謝瑤濱

摘? 要：該文主要針對人工智能在風力發(fā)電領域的應用展開了深入研究，結合智能技術基本概述和技術的類型，闡述了人工智能在風力發(fā)電領域的應用必要性，并且采取了幾點切實可行的應用措施，如無人機在智能巡檢中的應用、風電功率預測的方法、智能感應技術的應用、大數(shù)據分析技術的應用等，通過以上措施，促使風力發(fā)電行業(yè)更好發(fā)展。

關鍵詞：人工智能? 風力發(fā)電領域? 應用? 能源

中圖分類號：TM614;TP18? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A文章編號：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

在當今社會，隨著經濟水平不斷的提高，人類對能源上的需求也逐漸增加了，對于以往傳統(tǒng)的火力發(fā)電方式來說，已經不能做到與時俱進，而且還會給環(huán)境帶來一定的污染，在短時間內，雖然能帶來一定的經濟效益，但是對于社會環(huán)境的發(fā)展進步會產生直接的影響。在我國的發(fā)展中，長期面臨著這樣的問題，快速的經濟發(fā)展和能源保護以及環(huán)境保護存在著矛盾，如何將這幾個方面的關系有效地處理好，讓矛盾得到減輕，在能源開發(fā)利用上使用清潔能源就是很好的解決方案。其低污染、可循環(huán)利用的特點，有效推動了多個地區(qū)的經濟向著更好的方向發(fā)展。因此，風電已成為非常重要的清潔能源，風電技術也具有了非常重要的戰(zhàn)略意義。但是此技術在有些方面還存在不足之處，隨著人工智能技術的發(fā)展和推廣將人工智能技術與風力發(fā)電相結合，可有效彌補風力發(fā)電的不足，使得風力發(fā)電的效率獲得顯著提高。

1? 智能技術基本概述

在社會發(fā)展中，信息化經逐漸成為主要的趨勢，而且隨著大數(shù)據技術和自動化技術的不斷發(fā)展，人工智能正逐步滲透到人們的生產和生活中，并得到了廣泛應用，獲得一定成果。其中所謂的智能技術指的是在人工智能基礎之上實施各環(huán)節(jié)操作的過程，如開發(fā)、研究和模擬以及拓展等。在風力發(fā)電的過程中，通過應用智能技術的運用，將風力發(fā)電自動化控制相應的系統(tǒng)構建出來，使得風電行業(yè)發(fā)電的效率獲得提高，進而為風電企業(yè)帶來一定的經濟效益和社會效益。

2? 智能技術的類型

首先，神經網絡控制技術。這項技術可以有效應用在數(shù)字計算和數(shù)據信息處理環(huán)節(jié)中，尤其是數(shù)據的處理。從數(shù)字處理系統(tǒng)的角度上來看，它不會影響到整體的系統(tǒng)，也不會使其相關系統(tǒng)的功能喪失，還能及時反映處理結果，特別是在神經網絡控制技術的應用上，不會受到影響。其次，專家系統(tǒng)控制技術。在智能組織和調節(jié)以及控制環(huán)節(jié)中，可充分應用這種技術，而且如果出現(xiàn)非結構性問題的話，使得一些不夠明確的信息內容，能夠得到有效處理。但是在處理表面知識時，此技術的應用模仿能力不夠靈活化。最后，綜合智能控制技術。對于綜合智能控制技術來說，在實際發(fā)展的過程中，主要就是將整體化和集成化作為主要的發(fā)展方向，尤其是模糊數(shù)據處理，能為有效處理提供重要的保障，使得此智能技術得到進一步完善。而且在個別智能技術上，還能對信息進行有效的整合，防范故障風險，使得技術使用效果獲得提高。

3? 人工智能技術在風力發(fā)電中的必要性和可行性以及優(yōu)勢

3.1 智能技術應用的必要性

風力資源是一種可再生清潔資源，再加上近年來隨著風力發(fā)電行業(yè)的不斷發(fā)展，已經到了相對穩(wěn)定的階段。但是在利用風力發(fā)電的過程中，有些方面還存在不足之處。比如：存在一定的隨機性和波動性，這種情況直接關系到風力發(fā)電的效率，對于電網安全會產生直接的影響，進而引發(fā)安全問題。正因為風力發(fā)電存在波動性和間歇性，為了更好地進行控制，并為發(fā)電提供重要的安全保障，在風電設備中，一定要意識到功率平衡的重要性，并給予高度重視。隨著經濟和技術水平的不斷發(fā)展，人工智能技術在解決風電需求上也逐漸呈現(xiàn)出增加的趨勢。

3.2 智能技術應用的可行性

不同于其他項目，對于風電場節(jié)能來說，在管控風電機最大功率的過程中，為了使得集中管控更好地實現(xiàn)，通常情況下運用的是功率控制法。其在一定程度上，使得風電場工作效果獲得提高，也進一步提升了安全性能。在應用電力設備和人工智能技術時，其主要的前提就是數(shù)字化，就當前的情況來看，數(shù)字化技術已經被逐漸引入風力發(fā)電系統(tǒng)中，并得到了廣泛的應用，也為人工智能化技術的應用推廣做了很好的鋪墊。

3.3 智能技術應用的優(yōu)勢

在風力發(fā)電中，通過應用人工智能化技術，在風力發(fā)電智能控制上構建出相應的系統(tǒng)，首先能夠為管理者的決策起到支持的作用;其次可以加大控制力度，有效控制風力發(fā)電自動化系統(tǒng)，及時完成數(shù)據信息收集與傳輸?shù)纫幌盗泄ぷ鳎绕涫欠治?、處理以及整合工作，在風力發(fā)電自動檢測上，可以得到有效運用，如果系統(tǒng)存在故障的話，還能做到及時發(fā)現(xiàn)，并制定有效的措施，使得故障問題得到快速解決。因此，在風力發(fā)電行業(yè)的發(fā)展中，自動化與智能化將會逐漸成為最主要的工作方式。同時在實施服務環(huán)節(jié)時，人工智能技術更兼具了處理個性化需求的能力。借助大數(shù)據的支持，我們可以對風力發(fā)電的相關數(shù)據能有準確的了解，并能做到及時掌握，通過加大篩選和處理力度，在實施數(shù)據篩選和處理過程中，為單個風力發(fā)電機分別提供個性化服務，做到有針對性地處理問題。

4? 人工智能在風力發(fā)電領域的應用措施

4.1 無人機在智能巡檢中的應用

對于風力發(fā)電機智能巡檢的無人機技術來說，其主要的特點應為具有一定坑風能力，而且在續(xù)航上有較長的時間，其中在風力發(fā)電機智能巡檢應用的過程中，無人機能加大控制力度，針對各種應用情況進行有效控制，通過拍攝指定的位置，實現(xiàn)實時監(jiān)測風力發(fā)電機組，為風力發(fā)電保持運行狀態(tài)提供重要的保障[1]。當無人機拍攝工作實施之后，能傳輸所拍攝的圖片和視頻至其在地面的接收系統(tǒng)中，實際傳輸?shù)倪^程中，主要是通過實時傳輸系統(tǒng)，技術人員對信息和數(shù)據資料實施對比工作，進而對風力發(fā)電機組狀態(tài)情況進行有效的分析，這種無人機實施智能巡檢與傳統(tǒng)人工巡檢方式相比，能夠使得巡檢的效果獲得明顯的提高[2]。

4.2 在風力發(fā)電量預測中的應用

隨著風力發(fā)電不斷的應用，風電的優(yōu)勢逐漸體現(xiàn)出來，但是與傳統(tǒng)火電廠進行比較，風電具有一定的隨機性和波動性，這使風電在電網進入的過程中，一定程度上影響到電網的穩(wěn)定性。在風電發(fā)電量上，如果能將其有效預測出來，發(fā)電和并網負荷上就可以對兩者進行有效的調節(jié)，促使并網更加穩(wěn)定。

4.2.1 風電功率預測的方法

當前，在風電功率預測方面主要有兩種方法，分別為物理預測法和統(tǒng)計預測法。對于物理預測法來說，在實際預測的過程中，主要以天氣預報預測為主，將相關的氣象數(shù)據總結出來，尤其是風速和風向的相關數(shù)據，還有就是地理的實地信息，建立數(shù)學模型進行計算，將風速和風向預測數(shù)據得出來。這其中還可以根據微氣象學理論對結果進行充分利用，來預測風電功率。這種物理預測法最主要的優(yōu)點就是在其歷史數(shù)據的處理上省去了應用環(huán)節(jié)，其缺點則是需要對天氣預報數(shù)據還有風場地理信息兩項數(shù)據信息進行輸入，同時還會涉及到較多的其他相關數(shù)據參數(shù)。與此同時，天氣預報發(fā)布難以確保及時性，存在一定間隔，這種方法對于短期的預測可進行運用，但是在長期預測和風險評估上存在局限性[3]。對于統(tǒng)計預測法來說，就是統(tǒng)計實際發(fā)電量的歷史數(shù)據，建立風力發(fā)電量與功率這兩者的關系，并對數(shù)據統(tǒng)計這種方法充分進行運用，將這種關系作為一種模型，對后的風力發(fā)電量展開相應的預測，而人工智能預測方法是最成熟和高效的一種方法。

4.2.2 采用人工神經網絡系統(tǒng)預測短期風電功率

使用人工智能法來進行風電預測，其主要的優(yōu)點就是數(shù)據量比較大，在大規(guī)模數(shù)據量中生產映射關系，能有效地尋找相關規(guī)律，使統(tǒng)一預測更好地實現(xiàn)，并充分地利用機器學習算法，從風電發(fā)電量短期風電功率和影響因素入手，將這兩者之間的聯(lián)系建立起來，也可以將聯(lián)系制作訓練成模型。通過此模型的運用，在短期風電功率上有效地進行預測。當前使用向量機法和神經網絡法作為預測風電功率的主要方法。在非線性問題上，人工神經網絡法的優(yōu)勢可以集中體現(xiàn)出來，所以在預測風電功率時可有效運行這種方法[4]。

4.3 智感應技術的應用

從風力發(fā)電場的角度上來看，為了對智能化電子設備有效運用，使得運用效果獲得提高，必須要實施建模，這主要針對的是智能電網設備，在管控智能電網方面，為了使得實時和中管控更好實現(xiàn)，最主要的就是需要加大控制力度，有效地控制風電場設備，但是為了實現(xiàn)更好的效果，需要提前進行實施整合和分析工作，其中這項工作主要針對的是獲取的風電場設備的相關數(shù)據[5]。通過應用智能感應器和無線感應器，能有效地獲得支持智能風電場運行的相關數(shù)據，對后續(xù)的分析和使用打下堅實的基礎。

4.4 大數(shù)據分析技術的應用

智能感知技術雖然有很多優(yōu)點，但是仍然需要另外增加傳感器，在增加時實際成本比較高，還缺少一定的擴展性。風力發(fā)電機的數(shù)據量比較大，一個大型發(fā)電機公司需要管理的風機超過上千臺，其產生數(shù)據量是非常大的，其級別達到了TB級[6]。因此，如果可以對傳感數(shù)據不進行增加，而是通過新的大數(shù)據技術運用，從機組數(shù)據入手，實施采集和存儲，并從風機生產運行數(shù)據入手進行相應的挖掘，充分利用深度學習和自然語言處理人工智能分析方法進行有效分析，使得機器設備可以實現(xiàn)狀態(tài)分析，有效預防風電機組的部件故障，更好地避免電量損失[7]。

5? 結語

綜上所述，在風力發(fā)電領域中，人工智能的廣泛應用將對社會發(fā)展產生直接而深遠的影響，并在能源需求上，為社會發(fā)展提供強有力的支持。因此，我們需要不斷改變以往傳統(tǒng)的風力發(fā)電管理模式，積極進行技術改進，讓風力發(fā)電的效率獲得有效提升。因此，在風發(fā)電領域中，充分利用人工智能技術，構建起更加先進、優(yōu)越的智能化風力發(fā)電管控系統(tǒng)，可以進一步提我國風力發(fā)電的質量。

參考文獻

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[3] 童飛.人工智能技術在風力發(fā)電領域的應用[J].低碳世界，2020，10（9）：46-47.

[4] 吳續(xù)明.風力發(fā)電集控中心的信息化建設[J].智能城市，2020，6（5）：62-63.

[5] 于錦春.風力發(fā)電自動化控制系統(tǒng)中智能化技術的運用[J].通信電源技術，2020，37（3）：145-146.

[6] 胡小鋒.人工智能在電氣工程自動化中的應用[J].科技創(chuàng)新導報，2019，16（26）：1-2.

[7] 韓巖.對信息化控制技術在風力發(fā)電控制系統(tǒng)中運用的思考[J].科技創(chuàng)新導報，2019，16（34）：1-3.