新能源發電下風力發電相關技術要點淺議

可再生能源發電工程質量監督站 魏 康

基于環境保護和資源節約的社會總體發展要求，積極尋找可代替一次能源的新能源來促進相關行業領域的發展，注重提高環保型資源在各個行業領域的利用效率，是當前社會發展關注的重點問題。風能作為一種典型的清潔能源，能夠滿足發電的需求，以風力發電的方式，能夠在一定程度上緩解我國現階段存在的電力市場供應緊張，以及能源消耗量大的問題。

1 新能源發電下風力發電相關技術

1.1 風功率預測技術

1.1.1 風功率的預測指標

風功率預測技術主要依賴于監控系統來發揮作用。監控系統主要由人機界面、接口以及數據庫構成，能夠以高精度的數值氣象系統和人工智能算法的應用，來保障系統整體的高效運行。考慮現實風力發電中風速隨機波動特性的影響，對于風功率的預測也應考慮時間序列值隨時間波動的情況[1]，這樣就會導致在實際預測存在誤差。為實現對這一預測誤差的準確描述，在實際應用風功率預測技術時，引入絕對誤差、平均誤差、平均絕對誤差等概念，實現對于風電預測方法應用效果的科學評估。例如，平均相對誤差主要代表一段時間內預測絕對誤差與實測值之間比值的平均水平，用公式表示為：

在該式中，EMRE代表風功率預測的平均相對誤差，Ei代表風功率預測的絕對誤差值，n 代表樣本容量。

而考慮風功率預測中容易存在正負誤差相抵消的情況，可以引入均方根誤差這一概念，表示預測誤差的分散程度，因而可以應用均方根誤差這一指標與其他指標相互配合，共同實現對于風功率預測值的綜合評價[2]。均方根誤差用公式可以表示為：

在該式中，ERMSE代表風功率預測的均方根誤差，Pe代表風電場的裝機容量。

在實際應用這些誤差指標進行風功率預測時，發現受到風速波動性和間歇性的影響，會導致風速驟降，進而使得部分誤差指標過大，難以實現對于風功率的有效預測。基于這一情況，提出能夠應用于直觀描述預測結果的風功率預測考核指標，即準確率與合格率[3]。在實際預測中，對于準確率的衡量，主要可以應用以下公式來實現：

在該式中，Ar代表風功率的預測準確率，代表k 時段的實際功率平均值，代表k 時段的功率預測平均值。而對于合格率的衡量，則需要基于以下公式：

將得到的關于風功率的預測數值代入以上公式中，設定預測誤差的合格率標準為85%，對于實際達到這一標準的則可以確定為考核合格，可以基于預測分析得到的功率大小來實現對于風力發電風功率的有效調節。

1.1.2 風功率預測模型的構建

為進一步提升風功率預測實際結果的準確性，可以將算法技術融入風功率預測當中，以構建預測模型的方式，保障風功率預測的實際效果。

例如，可以在風功率的預測中融入深度學習算法，以構建輸入層、網絡層以及輸出層的預測模型方式，對風功率預測性能效果進行評估。以基于Keras 的深度學習算法架構為例，在對輸入數據進行預處理時，可以基于圖一中的基本流程，當輸入時間窗口設置為w 時，按照特定的結構對數據進行排列組織，然后基于MATLAB 來實現對于數據的預處理和模型的誤差分析[4]。其中，csv 文件主要作為中介數據文件發揮作用，能夠依據成熟的數據處理流程來將數據轉換為Python 代碼進行批量處理和訓練。

圖1 輸入數據的預處理流程

在完成數據的預處理之后，需要構建完善的網絡建模流程。基于深度學習算法本身擁有的良好封裝特性，在充分了解模型內部各網絡層的工作原理、輸入輸出格式以及設定參數之后，應按照基礎算法導入、加載輸入數據、搭建深度神經網絡模型、設定模型訓練參數、存儲模型參數、預測功率及輸出功率存儲的順序，實現對于深度神經網絡的訓練（如圖2所示）。

圖2 Kcras 訓練深度神經網絡流程

1.2 風電機組功率調節技術

在風力發電過程中，如果風能密度一定，風力發電機的大小會對風力發電系統的供電能力產生直接的影響。基于這一情況，在實際風力發電中應用功率調節技術，能夠有效推動發電過程風能與機械能之間的相互轉化。風電機組功率調節技術具體包括定槳距失速控制技術，以及變槳距控制技術兩種類型。其中，變槳距控制技術在風力發電中的作用更為明顯。

變槳距控制技術主要能夠通過調節槳距角度的方式，對風電機組的輸出功率進行調節。在實際應用該技術時，需要應用傳感器來采集風電機組運行產生的信號數據，利用變槳距功率控制器來實現對于各項信號數據的分析處理。在這一過程中，漿距角的變化范圍為0°～90°，如果漿距角為0°，槳葉與氣流之間的接觸面積最大，因而捕獲的風場能量也就最大，發電機的輸出功率也會越高，而漿距角為90°的情況，發電機的輸出功率最小。

基于這一原理，應用變槳距控制技術，應強調基于風場能量變化的情況，總結分析短期內風場風速變化的特點。如圖3所示為各個風量的曲線變化情況，能夠以更形象的方式來描述風場能量的變化情況。

圖3 風量曲線圖

結合仿真實驗獲得的相關數據，為提升變槳距調節技術的應用效果，相關學者提出融入算法的方式來優化變槳距功率控制器的參數。考慮應用風力發電方法下的發電機組在運行中能夠呈現出非線性、時滯性以及對風速變化敏感的特點，應用算法能夠有效增強變槳距控制技術的控制性能。

1.3 無功電壓自動控制技術

無功電壓自動控制技術主要負責對風電場內的無功電壓情況進行監測，基于通信系統來傳遞對于無功電壓的調節指令。如果風力機組難以有效完成無功功率的調節，可以通過動態無功補償設備來達到無功補償的目的，并基于無功補償狀態的自動調節，來確保風電機組能夠處于穩定的運行狀態。

具體而言，考慮風電無功電壓控制與傳統電廠之間有著較大的差異，以雙饋風電機組運行中的無功電壓控制情況為例，基于雙饋風機無功調節能力有限的情況，需要通過外加無功補償裝置的方式來達到無功補償的目的。在配置風電場的動態無功補償前，需要明確風電場現有的主要無功損耗情況。以風電場的主變壓器無功損耗為例，對于該數值的計算，需要應用以下公式：

在該式中，ΔQr代表主變總無功損耗；ΔQ0代表主變的不變損耗；ΔQs代表主變的可變損耗；SN代表主變容量；S 代表主變視在功率；Us%代表主變短路阻抗百分比；I0%代表主變空載電流百分比。

在計算相應的電流損耗之后，需要在考慮風電機組自身影響因素的情況下，判斷發生故障的情況時，風電機組自身的無功調節能力是否能夠滿足機組運行所需的無功功率情況。

基于此，考慮不同風電無功補償裝置性能的差異，應選擇實際裝機容量更大的靜止無功發生器來達到無功功率的連續可調、抑制電壓波動目的。靜止無功發生器具體包括飽和電抗器、晶匣管控制的電抗器、晶閘管開端的電容器等類型。以晶閘管控制的電抗器為例，將該無功補償器應用到風電場的運行中，如圖4所示。

圖4 晶閘管

無功補償裝置主要由測量模塊、觸發模塊以及電壓調節器三部分組成。其中，測量模塊主要負責為控制系統提供輸入信號；觸發模塊主要負責將通過電壓調整器發出的基準信號傳輸到門極觸發生成單元中，以此來產生觸發脈沖，從而達到控制晶匣管和投切設備的目的。在此基礎上，可以利用無功補償裝置將其調整成合適的點納值，進而達到預定無功功率的目的。

2 風力發電技術的發展趨勢與方向

2.1 風電系統容量不斷擴大

在市場日益增長的電能需求背景下，當前能夠應用的風力發電系統規模也在不斷擴大。為保障風力發電系統的應用效果和運行安全，需要對風力發電系統的結構進行進一步優化設計。現階段，我國應用的風力發電系統仍存在較為明顯的不足。其中，容量問題會直接影響到風力發電系統內部各個軟件，以及結構運行的兼容性和高性能效果。因而，在未來的發展中，應著重強調推動風力發電系統，朝著大容量和高可靠性的方向發展。

2.2 變速運行技術的不斷優化

變速運行技術的應用能夠有效保障風力發電系統始終在最優的設置下運行，從而提升系統整體的可靠性和運行效果。在現代科學技術不斷優化發展的情況下，風力發電系統中應用的變速運行技術也應進一步優化。基于實際風速與額定風速之間的大小關系，進一步通過系統調節的方式，來讓系統輸出的功率能夠始終保持在恒定的狀態，以此來應對系統運行中容易出現的各類安全問題，提升系統運行的穩定性。

3 結論

綜上所述，現階段應用于風力發電的相關技術，已經能夠有效滿足市場對于電能供應的需求。基于現階段各個行業領域不斷發展的趨勢，在風力發電的過程中，仍需要對現有的風力發電技術進行進一步創新優化，探討以更大容量更高水平的技術，在保障電網運行安全的同時，也能夠有效促進我國環境條件的改善。