風能發電預測技術的應用

陳小龍

摘要：發展可再生能源可以有效解決能源危機，風能是目前可再生能源的代表，但是風能具有間歇性、不穩定性、能控性的特點，為了提高利用率，需要合理應用風能發電預測技術。本文就風能發電預測技術的應用展開分析。

關鍵詞：風能發電；預測技術；應用

隨著當今社會工業化程度的不斷加深和能源危機的持續加劇，清潔環保的可再生新能源成為能源發展的趨勢和時代的必然要求。調查表明，風能發電已經在全球可再生能源發電裝機總量中占據絕對的優勢地位，日益受到世界各國的重視，本文就風能發電的現狀進行了分析，對風能發電預測技術的應用加以探究，提出促進風能發電預測技術的對策。

一、風能發電技術的應用現狀

1.風能發電技術

風能發電首先需要把自然界中存在的風力動能轉換為機械動能，然后再把機械動能轉換為電力動能。作為重要的可再生能源，風能發電具有其他可再生能源不可比擬的優勢：首先，風能發電對環境無污染，而且整個發電過程不需要任何燃料，因而，對生態環境也沒有任何破壞作用，是環保效益和生態效益俱佳的綠色能源。其次，世界上的風能儲量極其豐富，分布也較為廣泛，具有很高的利用率，且具有極好的可持續性，對人類能源的可持續性發展具有重要的意義。

2.國內外風能發電技術的應用現狀

首先，就風能發電裝機總量的調查情況來看，風能發電技術的速度非常迅速。全球風能發電的裝機總量已經從2003年的4000萬千瓦發展到2013年底的31800萬千瓦，風能發電的規模不斷擴大。雖然2013年的裝機總量比2012年略有下降，但是到了2014年，其發展重拾升勢，到2014年的四月份，全球新增裝機的增長率超過了30%，從2014年開始，全球裝機總量也呈現出上升趨勢。

其次，從不同國家和地區風能發電技術的應用情況來看，21世紀之初，以德國、西班牙和丹麥為代表的歐洲國家在風力發電技術的應用方面處于領跑地位，美國緊隨其后，而亞洲的風力發電技術還處于起步階段。然而，在2013年底，中國的新增裝機容量和累計裝機總量開始位列世界首位，打破了歐美國家的優勢地位，成為了當時風力發電的新霸主。

其三，從陸上風能發電與海上風能發電的情況來看，風能發電技術的應用一般都是從陸上風能發電開始，逐漸發展過渡到海上風能發電技術。陸上風能發電受地理位置和天氣等自然條件的限制較多，其穩定性和可持續性相較于海上風能發電較差。因為海洋擁有比陸地更加豐富的風能資源，不僅海上同高度風速比陸上的要高出20%左右，發電量相對來說也高的多。另外，海洋上海域環境復雜多變，鮮少出現風平浪靜的時候，風電機組的利用效率比陸地上的機組利用效率也要高得多。

最后，從技術要求來講，由于海水表面具有較低的粗糙度，風能發電所產生的摩擦力比陸上發電要小，風切變值也較小，因而，海上風力發電不需要架設很高的塔架結構，可以大幅降低風力發電的裝機成本。另外，海面上下空氣的溫差相較于陸地上下空氣的溫差較小，海風所擁有的湍流強度也相對較低，海平面在一般情況下不會產生復雜的氣流現象，基本不會對風力發電產生影響，因此，海上風力發電時風電機組所要承受的疲勞負荷比陸上發電時風電機組所承受的疲勞負荷要小得多，風電機組的使用壽命也相對較長。再者，除掉環境保護因素外，由于海上風力發電不會影響居民的居住，受噪聲制約的程度小，風機轉速比陸上轉速要高出約10%左右，風機利用效率也會比陸上發電的機組利用效益要高。

二、風能發電技術應用前景及進展預測

近百年來，風能發電技術的應用在世界各國的不斷推動和科技創新的發展變化中獲得持續性發展。我們可以從統計學的角度和人工智能技術的發展變化上來監測并推斷風能發電技術的應用前景以及未來的發展趨勢。

1.風能發電預測技術構成

去除噪聲還原真實數據的卡爾曼濾波數據處理技術、數據挖掘技術和進行信號時頻分析和處理的小波變換技術是人們常用的風能發電預測技術，這些技術會在一定的時間周期內積累數據并在此基礎上建立相應的風能發電預測模型。另外人們也可以借助神經網絡和生物智能算法等方法來測試風能發電技術的應用前景。

2.風能發電預測技術的作用

風能發電預測技術不僅有助于區分傳統電網與微電網的電流流動方向；而且可以幫助電力系統相關部門制定電力調度方案以及國家和地區的能源儲備規劃；還可以幫助電力系統管理可再生能源發電相關事務，在一定程度上提高可再生能源的發電竟爭優勢。

3.風能發電技術的發展趨勢和應用進展

在人們環保意識的提升下，對于風力發電的重視度也越來越高，一方面，多年來風電規模的擴大和風能發電技術的應用導致現用電價接近火力發電的成本，經濟效益得到了顯著提高；另一方面，風力發電的建設速度有所提升，并逐漸滲透到邊遠的農村地帶，對當地電力的供應作出了很大的貢獻。另外，海上發電將逐漸擊敗陸上發電，占據再生能源發電的優勢地位。

三、結語

綜上所述，風能發電現在已經成為了當今世界的主流能源之一，在資源日益緊張的背景下，我們應該充分利用風能發電預測技術，推動風能發電技術的發展。

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