人工智能技術在風力發電領域的運用探析

程毅

摘? 要：本文首先分析了人工智能技術在風力發電領域中的應用必要性與優勢，并從故障處理、發電量預測、智能巡檢等方面，總結人工智能技術在風力發電領域的運用策略，以此推進風力發電行業的快速發展。

關鍵詞：人工智能技術;風力發電;運用

1 人工智能技術在風力發電領域中的應用必要性與優勢

人工智能技術屬于計算機科學的分支，能夠賦予計算機根據人類行為進行相應的計算與知識使用，形成模擬人類思維過程的智能行為，從而幫助計算機完成更高層次的應用。在人工智能技術不斷發展成熟的背景下，技術類型不斷增多，其應用范圍也不斷擴大，逐漸滲透到新能源使用領域中，并取得較好的使用成效。

1.1人工智能技術在風力發電領域中的應用必要性

風力發電技術作為一種新能源發電技術，社會對其關注度較高，隨著風力發電行業的發展，總體技術穩定性較高，但由于發展時間較短，在實際使用當中仍伴隨著技術問題的出現。比如風力發電所產生的電量不穩定，電能并網存在困難，這些問題不僅影響電網安全，同時也限制了風力發電技術的進一步使用。為了更好地控制風力發電中存在的波動性與間歇性問題，需要開發使用更為先進的人工智能技術，切實保障風力發電安全，提升風力發電使用效率，進一步平衡發電功率，滿足風力發電技術發展過程中所產生的技術需求。

1.2人工智能技術在風力發電領域中的應用優勢

首先，人工智能技術能夠提升對風力發電的控制強度，借助人工智能技術建設相應的風力發電控制系統，保證風力發電自動化系統的順利運行，強化自動監測與故障檢修，通過實施故障檢測，使風力發電系統運行始終維持在穩定的狀態中。其次，提升運行效率，滿足個性化需求，人工智能技術兼顧數據處理速度與人類思維模擬，可以對風力發電系統進行人工數據檢測，及時掌握風力發電系統運行中的相關數據，同時借助計算機大數據技術，提升對運行數據的篩選與處理能力，根據不用類型風力發電設備的實際情況，提供個性化服務，滿足多種運行需求，切實解決運行故障。

2 人工智能技術在風力發電領域的運用

2.1 人工智能技術在風力發電故障處理中的運用

風力發電機組為外部作業，所面臨的環境較為復雜，且機組零件多而精密，在長期的機械構建旋轉當中，容易出現機組故障，影響風力發電機組的正常運行。針對所出現的機械故障與電力系統故障，目前所采用的故障處理方式仍以人工處理為主，并未實現全自動故障診斷與排除，而人工智能技術的引入則有效提升了風力發電中的故障處理效率。目前人工神經網絡智能算法能夠較好處理風力發電機組中出現的故障，在總結風電機組常見故障發生規律的基礎上，通過計算機學習能夠實現在輸入定值的情況下取得預期故障處理效果，其中的BP神經網絡作為應用最為廣泛的神經網絡模型之一，以梯度搜索技術減少輸入值與期望輸出值的誤差均方差，有效解決風電機組硬件設備故障，滿足故障診斷當中的監控與容錯需求，風電機組中的風速、發電量、機組設備運行速度等是可以進行調整的自然參數網絡輸入層，而機組正常運行、齒輪箱與發電機等則是作為輸出層的故障異常參數。在風電機組發生故障的情況下，收集當前風電機組異常運行參數，并與正常運行參數進行對比行形成樣本值，作為機組異常運行報警所需要的參數上下限設定，對機組正常與異常情況開展對應的神經網絡輸出，在輸出值接近樣本值的情況下，代表機組運行可能出現故障或者已經出現故障。BP神經網絡系統參與機組故障預測的階段主要包括訓練與模型應用，訓練階段中，通過樣本值輸入開展神經網絡的訓練與模擬，以不斷調整網絡權值為主要訓練模式，當某個權重達到一定水平之后代表完成訓練，并確定樣本對應節點所形成的輸出閾值，異常狀態對應節點最小輸出值為第一閾值，平均輸出值為第二閾值。

2.2 人工智能技術在風力發電量預測中的運用

目前開展風力發電量預測的主要方法包括物理預測與統計預測，其中物理預測主要通過觀察當前環境氣候總結氣象數據，建立數據模型計算得出風速與風向數據，從而得出大致的風力發電量，物理預測方法優勢在于不用借助歷史數據就進行處理，缺點在于預測精度不高，所需輸入參數較多，尤其是其中氣候環境數據的精確性難以得到保障，導致無法實現長期穩定的風力發電量預測，只能開展短期預測。統計預測則是借助歷史數據分析預測后續發電量，最終統計結果精度仍存在較大誤差。在當前風力發電技術不斷成熟的背景下，風力發電量不斷增大，且面臨的外部環境更加復雜，傳統的風力發電量預測方式不再適用，可借助人工智能技術進行實時發電量預測，比如采取人工神經網絡系統實現對短期風電功率的精準預測，在尋找風電機組歷史數據映射關系的基礎上，模仿人類思維建立數據模型，探尋數據之間的關系，使最終預測結果更加精準有效。除了人工神經網絡系統的運用之外，提升輸入數據的規律性與準確性，減少較大誤差點的出現，也是提升風力發電量預測準確度的主要策略，借助人工智能技術開展在線監測，收集空氣密度、大氣濕度等關鍵數據，不斷縮小關鍵數據的采集時間段，提升所收集數據的可代表性，通過加大輸入參數來保證預測準確性，也可建立綜合性的天氣預報模型，提升氣象數據的準確性，減少由于惡劣天氣影響所形成的數據偏差。

2.3 人工智能技術在風力發電智能巡檢中的運用

風電機組的工作環境普遍較為惡劣，受外界環境的干擾，風電機組在實際運行中經常出現偏航系統與剎車系統故障，為減少故障發生率，可借助人工智能技術對風電機組進行巡查，分析其實時運行狀態，及時尋找其中可能出現的問題并及時解決。AR技術目前是除無人機之外最為常用的風電機組智能巡檢技術之一，通過數據模擬的方式開展模擬訓練與智能巡查，在收集并分析數據的過程中，還原風電機組可能出現的問題，并借助無人機來采集五力參數，結合風電機組所處地區的實際情況，反映影響機組正常運行的參數，并采取針對性方法進行解決。

結束語：

目前風力發電技術仍在持續的發展中，為充分保證風電機組的正常運行，需要引入先進的人工智能技術來保證風電能源供應，構建更加高效穩定的風電系統，進一步提升風力發電質量。

參考文獻

[1]謝瑤濱.人工智能在風力發電領域的應用探討[J].科技資訊，2021， 19（10）：41-43.