謝瑤濱

摘? 要：該文主要針對(duì)人工智能在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的應(yīng)用展開了深入研究，結(jié)合智能技術(shù)基本概述和技術(shù)的類型，闡述了人工智能在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的應(yīng)用必要性，并且采取了幾點(diǎn)切實(shí)可行的應(yīng)用措施，如無(wú)人機(jī)在智能巡檢中的應(yīng)用、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的方法、智能感應(yīng)技術(shù)的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用等，通過(guò)以上措施，促使風(fēng)力發(fā)電行業(yè)更好發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能? 風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域? 應(yīng)用? 能源

中圖分類號(hào)：TM614;TP18? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3791（2021）04（a）-0041-03

Application of Artificial Intelligence in the Field of Wind Power Generation

XIE? Yaobin

（State Grid Huitong Jincai （Beijing） Information Technology Co.， Ltd.， Harbin， Heilongjiang Province， 150090? China）

Abstract： This paper mainly focuses on the application of artificial intelligence in the field of wind power generation. Combined with the basic overview of intelligent technology and the types of technology， this paper expounds the necessity of the application of artificial intelligence in the field of wind power generation， and takes some practical measures， such as the application of UAV in intelligent inspection， the method of wind power prediction， the method of wind power prediction， the application of artificial intelligence in the field of wind power generation. Through the application of intelligent induction technology and big data analysis technology， the above measures can promote the better development of wind power industry.

Key Words： Artificial intelligence; Wind power field; Application; Energy

在當(dāng)今社會(huì)，隨著經(jīng)濟(jì)水平不斷的提高，人類對(duì)能源上的需求也逐漸增加了，對(duì)于以往傳統(tǒng)的火力發(fā)電方式來(lái)說(shuō)，已經(jīng)不能做到與時(shí)俱進(jìn)，而且還會(huì)給環(huán)境帶來(lái)一定的污染，在短時(shí)間內(nèi)，雖然能帶來(lái)一定的經(jīng)濟(jì)效益，但是對(duì)于社會(huì)環(huán)境的發(fā)展進(jìn)步會(huì)產(chǎn)生直接的影響。在我國(guó)的發(fā)展中，長(zhǎng)期面臨著這樣的問(wèn)題，快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源保護(hù)以及環(huán)境保護(hù)存在著矛盾，如何將這幾個(gè)方面的關(guān)系有效地處理好，讓矛盾得到減輕，在能源開發(fā)利用上使用清潔能源就是很好的解決方案。其低污染、可循環(huán)利用的特點(diǎn)，有效推動(dòng)了多個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)向著更好的方向發(fā)展。因此，風(fēng)電已成為非常重要的清潔能源，風(fēng)電技術(shù)也具有了非常重要的戰(zhàn)略意義。但是此技術(shù)在有些方面還存在不足之處，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和推廣將人工智能技術(shù)與風(fēng)力發(fā)電相結(jié)合，可有效彌補(bǔ)風(fēng)力發(fā)電的不足，使得風(fēng)力發(fā)電的效率獲得顯著提高。

1? 智能技術(shù)基本概述

在社會(huì)發(fā)展中，信息化經(jīng)逐漸成為主要的趨勢(shì)，而且隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能正逐步滲透到人們的生產(chǎn)和生活中，并得到了廣泛應(yīng)用，獲得一定成果。其中所謂的智能技術(shù)指的是在人工智能基礎(chǔ)之上實(shí)施各環(huán)節(jié)操作的過(guò)程，如開發(fā)、研究和模擬以及拓展等。在風(fēng)力發(fā)電的過(guò)程中，通過(guò)應(yīng)用智能技術(shù)的運(yùn)用，將風(fēng)力發(fā)電自動(dòng)化控制相應(yīng)的系統(tǒng)構(gòu)建出來(lái)，使得風(fēng)電行業(yè)發(fā)電的效率獲得提高，進(jìn)而為風(fēng)電企業(yè)帶來(lái)一定的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

2? 智能技術(shù)的類型

首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)可以有效應(yīng)用在數(shù)字計(jì)算和數(shù)據(jù)信息處理環(huán)節(jié)中，尤其是數(shù)據(jù)的處理。從數(shù)字處理系統(tǒng)的角度上來(lái)看，它不會(huì)影響到整體的系統(tǒng)，也不會(huì)使其相關(guān)系統(tǒng)的功能喪失，還能及時(shí)反映處理結(jié)果，特別是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)的應(yīng)用上，不會(huì)受到影響。其次，專家系統(tǒng)控制技術(shù)。在智能組織和調(diào)節(jié)以及控制環(huán)節(jié)中，可充分應(yīng)用這種技術(shù)，而且如果出現(xiàn)非結(jié)構(gòu)性問(wèn)題的話，使得一些不夠明確的信息內(nèi)容，能夠得到有效處理。但是在處理表面知識(shí)時(shí)，此技術(shù)的應(yīng)用模仿能力不夠靈活化。最后，綜合智能控制技術(shù)。對(duì)于綜合智能控制技術(shù)來(lái)說(shuō)，在實(shí)際發(fā)展的過(guò)程中，主要就是將整體化和集成化作為主要的發(fā)展方向，尤其是模糊數(shù)據(jù)處理，能為有效處理提供重要的保障，使得此智能技術(shù)得到進(jìn)一步完善。而且在個(gè)別智能技術(shù)上，還能對(duì)信息進(jìn)行有效的整合，防范故障風(fēng)險(xiǎn)，使得技術(shù)使用效果獲得提高。

3? 人工智能技術(shù)在風(fēng)力發(fā)電中的必要性和可行性以及優(yōu)勢(shì)

3.1 智能技術(shù)應(yīng)用的必要性

風(fēng)力資源是一種可再生清潔資源，再加上近年來(lái)隨著風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的不斷發(fā)展，已經(jīng)到了相對(duì)穩(wěn)定的階段。但是在利用風(fēng)力發(fā)電的過(guò)程中，有些方面還存在不足之處。比如：存在一定的隨機(jī)性和波動(dòng)性，這種情況直接關(guān)系到風(fēng)力發(fā)電的效率，對(duì)于電網(wǎng)安全會(huì)產(chǎn)生直接的影響，進(jìn)而引發(fā)安全問(wèn)題。正因?yàn)轱L(fēng)力發(fā)電存在波動(dòng)性和間歇性，為了更好地進(jìn)行控制，并為發(fā)電提供重要的安全保障，在風(fēng)電設(shè)備中，一定要意識(shí)到功率平衡的重要性，并給予高度重視。隨著經(jīng)濟(jì)和技術(shù)水平的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在解決風(fēng)電需求上也逐漸呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì)。

3.2 智能技術(shù)應(yīng)用的可行性

不同于其他項(xiàng)目，對(duì)于風(fēng)電場(chǎng)節(jié)能來(lái)說(shuō)，在管控風(fēng)電機(jī)最大功率的過(guò)程中，為了使得集中管控更好地實(shí)現(xiàn)，通常情況下運(yùn)用的是功率控制法。其在一定程度上，使得風(fēng)電場(chǎng)工作效果獲得提高，也進(jìn)一步提升了安全性能。在應(yīng)用電力設(shè)備和人工智能技術(shù)時(shí)，其主要的前提就是數(shù)字化，就當(dāng)前的情況來(lái)看，數(shù)字化技術(shù)已經(jīng)被逐漸引入風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中，并得到了廣泛的應(yīng)用，也為人工智能化技術(shù)的應(yīng)用推廣做了很好的鋪墊。

3.3 智能技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)

在風(fēng)力發(fā)電中，通過(guò)應(yīng)用人工智能化技術(shù)，在風(fēng)力發(fā)電智能控制上構(gòu)建出相應(yīng)的系統(tǒng)，首先能夠?yàn)楣芾碚叩臎Q策起到支持的作用;其次可以加大控制力度，有效控制風(fēng)力發(fā)電自動(dòng)化系統(tǒng)，及時(shí)完成數(shù)據(jù)信息收集與傳輸?shù)纫幌盗泄ぷ?，尤其是分析、處理以及整合工作，在風(fēng)力發(fā)電自動(dòng)檢測(cè)上，可以得到有效運(yùn)用，如果系統(tǒng)存在故障的話，還能做到及時(shí)發(fā)現(xiàn)，并制定有效的措施，使得故障問(wèn)題得到快速解決。因此，在風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的發(fā)展中，自動(dòng)化與智能化將會(huì)逐漸成為最主要的工作方式。同時(shí)在實(shí)施服務(wù)環(huán)節(jié)時(shí)，人工智能技術(shù)更兼具了處理個(gè)性化需求的能力。借助大數(shù)據(jù)的支持，我們可以對(duì)風(fēng)力發(fā)電的相關(guān)數(shù)據(jù)能有準(zhǔn)確的了解，并能做到及時(shí)掌握，通過(guò)加大篩選和處理力度，在實(shí)施數(shù)據(jù)篩選和處理過(guò)程中，為單個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)分別提供個(gè)性化服務(wù)，做到有針對(duì)性地處理問(wèn)題。

4? 人工智能在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的應(yīng)用措施

4.1 無(wú)人機(jī)在智能巡檢中的應(yīng)用

對(duì)于風(fēng)力發(fā)電機(jī)智能巡檢的無(wú)人機(jī)技術(shù)來(lái)說(shuō)，其主要的特點(diǎn)應(yīng)為具有一定坑風(fēng)能力，而且在續(xù)航上有較長(zhǎng)的時(shí)間，其中在風(fēng)力發(fā)電機(jī)智能巡檢應(yīng)用的過(guò)程中，無(wú)人機(jī)能加大控制力度，針對(duì)各種應(yīng)用情況進(jìn)行有效控制，通過(guò)拍攝指定的位置，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，為風(fēng)力發(fā)電保持運(yùn)行狀態(tài)提供重要的保障[1]。當(dāng)無(wú)人機(jī)拍攝工作實(shí)施之后，能傳輸所拍攝的圖片和視頻至其在地面的接收系統(tǒng)中，實(shí)際傳輸?shù)倪^(guò)程中，主要是通過(guò)實(shí)時(shí)傳輸系統(tǒng)，技術(shù)人員對(duì)信息和數(shù)據(jù)資料實(shí)施對(duì)比工作，進(jìn)而對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組狀態(tài)情況進(jìn)行有效的分析，這種無(wú)人機(jī)實(shí)施智能巡檢與傳統(tǒng)人工巡檢方式相比，能夠使得巡檢的效果獲得明顯的提高[2]。

4.2 在風(fēng)力發(fā)電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

隨著風(fēng)力發(fā)電不斷的應(yīng)用，風(fēng)電的優(yōu)勢(shì)逐漸體現(xiàn)出來(lái)，但是與傳統(tǒng)火電廠進(jìn)行比較，風(fēng)電具有一定的隨機(jī)性和波動(dòng)性，這使風(fēng)電在電網(wǎng)進(jìn)入的過(guò)程中，一定程度上影響到電網(wǎng)的穩(wěn)定性。在風(fēng)電發(fā)電量上，如果能將其有效預(yù)測(cè)出來(lái)，發(fā)電和并網(wǎng)負(fù)荷上就可以對(duì)兩者進(jìn)行有效的調(diào)節(jié)，促使并網(wǎng)更加穩(wěn)定。

4.2.1 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的方法

當(dāng)前，在風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方面主要有兩種方法，分別為物理預(yù)測(cè)法和統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)法。對(duì)于物理預(yù)測(cè)法來(lái)說(shuō)，在實(shí)際預(yù)測(cè)的過(guò)程中，主要以天氣預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)為主，將相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)總結(jié)出來(lái)，尤其是風(fēng)速和風(fēng)向的相關(guān)數(shù)據(jù)，還有就是地理的實(shí)地信息，建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算，將風(fēng)速和風(fēng)向預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)得出來(lái)。這其中還可以根據(jù)微氣象學(xué)理論對(duì)結(jié)果進(jìn)行充分利用，來(lái)預(yù)測(cè)風(fēng)電功率。這種物理預(yù)測(cè)法最主要的優(yōu)點(diǎn)就是在其歷史數(shù)據(jù)的處理上省去了應(yīng)用環(huán)節(jié)，其缺點(diǎn)則是需要對(duì)天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)還有風(fēng)場(chǎng)地理信息兩項(xiàng)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行輸入，同時(shí)還會(huì)涉及到較多的其他相關(guān)數(shù)據(jù)參數(shù)。與此同時(shí)，天氣預(yù)報(bào)發(fā)布難以確保及時(shí)性，存在一定間隔，這種方法對(duì)于短期的預(yù)測(cè)可進(jìn)行運(yùn)用，但是在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估上存在局限性[3]。對(duì)于統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)法來(lái)說(shuō)，就是統(tǒng)計(jì)實(shí)際發(fā)電量的歷史數(shù)據(jù)，建立風(fēng)力發(fā)電量與功率這兩者的關(guān)系，并對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)這種方法充分進(jìn)行運(yùn)用，將這種關(guān)系作為一種模型，對(duì)后的風(fēng)力發(fā)電量展開相應(yīng)的預(yù)測(cè)，而人工智能預(yù)測(cè)方法是最成熟和高效的一種方法。

4.2.2 采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測(cè)短期風(fēng)電功率

使用人工智能法來(lái)進(jìn)行風(fēng)電預(yù)測(cè)，其主要的優(yōu)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)量比較大，在大規(guī)模數(shù)據(jù)量中生產(chǎn)映射關(guān)系，能有效地尋找相關(guān)規(guī)律，使統(tǒng)一預(yù)測(cè)更好地實(shí)現(xiàn)，并充分地利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從風(fēng)電發(fā)電量短期風(fēng)電功率和影響因素入手，將這兩者之間的聯(lián)系建立起來(lái)，也可以將聯(lián)系制作訓(xùn)練成模型。通過(guò)此模型的運(yùn)用，在短期風(fēng)電功率上有效地進(jìn)行預(yù)測(cè)。當(dāng)前使用向量機(jī)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法作為預(yù)測(cè)風(fēng)電功率的主要方法。在非線性問(wèn)題上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的優(yōu)勢(shì)可以集中體現(xiàn)出來(lái)，所以在預(yù)測(cè)風(fēng)電功率時(shí)可有效運(yùn)行這種方法[4]。

4.3 智感應(yīng)技術(shù)的應(yīng)用

從風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的角度上來(lái)看，為了對(duì)智能化電子設(shè)備有效運(yùn)用，使得運(yùn)用效果獲得提高，必須要實(shí)施建模，這主要針對(duì)的是智能電網(wǎng)設(shè)備，在管控智能電網(wǎng)方面，為了使得實(shí)時(shí)和中管控更好實(shí)現(xiàn)，最主要的就是需要加大控制力度，有效地控制風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備，但是為了實(shí)現(xiàn)更好的效果，需要提前進(jìn)行實(shí)施整合和分析工作，其中這項(xiàng)工作主要針對(duì)的是獲取的風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備的相關(guān)數(shù)據(jù)[5]。通過(guò)應(yīng)用智能感應(yīng)器和無(wú)線感應(yīng)器，能有效地獲得支持智能風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)后續(xù)的分析和使用打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

4.4 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用

智能感知技術(shù)雖然有很多優(yōu)點(diǎn)，但是仍然需要另外增加傳感器，在增加時(shí)實(shí)際成本比較高，還缺少一定的擴(kuò)展性。風(fēng)力發(fā)電機(jī)的數(shù)據(jù)量比較大，一個(gè)大型發(fā)電機(jī)公司需要管理的風(fēng)機(jī)超過(guò)上千臺(tái)，其產(chǎn)生數(shù)據(jù)量是非常大的，其級(jí)別達(dá)到了TB級(jí)[6]。因此，如果可以對(duì)傳感數(shù)據(jù)不進(jìn)行增加，而是通過(guò)新的大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用，從機(jī)組數(shù)據(jù)入手，實(shí)施采集和存儲(chǔ)，并從風(fēng)機(jī)生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)入手進(jìn)行相應(yīng)的挖掘，充分利用深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理人工智能分析方法進(jìn)行有效分析，使得機(jī)器設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)狀態(tài)分析，有效預(yù)防風(fēng)電機(jī)組的部件故障，更好地避免電量損失[7]。

5? 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域中，人工智能的廣泛應(yīng)用將對(duì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生直接而深遠(yuǎn)的影響，并在能源需求上，為社會(huì)發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持。因此，我們需要不斷改變以往傳統(tǒng)的風(fēng)力發(fā)電管理模式，積極進(jìn)行技術(shù)改進(jìn)，讓風(fēng)力發(fā)電的效率獲得有效提升。因此，在風(fēng)發(fā)電領(lǐng)域中，充分利用人工智能技術(shù)，構(gòu)建起更加先進(jìn)、優(yōu)越的智能化風(fēng)力發(fā)電管控系統(tǒng)，可以進(jìn)一步提我國(guó)風(fēng)力發(fā)電的質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)

[1] 謝曉剛，陳俊，張安.人工智能技術(shù)在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的應(yīng)用[J].中國(guó)備工程，2021（7）：35-36.

[2] 吳磊.智能化技術(shù)在風(fēng)電系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].電子世，2021（1）：176-177.

[3] 童飛.人工智能技術(shù)在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的應(yīng)用[J].低碳世界，2020，10（9）：46-47.

[4] 吳續(xù)明.風(fēng)力發(fā)電集控中心的信息化建設(shè)[J].智能城市，2020，6（5）：62-63.

[5] 于錦春.風(fēng)力發(fā)電自動(dòng)化控制系統(tǒng)中智能化技術(shù)的運(yùn)用[J].通信電源技術(shù)，2020，37（3）：145-146.

[6] 胡小鋒.人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2019，16（26）：1-2.

[7] 韓巖.對(duì)信息化控制技術(shù)在風(fēng)力發(fā)電控制系統(tǒng)中運(yùn)用的思考[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2019，16（34）：1-3.