風力發電自動化控制系統中智能化技術應用

建湖縣建筑設計院有限公司 陶 磊

傳統發電模式消耗了大量的煤、石油、天然氣等能源，不利于電力行業的可持續發展，目前，風力發電已成為一種新型發電模式。如今智能化成為各行業發展的主流趨勢，風力發電作為新能源發展的重要組成結構，在其自動化控制系統當中合理應用智能化技術能夠發揮顯著且多樣的優勢能效，成為推動風力發電行業可持續發展的重要驅動力，也是風電行業發展的重要動力。

1 風力發電自動化控制系統中智能化技術應用的優勢分析

智能化技術應用的優勢具體包括以下內容。第一，提高效率。智能技術通過實時監測風速、溫度和其他環境因素，結合先進的控制算法，可以精確調整風力發電機組的運行參數，從而最大限度地利用風能。例如，通過智能化技術，風機可以根據當前的風速和預測的風速變化進行自動調整，使得風機在各種風速條件下都能夠以最佳轉速運行，實現發電效率的最大化。第二，改進預測性維護。智能化技術可以利用機器學習算法分析風機的運行數據，識別出潛在的故障和趨勢，并在故障發生之前進行預警和提醒。通過預測性維護可以有效減少機器故障造成的停機時間，提高設備的可靠性和運行時間，降低維護成本[1]。第三，增強操作控制。智能化技術能夠實現對風場的實時監控，包括對每臺風力發電機組的狀態、功率和輸出進行實時跟蹤。當系統檢測到異常情況時，可以及時發出警報并采取相應的措施，使操作人員能夠更加方便地進行遠程控制和調整，以此提高整個風場的運行效率和安全性。第四，優化能源利用。智能化技術可以結合氣象數據和風場實際運行數據，通過大數據分析和預測模型，對風能資源進行更精準地評估和利用。第五，實現通信的自動化控制。自動化控制可及時記錄風速風向和發電量，通過整合大數據對風力設備進行故障監督和管理，根據故障問題找到原因并及時解決。風力發電機可以運用人工神經網絡控制系統，及時捕捉變化的風等，使風力發電機向智能化方向發展。

2 風力發電自動化控制系統中智能化技術的具體應用

2.1 風力發電自動化控制系統中可視化控制技術的應用

可視化控制技術作為一項多功能工具，通過利用監視器、觸摸屏和圖形界面等可視顯示設備，可視化控制技術能夠直觀呈現風力渦輪機組的運行狀態，為操作人員提供了清晰的系統運行信息。利用可視化控制技術，操作人員能夠有效監控和控制風力發電系統的運行，并實時獲取重要的運行數據，對系統的安全穩定運行起到至關重要的作用[2]。

第一，通過實時監控和狀態呈現功能，操作人員可以在顯示屏上實時監測風力發電機組的運行狀態、各種參數、風速和轉速等數據，有助于快速發現任何異常情況，并及時支持決策，提高系統的安全性和可靠性。第二，可視化控制技術實現了遠程監控和操作，使操作人員能夠從集中控制中心遠程訪問風力發電系統，并進行實時調整和控制。第三，可視化控制技術也起到了故障診斷和維護的重要作用。通過對系統故障的可視化分析，操作人員可以更快速地定位故障原因，并迅速進行維修。通過可視化對講系統，相關工作人員可以實時命令系統對故障信息進行整理和傳輸（如圖1所示）。此外，對運行數據進行可視化分析和報告生成，有助于系統性能進行趨勢分析，為系統的優化和改進提供了數據支持。

圖1 風電可視對講系統

2.2 風力發電自動化控制系統中數據整合技術的應用

風力發電自動化控制系統中的數據整合技術是將來自各個子系統和傳感器的數據進行整合、處理和分析，以提高風力發電系統的運行效率、安全性和可靠性。數據整合技術的應用主要包括以下方面。

第一，數據采集與傳輸。風力發電自動化控制系統中存在著大量的傳感器和執行元件，用于采集風機轉速、風速、溫度、濕度、電流、電壓、功率等各種數據。這些數據需要通過各種通信協議（ 如Modbus、Profibus、Ethernet 等） 進行傳輸，然后整合到統一的數據平臺中。數據整合技術要求能夠支持多種通信協議，并且能夠實現數據的實時、可靠傳輸。第二，數據存儲與管理。風力發電系統產生的數據量巨大，需要將這些數據存儲到數據庫或數據倉庫中進行管理。數據整合技術需要具備高效的數據存儲與管理能力，能夠對海量數據進行快速地存儲、檢索和分析。同時，還需要考慮數據的備份、恢復和安全保護等問題。第三，數據處理與分析。通過對風力發電系統產生的數據進行處理和分析，可以實現對系統運行狀態、設備性能和故障診斷等方面的監測和分析。數據整合技術具備強大的數據處理和分析能力，包括實時數據處理、歷史數據分析、數據挖掘、模式識別等功能。為此，就需要選擇適當的數據庫系統，如關系型數據庫（MySQL、SQL Server）或NoSQL 數據庫（MongoDB、Redis），用于存儲實時采集的數據。第四，可視化與報表。數據整合技術還具有支持數據可視化與報表功能，通過圖表、曲線、地圖等形式直觀地展現風力發電系統的運行情況。這有助于運維人員實時了解系統運行狀況，及時發現異常和問題。在實時數據處理期間可以利用數據處理工具（如SCADA 系統、MATLAB 等），對實時采集的數據進行處理和分析，而大數據分析期間可以應用大數據技術和人工智能算法，對大規模數據進行分析，識別出潛在的故障模式和趨勢，并優化系統運行參數[3]。

2.3 通過智能化技術有效管控工作人員的操作環節

通過智能化技術，可以有效管控風力發電自動化控制系統工作人員的操作環節，具體步驟如下。第一，智能監控系統。引入智能監控系統，通過傳感器和監測裝置實時監測風力發電設備的運行狀態、風速、轉速等關鍵參數。這些數據可以通過物聯網技術實時傳輸至中控平臺。第二，自動化控制系統。利用先進的自動化控制系統，對風力發電設備進行遠程控制和實時調整，以最大限度地優化風力發電系統的運行效率和穩定性。自動化控制功能可以通過專門設計的智能控制算法實現。第三，大數據分析。利用大數據分析技術，對風力發電設備的運行數據進行深入分析和挖掘，能夠快速發現設備異常、故障預警，以及優化建議，從而提高風力發電系統的可靠性和故障診斷能力。第四，智能化調度系統。應用智能化調度系統，可根據風力發電設備的實時狀態和外部環境因素，實現對風力發電機組的合理調度和運行控制，使其充分利用風資源，降低風電資源的波動性帶來的影響。第五，遠程操作與預警系統。建立遠程操作與預警系統，讓操作人員可以通過手機、平板等便攜設備隨時隨地對風力發電系統進行監控和操作，并能夠及時收到異常預警信息，從而可以快速作出相應的調整和處理。

2.4 風力發電機組的智能化控制技術

2.4.1 保障電力供應

第一，智能化控制系統通過實時監測風力資源和環境條件，精確預測風力的變化，以便根據需要調整風力發電機組的轉速和槳葉角度，最大限度地利用風能。這種實時的優化調度可以有效提高風力發電機組的發電效率，并且可以根據電力需求和電網狀態進行靈活調整，從而保障電力供應的穩定性[4]。第二，通過機器學習和大數據分析，智能化控制系統可以自動識別潛在的故障模式和趨勢，并在故障發生之前提前發出警報，從而減少機器故障造成的停機時間，提高設備的可靠性和運行時間。第三，智能化控制系統還可以根據氣象數據和風場實際運行數據，進行預測性維護的調度。通過分析和預測風力發電機組的運行狀態和壽命，可以合理制訂維護計劃，減少維護成本，延長設備壽命，從而更好地保障電力供應的穩定性。

2.4.2 控制極端荷載

風力發電機組在極端天氣條件下如暴風雨、暴風等極端荷載時，需要確保設備能夠快速、準確地應對，以保障設備和人員的安全。智能化控制技術在這方面的應用，能夠通過實時監測和控制，保證風力發電機組在受到極端荷載時的穩定運行。智能化控制系統可以通過實時監測風力發電機組的振動、扭矩和軸向力等參數，識別風力發電機組是否受到了極端荷載的影響。一旦發現受到極端荷載的影響，智能化控制系統能夠立即調整發電機組的轉速和槳葉角度，以減輕受力部件的負荷，保護設備不受機械過載損傷。此外，智能化控制系統還能夠實現對極端荷載情況下的自動化應對，以預設的保護控制邏輯和應急處理方案，讓風力發電機組在受到極端荷載時能夠快速、自動地做出應對，提高風力發電機組在極端環境下的安全性和穩定性，保障設備和人員的安全[5]。

2.5 風力發電自動化控制系統中主動尾流控制技術的應用

風力發電自動化控制系統中的主動尾流控制技術是一種用于提高風力渦輪機效率的先進技術。該技術通過對風力渦輪機的轉子葉片進行智能控制，以適應不同風速和風向條件，減少尾流效應，提高風力發電機組的發電性能和整體效率。主動尾流控制技術的應用包括但不限于以下四個方面。第一，提高風力渦輪機的功率輸出。通過主動控制渦輪機葉片的角度和姿態，可以減少葉片與尾流的相互影響，降低阻力，提高功率輸出。在不同風速和槳葉轉速下，智能控制系統可以根據實時測量的風速和風向數據，調整葉片的位置和角度，最大限度地將風能轉化為機械能。第二，減少系統疲勞損傷。尾流效應會導致渦輪機葉片受到非均勻的氣流和壓力作用，長期作用下會導致葉片和機箱的疲勞損傷。主動尾流控制技術可以減小尾流效應，降低葉片和機箱的受力，延長風力渦輪機的使用壽命。第三，提高整體風電場的功率密度。在風電場中，多臺風力渦輪機之間會相互干擾，產生交錯的尾流效應。通過主動尾流控制技術，風力渦輪機可以相互協調，減少相互影響，提高整體風電場的功率密度和利用率。第四，提高風力發電系統的穩定性。主動尾流控制技術可以使風力發電系統更加穩定可靠，降低葉片和機械部件的疲勞損傷，減少風力發電機組的維護成本，并提高系統的可靠性和穩定性。

3 結語

依托于智能化技術，風力發電自動化控制系統的運行將使風力發電設備實現智能化監控、遠程操作、自動調節和智能診斷等功能。通過實時監測風力發電機組的運行狀態，智能化技術可以對風速、氣壓、溫度等環境參數進行實時監測和分析，實現對風力發電機組的智能化調控，提高發電效率，減少能源浪費。