人工智能在風力發電領域的應用探討

張勇

摘? 要：傳統能源生產方式如火電所涉及到的污染問題比較明顯，難以滿足生態環境保護要求。近些年來，隨著新能源的開發與利用，以風能為主的能源發電形式逐漸取代傳統火電方式并成為發電行業的主流技術方式。為進一步加強對風力發電方式的應用推廣力度，本文主要立足于風力發電情況，對人工智能技術在風力發電領域中的應用問題進行研究分析，以期可以助推風力發電領域健康持續發展。

關鍵詞：人工智能;風力發電領域;能源

引言：社會經濟水平的持續提升促使生產生活對能源的需求逐漸加劇，尤其是電能能源。近些年來，為滿足生產生活用電需求，保障用電服務質量穩定增強，我國發電行業更加側重于運用新能源方式實現清潔安全發電過程。與傳統火力發電相比而言，新能源發電方式比較注重強調生態環境保護問題，并通過合理開發與利用清潔能源，緩解長期以來經濟發展與能源保護及環境保護之間存在的矛盾問題。結合當前新能源開發利用情況來看，以風能發電為主的方式手段逐漸取代傳統火力發電方式，并通過憑借其低污染以及可循環利用的優勢特點，目前已經在多個城市地區中得到了良好推廣與應用。然而，因我國風力發電方式上處于初步應用階段，在某些層面上還是存在亟待解決的問題。為保障風力發電方式得以深入持續應用，行業內部人員主動將人工智能技術融入到風力發電領域當中，以期可以彌補風力發電存在的短板問題。

1 人工智能在風力發電領域中的應用可行性分析

與傳統發電項目不同，風電場發電項目主要采取功率控制法實現對風電機最大功率的管控處理，以期可以全面增強風電場運行效能。近幾年來，為進一步拓寬風力發電領域建設規模，保障風力發電效果持續增強，行業內部人員需要對風力發電模式以及管理內容進行升級改造。如在傳統數字化技術的應用基礎上，拓展應用人工智能技術實現對風力發電全過程的控制管理。舉例而言，將人工智能應用于風力發電領域中，可通過構建風力發電智能控制系統實現對風力發電過程的自主決策與判斷。與此同時，工作人員可通過風力發電智能控制系統反饋的數據，對當前風力發電系統運行狀態以及異常問題進行精準判斷[1]。

并聯合人工智能技術完成對異常問題的檢測分析，并提出針對性解決方案及時排查異常問題。除此之外，工作人員也可以運用人工智能對個性化服務體系進行健全完善。一般來說，在大數據以及云計算等新一代通信技術的支持下，工作人員可通過人工智能管控方式，對風力發電機的運行數據進行整合處理。并根據處理情況，為各個風力發電機提供針對性服務。從上述內容上不難看出，將人工智能應用于風力發電領域中不僅可以全面提高風力發電效率與質量，同時也可以助推風力發電領域的健康持續發展，具有重要的可行性價值。

2 人工智能在風力發電領域中的應用發展及實踐分析

2.1 風電機組故障診斷中的應用發展及實踐

2.1.1 風電機組故障問題及診斷方式分析

風電機組發電期間其內部機械結構部分需要長期處于高效運轉狀態，所涉及到的工作強度較高。且與傳統火電機組相比而言，風電機組所面臨的環境更加惡劣，如多設在風力較強的海上或者高地當中。在上述因素的聯合作用下，風力機組在運行過程中很容易受到不穩定因素的影響而出現故障問題。結合以往的故障診斷經驗來看，風電機組作為機電綜合系統的領域范疇，通常會發生電氣系統故障以及齒輪箱故障的問題。

雖然故障有可能是獨立發生的，但是通常情況下故障之間會存在明顯的映射關系，因此在狀態監測以及故障診斷方面所表現出的難度較大。傳統風電機故障診斷方法主要可以從數學診斷以及智能故障診斷等方面進行診斷分析，然而從實際情況上來講，大多數風電機組故障診斷還是會依靠人工檢測方式進行診斷分析，并未完全達到自動化故障診斷水平[2]。

2.1.2 人工智能診斷方式的應用

目前，為全面實現風電機組自動化故障診斷過程，行業內部人員主動將人工智能技術引入到風電機組故障診斷工作當中。與以往智能診斷方式不同，人工智能診斷比較側重于運用人工神經網絡算法，實現對風電機組故障問題的診斷分析。從客觀角度上來講，人工神經網絡可以視為基于模擬人類大腦學習知識的行為而研發的一種人工智能算法。

在應用過程中，人工神經網絡只需要通過自我訓練以及學習某些規律就可以在給定輸入值的前提條件下，計算得出與預期最為接近的數值結果。結合應用反饋情況來看，人工神經網絡方法作為預測網絡模型的領域范疇，可以在風電機組故障診斷中得到良好應用，尤其是在齒輪箱以及發電機機械故障方面。除此之外，基于人工神經網絡的故障診斷方法，可完成對風電機組全周期運行過程的檢測診斷，并滿足實時監控與容錯要求，在一定程度上可以有效減少故障誤報等問題[3]。

2.2 風電發電量預測分析

與傳統火電廠相比，風力發電模式在隨機性以及波動性等特征方面表現明顯。也就是說，風電并入電網過程，往往會對電網安全穩定運行產生負面影響。而如果可以提前預測風電發電量并做好發電與并網負荷的調節管理，這對于并網安全運行而言，具有較強的意義價值。目前，隨著人工智能技術的應用發展，該項技術已經成功在風力發電領域中得到了良好應用，并且在風電發電量預測方面取得了良好成果。舉例而言，人工智能法在自動化以及智能化方面所呈現出的優勢特點較強，該項技術可在超大規模的數據量中找出數據之間存在的映射關系，并高效完成統計預測過程。

結論：總而言之，人工智能的應用發展為我國風力發電領域注入了全新的發展活力。鑒于人工智能的重要性，建議在今后的發展中，風力發電領域應該加強對人工智能及相關技術的應用推廣力度。并主動補齊傳統風力發電管理模式存在的短板問題，將人工智能及相關技術更好地融入到風力發電領域當中。相信在行業內部人員的不斷努力下，人工智能將會在風力發電領域中得到進一步應用發展，為我國新能源的開發與利用奠定良好保障。

參考文獻：

[1]于錦春. 風力發電自動化控制系統中智能化技術的運用[J]. 通信電源技術，2020，37（03）：145-146.

[2]童飛. 人工智能技術在風力發電領域的應用[J]. 低碳世界，2020，10（09）：46-47.

[3]段慧云，汪洋青. 人工智能技術在風電機組智能巡檢中的應用[J]. 科學技術創新，2019（30）：155-156.