，充分利用深度学习和自然语言处理人工智能分析方法进行有效分析，使得机器设备可以实现状态分析，有效预防风电机组的部件故障，更好地避免电量损失[7]。
5 结语
综上所述，在風力发电领域中，人工智能的广泛应用将对社会发展产生直接而深远的影响，并在能源需求上，为社会发展提供强有力的支持。因此，我们需要不断改变以往传统的风力发电管理模式，积极进行技术改进，让风力发电的效率获得有效提升。因此，在风发电领域中，充分利用人工智能技术，构建起更加先进、优越的智能化风力发电管控系统，可以进一步提我国风力发电的质量。
参考文献
[1] 谢晓刚，陈俊，张安.人工智能技术在风力发电领域的应用[J].中国备工程，2021（7）：35-36.
[2] 吴磊.智能化技术在风电系统中的应用[J].电子世，2021（1）：176-177.
[3] 童飞.人工智能技术在风力发电领域的应用[J].低碳世界，2020，10（9）：46-47.
[4] 吴续明.风力发电集控中心的信息化建设[J].智能城市，2020，6（5）：62-63.
[5] 于锦春.风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用[J].通信电源技术，2020，37（3）：145-146.
[6] 胡小锋.人工智能在电气工程自动化中的应用[J].科技创新导报，2019，16（26）：1-2.
[7] 韩岩.对信息化控制技术在风力发电控制系统中运用的思考[J].科技创新导报，2019，16（34）：1-3.
