基于智能化风电场关键技术研究
风力电场的智能化管理系统提高风能设备的运行效率和可靠性
风力电场的智能化管理系统提高风能设备的运行效率和可靠性随着可再生能源的快速发展，风力发电正逐渐成为清洁能源的重要组成部分。
而为了提高风能设备的运行效率和可靠性，智能化管理系统成为了不可或缺的一环。
本文将探讨风力电场智能化管理系统的作用及其对风能设备的影响。
一、智能化管理系统的定义及作用风力电场的智能化管理系统是指利用先进的信息技术手段对风能设备及其运行状态进行监测、控制和管理的系统。
其作用主要体现在以下几个方面：1. 实时监测风能设备运行状态：通过传感器和监测设备，智能化管理系统可以实时监测风机的转速、温度、振动等参数，并将数据传输至中央控制中心进行集中管理。
这可以使运维人员及时了解设备的运行状况，发现潜在问题并进行及时处理。
2. 远程控制和操作风能设备：智能化管理系统可以通过远程控制设备的开启、关机、故障诊断等操作，避免了人工操作的不便和安全隐患。
同时，远程操作也能够提高效率，减少人力资源的浪费。
3. 数据分析和预测性维护：智能化管理系统能够对风能设备的运行数据进行实时分析和挖掘，通过建立模型来识别设备的运行状态和故障潜在风险。
这样可以提前进行维护和修复，最大限度地避免设备故障对发电效率的影响。
二、智能化管理系统对风能设备的影响风力电场的智能化管理系统对风能设备的运行效率和可靠性带来了显著的提升，具体体现在以下几个方面：1. 故障及时诊断和维护：智能化管理系统的实时监测功能可以帮助运维人员及时发现故障，并准确定位故障原因。
与传统的巡检方式相比，这种方式能够更加高效地进行故障诊断，提高故障处理的速度和准确度，减少停机时间和对发电效率的影响。
2. 优化运行策略：智能化管理系统通过对风能设备运行数据的分析，可以确定最佳的运行策略和参数配置。
比如根据不同的风速情况，智能化管理系统可以实现动态调整叶片角度，提高风能的捕获效率。
这样可以最大程度地利用风能资源，提高发电效率。
3. 节约人力资源：智能化管理系统的远程控制和操作功能可以将传统的人工操作转移到中央控制中心进行集中管理。
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化随着科技的不断发展，风电发电已经成为一种清洁能源的重要来源之一。
然而，由于风力发电受到风速的影响，其发电功率的波动性较大，这给电网的稳定性和可靠性带来一定的挑战。
因此，如何有效地预测和控制风电的发电功率成为了当前研究的热点问题之一。
人工智能作为一种新兴的技术手段，已经在各个领域展现出了巨大的潜力。
在风电领域，成为了近年来研究的焦点。
通过利用人工智能算法对风电场的历史数据进行学习，可以更精确地预测未来的风速和风电功率，帮助电网运营商更好地安排发电计划，提高电网的整体运行效率。
在智能风电功率预测方面，研究人员可以利用神经网络、支持向量机、遗传算法等人工智能技术，对大量的气象数据、风速数据和风电场历史数据进行分析和建模。
通过训练和优化模型，可以实现对风电场未来几小时甚至几天的功率预测，为电网调度和发电计划提供参考依据。
另外，智能风电功率控制也是风电领域的一个重要研究方向。
利用人工智能算法对风电机组进行控制和优化，可以实现风电机组的最佳工作状态，并保证其稳定、高效地运行。
例如，研究人员可以通过调整风电机组的桨叶角度、转速等参数，使其在不同风速下都能够实现最大的发电效率，提高风电场的整体发电量和经济效益。
在风电功率预测与控制系统设计与优化方面，研究人员还可以结合物联网、大数据等新兴技术，构建智能化的风电场管理系统。
通过实时监测和控制风电场的运行状态，及时调整风电机组的工作参数，可以更好地适应外部环境的变化，提高风电场的稳定性和可靠性。
梳理一下本文的重点，我们可以发现，基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化是风电领域的一个重要研究方向，具有广阔的应用前景。
未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，智能化风电场管理系统将会更加智能化、高效化，为清洁能源的可持续发展做出更大的贡献。
风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用
风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用摘要：风力发电以其清洁、无污染、可再生等环保特性受到欧洲荷兰等国家的青睐。
在我国，由于技术发展落后等原因，风力发电有着光明的前景。
风力发电技术尤其是控制技术的应用尤为重要。
众所周知，风力发电系统是一个非常复杂的系统，往往存在着多种干扰。
在这种不确定、复杂的系统中，往往不可能直接建立模型，而需要建立多个动态控制环节。
这是现代控制技术应用的关键。
通过现代信息控制技术的不断发展加强应用，可以解决风电机组各种干扰因素的控制，最终完善整个工程。
关键词：风力发电自动化；控制系统；智能化技术导言风能是一种对环境影响较小的可再生资源，是智能电网的重要可再生资源。
虽然风电具有一定的稳定性和间歇性，可能影响电网的可持续性和可靠性，但科学利用风电是十分必要的。
随着我国风力发电技术的发展，风力发电在风能资源丰富的地区得到了广泛的应用。
随着科学技术的飞速发展和我国市场经济的快速发展，风力发电自动化符合风电产业可持续发展的客观需要，实施风电信息管理系统势在必行。
1风力发电对自动化的要求风能的随机性较大，受季节的影响较大。
风速的大小和风向的变化是不确定的。
因此，风电机组在运行过程中的检测和保护必须实现自动控制。
此外，风电机组的启动、停止、并网和停电、输入功率的合理控制、风电机组跟踪变化的稳定性等都应实现自动化，以便更好地开展风力发电。
因此，有必要建立风力发电的自动控制系统。
1.1对风力发电机组的运行状况进行自动化控制在风电机组正常运行过程中，通过自动控制系统，可以对风电机组的运行和电网的运行进行细致的检测和记录，及时发现风电机组运行中存在的问题，采取有效的保护措施，保证风电机组的正常运行。
同时，自动控制系统显示的记录数据能充分反映风机的各项功能指标，实现风机运行的自动化。
1.2限速和刹车停机的自动化控制合理应用自动控制系统，可以根据风机运行中的实际情况自动控制限速和制动。
例如，当风力机转速超过最大极限时，风力发电机会将自动与电网分离，叶片将及时打开，并施加软制动，使液压制动系统的动作使叶片停止运行，从而有效地进行限速和制动停车。
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用摘要：风力发电是可再生能源中技术最成熟、最具开发规模的发电技术之一。
我国风能资源十分丰富，当前针对现有的清洁能源储备，正在进行风力发电的开发，并已取得较好的成果。
然而，在风电产业的发展中也出现了许多问题，如果将风力发电控制工作与人工智能技术进行有效地结合，能够对风电事业发展起到一定的促进作用，并能够有效地解决许多发展问题。
关键词：智能化技术；风力发电；自动化控制系统；应用引言风能是当前非常普遍的一种清洁能源。
随着应用范围的不断拓展，风力发电机组的建设规模逐渐扩大，而智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用已然成为风力发电行业发展的主要趋势。
为提高风力发电机组运行水平，相关人员需要结合实际采取科学合理的方式，促进智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用，从而为风力发电行业的发展提供有效保障。
1风力发电技术概述从各种重要资源的储备上来看，风能资源储备特别高，同自然资源对比明显，为全国自然资源储备的近10倍。
而利用大风发电，则一般是将大风能量转换为驱使电机的机械力，再经过发电厂完成能量转变，从而生成的电量。
技术的应用分析方法一般是：（1）风机种类。
一般根据装机容量指标加以分类，一般包括中小型机、中型机、较大型机，还有特殊型机。
通常，风机的体积越大，其桨叶的直径也就大。
而按照风力速度指标，可以精细地分为恒速机、变速机，或者多态定速机。
（2）装置的结构与功能解析。
运转的风力发电机组，组成结构包含风轮、机舱、塔筒和基础部分。
运转的风轮中学，组成结构包含叶片和变桨机构等。
叶片的形态如何，关系到风能的吸收多少。
工作中，当风机速度如果超过切出风力，则经过调节转动状态的叶尖，就能够进行气动制动。
（3）风机控制方法。
目前常用的并网发电机，种类分为双馈机、双速异步机及其自变速的风力发电机。
新的并网技术，引进了模糊控制技术，可以有效调节转速或者输出功率。
同时运用神经网络，对桨距角加以限制，从而预知了风轮气动特性，有着不错的效果。
风电场设备智能监测与故障预警研究
风电场设备智能监测与故障预警研究随着风电行业的快速发展，风电场设备的智能监测和故障预警越来越受到关注。
通过大数据分析和智能监测技术，可以实时监测风电机组的运行状况，及时预警故障，提高风电场的可靠性和经济性。
一、风电场设备智能监测的意义目前，风电场的设备监测主要采用定期巡检和维修方法，这种方法不仅费时费力，而且容易忽略一些小问题，最终导致设备的故障甚至报废。
智能监测技术的引入，能够实时监测设备的运行状况，精确预测设备的寿命和故障点，及时进行维护和更换，提高设备的可靠性和可用性，降低运维成本，增加风电场的发电量和经济效益。
二、风电场设备智能监测的技术原理风电场设备智能监测的核心技术是大数据分析和机器学习。
通过采集风电机组的各项运行数据，例如转速、振动、温度、压力等，将数据传输到云端进行处理和分析，通过建立机器学习模型，进行预测和判断。
智能监测系统还可以通过传感器、摄像头等设备实现对设备外观及周边环境的监测，如果发现异常情况及时报警并处理，避免设备故障。
三、风电场设备故障预警的应用案例某风电场通过引入智能监测系统，成功实现对45台风电机组的实时监测。
系统不仅可以监测风电机组的运行状况，还可以进行实时故障预警。
在一个风电机组出现异常轴承频率的情况下，智能监测系统能够在轴承故障前一个月就进行预警。
经过维修后，该风电机组的故障率明显下降，发电量提高了2.6%，经济效益得到了显著提升。
另外，机器学习算法还可以根据历史运行数据，预测设备的寿命和维修周期，提前做好维修计划，降低维修成本。
四、风电场设备智能监测的未来趋势随着物联网技术的发展，智能监测系统将越来越成熟，监测精度也将越来越高。
同时，智能监测还将向更加自主化和智能化的方向发展，系统将会自主识别故障、自主维修和自主保养，全面提高设备的可靠性和可用性，降低运维成本。
另外，近年来，越来越多的风电场开始采用虚拟现实技术来进行风电场设备的运维培训和监测。
虚拟现实技术可以模拟各种场景，让运维人员更好地认识设备，提高运维效率。
风力发电自动化控制系统中的智能化技术应用研究
风力发电自动化控制系统中的智能化技术应用研究摘要：在风力发电期间，离不开对自动化控制系统的依赖，也是实现电网稳定运行的基础和保障。
然而，随着经济发展趋于多元化，社会对电力资源的需求量也在持续增加，风力发电自动化控制系统也需要积极做出转变，才能更好的满足生产需要和用户需求。
由此可见，将智能化技术应用于风力发电自动化控制系统中显得尤为重要，如何在风力发电自动化控制系统中合理运用智能化技术也成为急需解决的问题。
关键词：风力发电；自动化控制系统；智能化技术；引言现如今，风能是非常重要的清洁能源之一，在多个领域中都得到了有效应用。
虽然风能在使用中具有突出的优势，但也存在一定的问题。
风力发电是一个持续过程，但是风向、风速等因素具有不稳定性，因此发电质量和效率等方面会受到较大的影响。
同时，在风能应用实践中，也具有一定的局限性，所以，风力发电还需要相应的辅助技术支持。
1风力发电自动化控制系统中应用智能化技术的优势尽管风力发电在我国已经得到的飞速发展，但是，相比其他新能源发电技术，还存在着许多短板，比如，风力发电易受外界环境影响，不确定因素比较多，即便是在拥有自动化控制系统的情况下，也难以做到及时应对各类情况，促使我国风力发电总量在进入持续增长的态势下，再次出现下滑的情况。
此时，通过应用智能化技术便能够予以有效弥补，也就是智能化技术能够凭借先进的控制技术、算法、数据模型等进行针对性管控，可做到根据具体情况调整风力发电自动化控制系统的运行状态、工作模式等。
同时，风力发电自动化控制系统也与电网运行有着密切关系，即电网能否正常运行，也会依赖于风力发电自动化控制系统的工作效率和质量。
利用智能化技术，可以做到实时监测风力发电自动化控制系统的运行状况，能够及时发现故障区域、诊断故障类型，并进行快速预警，便于以最短时间解决安全问题，最大程度降低对电网的影响。
2风力发电技术的发展现状作为一种新型的风力发电形式，风力发电已经占据了整个电力工业较大的比重。
风电场信息化数字化智能化建设之路研究
风电场信息化数字化智能化建设之路研究随着节能减排和环保理念的深入人心，风力发电作为清洁能源，成为了世界各国重要的能源发展方向之一。
而风电场的信息化、数字化和智能化建设也在不断加速。
本文将就风电场信息化数字化智能化建设的发展现状及未来趋势进行研究分析。
1. 信息化建设：随着现代科技的飞速发展，风电场信息化建设已经取得了显著成果。
无论是风力发电机组、变桨器、风车塔架、还是变流器、配电装置等，都已经实现了信息化管理和监控，使得整个风电场的运行、维护、调试等工作都得以大大简化和提高效率。
2. 数字化建设：风电场数字化建设主要体现在数据的采集、传输和处理方面。
通过传感器和监控设备的安装，风电场将产生大量的运行数据和状态数据，这些数据对于风电场的运行和维护具有重要意义。
数字化建设的关键在于建立科学的数据分析模型，实现数据的变现价值。
3. 智能化建设：智能化风电场主要是指利用人工智能、大数据分析等技术，对风电场的运行、维护、设备健康状态等进行预测和优化。
通过智能化建设，可以实现风电场的自动化运行和维护，进一步提高发电效率和降低运营成本。
1. 数据安全挑战：风电场信息化数字化智能化建设所产生的大量数据需要进行有效的存储和管理，同时也面临着数据泄露和安全问题。
风电场需要建立健全的数据安全保护体系，保障数据安全和隐私。
2. 技术整合挑战：风电场信息化数字化智能化建设涉及多种技术，如传感器技术、云计算技术、人工智能技术等。
这些技术需要进行有效整合和协调，使得风电场的信息化数字化智能化建设效果更加显著。
3. 人才挑战：风电场信息化数字化智能化建设需要大量的专业技术人才，而当前市场上相关人才供应不足，造成了风电场信息化数字化智能化建设的人才短板。
三、风电场信息化数字化智能化建设的未来趋势1. 大数据与人工智能的应用：未来的风电场信息化数字化智能化建设将更加注重大数据和人工智能的应用。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以帮助风电场实现更精准、预测性的运维管理。
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用摘要：风能虽然仅仅是太阳能的一种转换形式，并且在太阳能中一般只有2%左右的能量可以转化成为风能，但如果从总量上来看，还是十分可观的。
风能可以算作如今最有商业前景的一种可再生能源。
在这一基础上，风力发电的相关技术也在不断发展与进步。
风力发电中融入了大数据技术和智能化技术，作为新型的管理模式，风力发电具有强大的优势。
文章从风力发电发展的展望、风力发电对自动化的要求以及智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用等出发，重点分析了智能化技术的作用和价值。
关键词：智能化技术；风力发电；自动化控制系统引言近年来，我国社会经济发展迅速，对能源供应提出了更高的要求，但能源紧张已成为当前社会需要重点解决的问题。
风力发电作为新能源发电的一种，其应用方向与发展前景非常广阔，大型风力发电机组能够有效提高风力发电的效率，必将在风力发电行业中得到广泛应用，而对于风力发电技术的研究也将成为世界新能源开发的重点。
由此可见，能源格局正在变化，由一次性能源系统正逐渐转变为以可再生能源为基础的可持续能源体系，风力发电前景广阔。
利用可再生能源，可以帮助人类文明获得可持续发展的途径，是人类与自然和谐共存的重要方向。
1风力发电技术发展的展望1.1并网技术与最大风能捕获技术并网风力发电系统已经成为新型能源技术，其主要包含了风力发电并网技术以及发电机转控制技术等方面，通过全功率电力变化对其进行系统控制，不仅保障了风力发电系统的安全性与可靠性，还有效实现了并网控制的功能。
所以在实际应用的过程中，应当采用调节技术与发电机组功率的转速方式来捕获技术，保障其发电机组调节经济性以及安全性。
与此同时，在未来设计的过程中，风力发电系统的并网技术以及风能捕获技术应当不断创新与优化，只有这样才能够引领风力发电技术走向正确的发现方向。
未来，在科学技术的倡导下，应当及时处理与解决风电技术所出现的瓶颈问题，保障风电技术在当前可以正常运行，最终使并网技术与风能捕获技术得到迅速发展。
基于人工智能的风电场无人值守运维技术研究
基于人工智能的风电场无人值守运维技术研究随着社会的发展，新能源逐渐成为当今全球能源发展的主流方向，其中风能作为最为成熟的新能源之一，被广泛应用于发电领域。
而风电场无人值守运维技术的研究已成为该行业追求高效生产和减少成本的重要手段。
本文将从人工智能技术的应用角度出发，探讨基于人工智能的风电场无人值守运维技术研究现状及未来发展趋势。
一、人工智能技术的应用人工智能技术被广泛应用于风电场无人值守运维领域，主要包括以下几个方面：1.数据采集和处理：风电场的数据在大数据时代中变得越来越重要。
人工智能技术可以帮助风电场收集、统计和分析大量数据，使其更加高效、准确和可靠。
例如，利用人工智能技术，可以针对风机异常情况进行实时分析，提供及时的预警和处理方案。
2.控制和优化：人工智能技术可以对风电场的控制和优化进行智能化管理。
例如，通过对风电场中多个风机的运行参数进行智能控制，可以最大化地提高风电场的发电效率，减少电网对其的调度。
3.预测和维护：利用人工智能技术，可以根据风电场的历史运行数据，预测设备的状态及未来可能出现的故障，提前制订维护计划，降低维护成本。
例如，可以通过预测设备故障，提前准备所需备件和人员，从而缩短停机时间，减少利润损失。
二、基于人工智能的风电场无人值守运维技术的现状目前，基于人工智能的风电场无人值守运维技术得到了广泛应用。
其中，以下两个典型案例反映了该技术的现状：1. 清华同方利用图像识别技术和遥感技术开发的“风电机组自主诊断与预警系统”，通过监测风电机组的振动、噪声、温度、油压等数据，并通过人工智能算法进行分析，可以准确预测设备的故障，并在发生故障前提供指引，及时维修设备，大大降低维修成本和停机时间。
2. 阿尔斯通公司利用大数据、人工智能、云计算等技术开发的“e-terra 和风能数据平台”，可以实时采集风电机组数据，并根据数据进行分析和处理，为风电场提供智能化管理服务。
通过该平台，风电场官员可以在电脑或移动设备上实时获取风机的运行状态和性能数据，有效优化风电场的运行效率和飞行安全性。
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用探讨
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用探讨摘要：传统的发电方式需要大量的煤炭、石油和天然气，这对电力工业的可持续发展是不利的。
将大数据与智能技术融入到风力发电自动化控制系统中，将成为一种新型的管理方式。
本文智能化技术融入风力发电自动化控制系统中的必要性和优势出发，而后对其具体运用策略进行探究。
关键词：风力发电；自动化控制技术；智能化技术引言目前，我国的电力系统还停留在传统的燃煤发电和水电发电上，但考虑到环境保护的问题，传统的燃煤发电模式正在逐步地减少。
然而，随着城市规模的扩大，风电产业面临着巨大的供电量不足的问题，尽管我国在风电领域投资大量的资金，但由于风能资源丰富、人口稀少等原因，在风电的控制系统中还存在着许多问题。
如果将其智能化技术运用到控制系统中，将能够更好地推动我国风电行业持续、稳步发展。
因此对智能技术融入风力发电自动化控制系统进行研究将具有必要性。
1分析智能技术的必要性和优点1.1 分析风力发电的智能化技术应用必要性风能是一种可再生能源，目前国内的风力发电正处于高速发展的时期，但由于其随机性、间歇性等因素，使得大规模的风电并网会给电网的安全造成一定的影响，同时也会造成电力品质不佳等问题出现。
由于风电场的输出功率是随机的，所以需要着重均衡风力发电装置的功率。
然而，随着电网规模的增大，设备的容量也随之增大，这将直接影响电网的发电效率。
由此，将智能技术融入到风力发电自动化控制系统中将成为提升整体发电效率的重要要素。
1.2 智能化技术应用的优点分析在风电行业迅速扩张、快速发展的背景下，如何合理运用图像资料和发电机组的实际操作数据，将成为提升风力发电自动化控制系统运行效果的重要因素。
在智能技术的辅助下，将能够对相关的数据进行更好的筛选和分析，并为以后的自动控制系统提供一种新的解决方案。
通过大数据技术，也可以将风力发电机的数据收集起来，然后将这些数据汇总起来，形成一个独立的风电场，进而为用户提供有针对性的服务。
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用分析
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用分析摘要：本文围绕“智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用”为核心，对现代风力发电技术的自动化和智能化趋势进行了深入探讨。
关键词：智能化技术；风力发电；自动化控制；应用引言随着风力发电技术的复杂性和规模不断扩大，如何确保其高效、稳定和经济地运行成为了业界面临的一大挑战。
智能化技术，作为一种集成了传感器、数据处理、机器学习等高科技的综合技术，为风力发电提供了新的解决方案。
一、智能化技术与风力发电技术概述（一）智能化技术智能化技术是指基于计算机、传感器、通讯、大数据、人工智能等技术，对各种信息进行采集、处理、分析与决策，从而实现设备、系统和流程的智能控制和管理。
这些技术在许多行业中都得到了广泛的应用，尤其是在新能源、智能制造和智慧城市等领域。
（二）风力发电技术发展简述风力发电是利用风能驱动风力机械转动，通过发电机将风能转化为电能的技术。
从几千年前的简单风车到现代的巨大风力发电机，风力发电技术经历了长时间的发展。
近几十年来，随着对化石能源依赖的减少和对可再生能源的关注，风力发电技术得到了迅猛的发展。
（三）智能化技术与风力发电的结合随着技术的进步，智能化技术开始广泛应用于风力发电领域。
从风电机的设计、制造到风电场的运营、维护，智能化技术都发挥着重要的作用。
传感器技术使得风电场能够实时监测风速、温度、湿度等关键参数，提供准确的数据支持。
大数据和人工智能技术的应用，则使得风电场能够进行数据分析、预测与优化，从而提高发电效率，减少故障率。
二、智能化技术应用于风力发电自动化控制系统的特点（一）实时数据监测与分析在风力发电领域，数据是最为关键的资源之一。
智能化技术通过集成高精度传感器，确保能够对风电设备进行实时、高频的监测，包括风速、温度、湿度、设备负载等关键参数。
这不仅提供了风电设备状态的即时画像，更使得大数据分析和机器学习技术成为可能。
通过对这些数据进行实时分析，系统能够预测设备的故障，提前采取措施，从而显著提高了系统的运行效率和稳定性。
风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用分析
风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用分析颜宁宁摘㊀要：在大多数领域，人工智能的理论和方法都得到了迅速的发展㊂中国城市群大多位于沿海或平原地区，尤其是东部沿海地区㊂受地理环境的影响，我国风能资源十分丰富，这也使得我国对风电产业的投资逐年增加㊂然而，由于风力发电面积大㊁人口稀少，控制系统存在诸多问题，这也催生了依靠现代智能技术的控制系统㊂一旦将智能技术融入风电自动控制系统，行业将能够实现更快速地发展㊂为此，文章在分析风力发电智能化技术的必要性㊁可行性和优越性的基础上，指出了该技术在自动控制系统中的具体应用，以供参考㊂关键词：风力发电；自动化控制系统；智能化技术一㊁智能技术互联网和计算机技术已逐渐融入人们的日常工作和生活，智能化技术也使企业获得了长足的发展和进步㊂智能自动化技术是人类智能研究㊁开发㊁仿真㊁推广和应用的一种新的技术模式㊂依托先进的智能自动化技术，可以有效提高风电自控管理系统的有效性和可靠性，有利于企业经济效益和社会效益的结合和提高㊂适用于复杂计算和数字控制的复杂神经网络和数字控制技术主要有三种㊂一是神经网络控制技术㊂主要是在零散数据的情况下进行综合分析和储备，整个系统的运行和管理不会受到个别数据丢失的影响㊂二是专家系统控制，在多领域集成智能系统的组织㊁决策和调整过程中，专家系统控制得到了广泛的应用，可以有效地解决不确定的模糊知识输入错误和非结构化问题㊂其缺点是专家系统控制在处理模糊知识信息时不能进行深度仿真㊂三是集成智能控制技术，随着科学技术的不断发展，集成技术正逐步朝着智能化㊁自动化的方向发展㊂集成智能技术与深度仿真技术相结合，可以有效地采集和处理模糊数据㊂将自动智能控制系统与自调整控制系统相结合，可以实现传统智能自动化技术的重要性和作用，进一步增强传统智能自动化技术的优缺点，并且个人智能自动控制技术可以集成，不会造成个人自动化技术单独使用时的尴尬㊂二㊁风力发电应用智能化技术的特点（一）应用智能技术优势智能技术的应用对风电场的管理和决策起着决定性的作用㊂首先，随着风电装机规模的不断增长，自动控制系统下有大量的风电机组运行数据㊂在智能技术的支持和帮助下，能够自动筛选和分析各种数据，实现自动管理㊁基于多种算法的功率预测㊁关键部件状态诊断㊁应急和故障管理服务㊂以上功能是未来我国风电系统自动化的重要管理内容，是化工控制系统主营业务㊂其次，随着智能技术的发展，个性化服务的种类越来越多㊂通过大数据技术，可以将风电机组中的各种数据信息采集并存储在文件中，为单个风电机组提供更有针对性的服务方案㊂最后，为了促进智能化服务管理和新业务的发展，更好地服务于风电系统的自动控制和系统管理㊂为了保证风电网络平台的可持续发展，有必要逐步应用智能化风电管理技术㊂风电系统管理人员可以通过不同的管理方式和远程管理方式实现各种业务功能㊂（二）应用智能技术是必要的我国风电建设已进入快速健康发展阶段㊂由于风力发电的随机性㊁间歇性和波动性，风电的大规模接入在一定程度上影响了我国电网的安全运行㊂加强风电场信息化建设，将智能技术应用于风电场自动控制系统，有助于建立 网源协同㊁智能互联 机制㊂结合气象系统的功率预测技术和基于电网的调度指令，可以实现有利于电网安全的风电场控制模式㊂另外，根据风电场的实际资源，可以对超过设计切出风速的风频进行分析统计，计算出发电收入㊂如果效益明显，可以进一步评估机组负荷㊂最后，通过调整控制策略，对风电机组切出风速进行优化，提高风电场的整体发电量㊂三㊁应用分析（一）需要将二者间进行有效的融合当今，智能技术发展迅速㊂许多可视对讲系统厂商在生产经营中逐渐重视用户设备的建设，使得风力发电自动控制系统与智能技术得到合理的协调，只需在管理端合理安装ａｐｐ即可实现与Ａｎｄｒｉｏｄ的可视对讲系统这也说明㊂如果发电系统的管理人员实现了可视对讲系统的用户终端配置，就可以有效地取代以往的各种管理设备，不仅可以合理简化风力发电的自动控制系统，同时也方便了管理人员自身的操作㊂最后，管理人员能够轻松操作，员工的经验意识得到全面提高㊂（二）将传输系统的数据进行整合对于风力发电自动控制系统来说，在传输系统合理应用的前提下进行数据传输是十分必要的㊂但是，如果将智能技术合理地集成到其中，ＩＣＰ／ＴＰ传输协议将得到更全面的应用㊂标准化后的传输协议可以成为一个共享的传输系统，一个完善㊁全面的布线系统和网络设备可以解决不同系统之间的通信问题㊂另外，公共局域网的智能化系统在共享传输网络的过程中不会出现问题，通过相关的分析技术可以更好地理解这一点㊂同时，风电自动控制系统的用户端设备主要根据公共局域网和宽带路由器进行相应的接入，实现智能化控制㊂但对于可视对讲系统的用户来说，主要作为室内共享设备使用，可以有效接入风力发电系统的局域网㊂在管理系统中应用消毒网络的情况下，合理接入互联网，经过合理的网络规划后可以有效地完成㊂四㊁结语为了在风力发电中心开展风电机组运行㊁智能维护㊁故障排除等一系列智能化工作㊂在我国的电力能源中，风力发电逐渐呈现出更加重要的地位㊂集互联网和智能技术于一体的智能风力发电自动化控制新管理模式，能有效解决风电推广过程中出现的各种管理问题，保证风电场正常稳定运行㊂参考文献：［１］薛莹，袁智．智能化技术在风电系统中的应用［Ｊ］．大众用电，２０１７（Ｓ１）：９－１２．［２］程世洪．电网风电智能化运行控制探讨［Ｊ］．中国高新技术企业，２０１５（２３）：１５７－１５８．［３］李思秀．开启风电产业智能化服务新时代［Ｊ］．上海信息化，２０１９（７）：６２－６４．作者简介：颜宁宁，灵宝华祥风电开发有限公司㊂８３１。
人工智能在风电领域的应用研究
人工智能在风电领域的应用研究近年来，人工智能技术的飞速发展正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
在众多领域中，人工智能技术已经得到了广泛的应用，其中之一就是在风电领域。
人工智能技术在风电领域的应用研究正在成为学术界和产业界关注的焦点。
下面将从多个层面探讨人工智能在风电领域的应用研究。
一、提高风电发电效率人工智能技术可以通过智能控制系统对风力发电阵列进行智能化管理和优化调度，从而提高风电发电效率。
通过人工智能技术，可以更准确地预测风力波动情况，实现对风机叶片的自动调节，提高风电的发电效率。
二、保障风电设备的安全运行人工智能技术可以实现对风电设备的健康状态监测和故障诊断。
通过大数据分析和机器学习算法，可以实时监测风电设备的运行状态，并对设备进行智能诊断和维护，及时预防设备故障，保障风电设备的安全运行。
三、优化电网规划和调度人工智能技术可以通过智能算法对电网进行规划和调度，将风电等可再生能源和传统能源进行有效整合，优化电力系统的运行效率和稳定性。
通过人工智能技术，可以实现对电网的智能调度和优化配置，提高电力系统的供电可靠性和供电质量。
四、提高风电场的整体运行效率人工智能技术可以对风电场的运行数据进行深度学习和分析，为风电场的运行和管理提供智能决策支持。
通过人工智能技术，风电场可以实现智能化运行和管理，提高风电场的整体运行效率和经济效益。
五、推动风电产业的智能升级人工智能技术的应用将推动风电产业向智能化升级，促进风电产业的技术创新和产业转型升级。
通过人工智能技术的应用，可以实现风电设备的智能制造和智能运行，提高风电产业的竞争力和可持续发展能力。
六、打造智能化风电生态系统人工智能技术的应用将推动风电产业向智能化生态系统发展，实现风电设备、电网系统和智能终端设备之间的互联互通。
通过人工智能技术的应用，可以实现风电生态系统的智能化管理和优化调度，构建智能化风电生态系统。
七、深化风电数据挖掘人工智能技术可以对风电数据进行深度挖掘和分析，发现数据背后隐藏的规律和价值。
关于风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用
关于风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用（作者单位：中国能源建设集团湖南火电建设有限公司）◎沈召元引言：风力发电作为一种清洁的发电方式，在我国已经得以广泛的运用。
相比于传统火力发电的方式，风力发电能够节省更多的能源，且投入的成本较低，适用性较强，在我国许多地区都可以运用。
风电新能源不会对环境造成污染，已广泛地应用在我国多个产业领域之中。
我国一直倡导走绿色可持续发展的道路，而风电新能源与我国的发展理念高度契合，所以应该注重风电新能源的开发与利用，不断升级风电新能源的相关技术，发挥出风电新能源的实际优势与价值。
风电新能源在使用过程中需要结合智能化技术，切实提升风电新能源的最佳应用效果。
一、风电新能源的基本特点概述风电作为一种新能源，其工作方式是利用相关的设备将风产生的动能转换为电能。
而风能是一种清洁的、可再生的能源，风电近些年来在世界范围内受到各个国家的重视，我国也正在大力开展风电建设。
从世界范围来看，经过相关的计算表明，世界当前可利用的风能资源储量比水力资源高出10倍左右。
我国的风能资源也非常丰富，可以供开发和利用的风能储量约10亿千瓦，我国目前风电装机超过2亿千瓦。
风能是一种具有代表性的无公害、可再生的清洁能源，风电在一些水资源匮乏或交通不便的偏远地区发挥着重要的作用，都非常适合使用风力发电的方式提供电力能源。
我国对风电建设也给予了高度的关注，国家通过财政补贴的方式大力支持全国各地开展风电建设，取得了很好的效果，目前我国多个地区已经兴建了许多大型的风电场，对我国的电力能源输送起到了至关重要的作用。
二、智能化技术在风电自动化控制系统中应用必要性当前，计算机技术已经在人类生产生活的方方面面产生了积极的影响，智能化技术也由此取得了显著的进步。
对于智能化技术而言，其实际上是对人们研究、模拟、开发、拓展和延伸智能过程中所形成的全新模式进行表述。
风力作为大自然中的一种资源，其具有生生不息的特性，因此可将其作为一种可以再生的资源。
利用人工智能技术提高风电场智能化运营管理水平
利用人工智能技术提高风电场智能化运营管理水平随着人工智能技术的不断发展和普及，其在各个领域的应用也越来越广泛。
风电场作为新能源的重要组成部分，在未来的发展中也将更多地依赖于人工智能技术来提高其运营管理水平。
本文将探讨利用人工智能技术提高风电场智能化运营管理水平的相关问题。
一、智能化运营管理的必要性风电场是一种集能源生产、输送、调度、发电和维护于一体的复杂系统。
它的运营管理涉及到风速、温度、湿度、电压等多个因素，需要进行精密的监控和管理。
然而，传统的手动监控和管理模式存在许多问题，如人为差错、信息滞后、决策不精准等，难以适应现代化的要求。
因此，实现风电场的智能化运营管理已成为这一行业的迫切需求。
二、人工智能技术的应用人工智能技术是实现风电场智能化运营管理的有效手段。
目前，主要有以下几种应用形态。
1、大数据分析利用大数据技术对风电场的数据进行采集、存储、分析和挖掘，可以帮助管理人员更加系统地了解风电场的发电情况，从而制定相应的运营管理策略和决策。
比如，通过对历史风速数据的分析，可以对当天或未来的风速进行预测，并相应地调整发电计划。
通过对电站设备的故障记录进行分析，可以找出故障发生的规律和原因，从而指导设备的维修和保养工作。
2、机器学习机器学习技术是将已有大量数据输入到计算机模型中，让计算机自动学习并提高预测或决策的准确率。
在风电场的运营管理中，机器学习可以通过自主学习风场的工作模式、发电能力、安全性能、故障率等因素来实现智能化的运营管理。
例如，机器学习可以通过对风场发电机组的统计数据的学习，找到含沙量、温度等与发电机组故障率相关的因素，从而建立一个更完善的预测模型。
3、智能控制风电场的智能控制技术主要涉及到自适应控制和优化控制。
自适应控制是指根据风速等因素对发电机组的工作状态进行动态调整，保证其在不同的工况下都能够发挥最优的发电能力；优化控制是利用优化算法对风场的发电计划和调度进行优化，以实现最大限度的发电收益。
风电场应用风电智慧管控一体化平台的相关研究
风电场应用风电智慧管控一体化平台的相关研究风电智慧管控一体化的风电场智慧管控平台可以将风机现场的各种设备运行数据、现场环境状况、视频监控信息等在统一的平台上实现集中管理、监控，帮助运行人员对问题进行快速响应;辅以移动化的作业终端等手段，实现现场与控制中心的实时、直观的互动。
可以有效的提升风电场的管理效率、集约运行人力资源、提升设备运行水平、提高整体发电效率。
标签：智慧平台;风電场;应用一、风电场运行管理的现状1. 安全管理困难由于风电场分布广阔、环境开放，风机分布较为分散，且长期在野外运行，故障率相对集中式的发电厂要高，需要运维人员经常到现场进行巡视、维护、修理，加之通讯条件差，安全管理更加困难。
2. 运行管理模式相对陈旧风电场在我国的大规模开发建设时间较短，整个行业长期处于高速发展阶段，风电场的开发建设一直是行业高度关注的重点;而风电场的运行管理受重视程度相对不足，管理人才匮乏，管理模式较为陈旧。
目前国内的风电场普遍存在信息化水平偏低、缺乏智能化的管理手段，例如大量的日常统计、报表、流程等重复性工作都通过运行人员人工完成，占用大量的时间，导致人员工作效率偏低，类似这种现象都影响了风电场的管理效率。
二、风电场应用风电智慧管控一体化平台的重要性随着计算机技术、信息技术、智能技术等一系列技术的发展，风电场在智能化发展方便有了很大的进步。
通过建立智能一体化的风电场运行管理平台，并在风电场现场布置边缘计算设施，可以将风机现场的各种设备运行数据、现场环境状况、视频监控信息等在统一的平台上实现集中管理、监控，辅以移动化的作业终端等手段，实现现场与控制中心的实时、直观的互动。
可以有效的提升风电场的管理效率、集约运行人力资源、提升设备运行水平、提高整体发电效率。
三、风电场应用风电智慧管控一体化平台的措施1.通信网络风电智慧运维管控一体化平台采用光纤+WIFI网络，实现风电场作业区域内网络覆盖，采用场区内独立组网，光纤环网及汇聚交换机达到1000Mbps，风机节点带宽达100Mbps及以上。
基于物联网技术的风电场远程监控系统智能化管理研究
基于物联网技术的风电场远程监控系统智能化管理研究近年来，随着物联网技术的快速发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
风电场作为清洁能源的重要组成部分，如何实现其远程监控系统的智能化管理，成为了研究的焦点之一。
本文将基于物联网技术，探讨风电场远程监控系统智能化管理的研究。
首先，我们需要了解风电场远程监控系统的基本概念和原理。
风电场远程监控系统通过安装在风电机组上的传感器，采集风机的运行状态、环境条件等数据，并通过物联网技术将这些数据传输到监控中心。
监控中心可以实时监测风机的运行情况，并对其进行远程控制和管理，从而提高风电场的运行效率和可靠性。
在智能化管理方面，我们可以通过物联网技术实现对风电场的远程监控和智能化预测。
首先，利用传感器采集的数据，可以对风机的运行状态进行实时监测。
例如，可以监测风机的转速、温度、湿度等参数，以及风速、风向等环境条件。
通过对这些数据的分析和处理，可以实现对风机故障和异常情况的及时发现和预警。
其次，利用物联网技术的数据分析和人工智能算法，可以对风机的故障进行预测和诊断。
通过建立相应的模型，可以对风机的运行状况进行智能化分析和预测。
例如，可以通过监测风机的振动数据和电流参数，判断风机的运行状态是否正常，以及识别出可能存在的故障和隐患。
这样，可以提前采取措施进行维修和维护，避免故障的发生和扩大，提高风电场的运行效率。
此外，物联网技术还可以实现风电场的智能化运维和管理。
通过将传感器和执行器与风机的自动化系统相连接，可以实现对风机的远程控制和优化。
例如，可以根据实时监测到的风速和风向数据，调节风机的转速和叶片角度，以获得更高的发电效率。
同时，还可以通过远程诊断系统，对风电场进行集中的运维管理和计划，减少维修和停机时间，提高风电场的运行稳定性和经济效益。
然而，在实际应用中，还存在一些挑战需要克服。
首先，风电场远程监控系统需要大量的传感器和数据采集设备，以及可靠的网络和数据存储设施。
这要求投资者和运营商有足够的资金和技术支持。
提升风电场并网效率的关键技术解析
提升风电场并网效率的关键技术解析风能作为清洁能源之一，在全球范围内受到越来越多的关注和应用。
然而，要实现风能的充分利用，提升风电场的并网效率至关重要。
本文将对提升风电场并网效率的关键技术进行解析，探讨其在风电行业中的应用和前景。
1. 高效风力发电机组设计风力发电机组是风电场的核心组成部分，其设计直接影响到发电效率。
采用先进的风力发电机组设计，包括叶片设计、发电机设计以及转子结构等方面的优化，能够提高风电场的发电效率。
例如，采用更长的叶片可以增加叶片的扫风面积，提高捕捉风能的效率；同时，采用高效的发电机设计和轴承系统可以减少能量损失，提高发电效率。
2. 智能化风电场运维管理系统智能化的风电场运维管理系统可以实时监测和管理风电场的运行状态，及时发现并解决问题，提高运行效率和可靠性。
通过引入先进的传感器技术和大数据分析技术，可以实现对风电机组、变流器、输电线路等设备的实时监测和远程控制，提高故障检测和预测的准确性，降低运维成本，提升风电场的整体效率。
3. 高效的电力输送与储能技术提升风电场并网效率还需要解决电力输送和储能方面的技术挑战。
传统的输电线路存在能量损耗大、线路容量有限等问题，限制了风电场的并网效率。
因此，采用高压直流输电技术和柔性直流输电技术可以有效减少输电损耗，提高输电效率，实现远距离电力输送。
同时，利用储能技术可以缓解风能波动带来的不稳定性，提高风电场的可调度性和稳定性，进一步提升其并网效率。
4. 多源能源协调调度技术随着可再生能源的不断发展和普及，多源能源协调调度技术越来越重要。
通过将风能、太阳能等可再生能源与传统能源进行有效整合和协调调度，可以优化能源供应结构，降低能源生产成本，提高能源利用效率。
采用先进的能源调度算法和智能化的调度系统，可以实现对不同能源的灵活调度和优化配置，最大限度地提高风电场的并网效率和经济效益。
5. 政策支持与产业协同发展最后，提升风电场并网效率需要政府部门和产业界的共同努力和支持。
基于人工智能技术的新能源风电机组故障诊断与预测研究
基于人工智能技术的新能源风电机组故障诊断与预测研究随着科技的进步，人工智能技术在各个领域得到越来越广泛的应用。
在新能源领域中，风电机组作为一种重要的能源装备，其正常运行与否直接影响着风电场的发电效率。
然而，由于风电机组通常建设在偏远地区，且受环境、气候等因素的影响，故障率相对较高。
因此，如何及时准确地诊断和预测风电机组故障，成为了当前新能源领域亟待解决的问题。
本文将结合人工智能技术，探讨基于人工智能技术的新能源风电机组故障诊断与预测的研究。
首先，人工智能技术在故障诊断与预测方面具有显著优势。
通过采集风电机组运行数据，结合深度学习、机器学习等人工智能算法对数据进行分析处理，可以实现风电机组故障的快速准确诊断。
同时，利用人工智能算法对历史数据进行挖掘分析，可以发现潜在的故障规律，实现对风电机组故障的预测，提前制定维护计划，有效降低故障率，提高设备利用率。
其次，基于人工智能技术的风电机组故障诊断与预测需要建立完善的数据采集系统和平台。
通过传感器、监测设备等设备，对风电机组的运行数据进行实时、全面地采集，构建风电机组全生命周期的数据档案。
同时，建立云平台或数据中心，实现数据的存储、管理、分析与共享，为人工智能算法的运行提供数据支撑和保障。
同时，风电机组故障诊断与预测的可靠性与准确性是评价研究成果的重要标准。
在利用人工智能技术进行故障诊断时，需要考虑多因素综合分析，避免虚警或漏报情况的发生。
在进行风电机组故障预测时，需要结合实际运行情况，选择合适的预测模型和算法，提高预测精度和准确性，降低误报率，确保风电机组的安全稳定运行。
此外，基于人工智能技术的风电机组故障诊断与预测研究还需要与现有的维护保养系统有机结合，构建完整的智能化管理体系。
通过人工智能技术对风电机组的运行状态进行实时监测和诊断，提供故障处理建议和预测预警，为维护保养人员提供决策支持，提升维护效率和水平，降低维护成本和风险。
除此之外，基于人工智能技术的风电机组故障诊断与预测研究还可以结合数据挖掘、模式识别、知识图谱等技术手段，实现更深层次的数据分析和应用。
风电场智能化设计云平台关键技术探讨
风电场智能化设计云平台关键技术探讨作者：齐向宁魏健来源：《科学导报·学术》2020年第55期【摘要】科技的进步，促进人们对能源需求的增多。
我国风电场经过20多年的发展，在很大程度上补充了电力能源的供应。
近段时间以来，更多的小型风力发电场转变成为较大规模的风力发电场，这样一来，发电设备就呈现多样性和复杂性的状态，这就给风电场的运维管理带来了极大的挑战。
本文就风电场智能化设计云平台关键技术展开探讨。
【关键词】风电场;智能化设计;云平台引言风电场选型、选址和建设条件日益复杂，风电场设计成为影响风电场开发成败的决定性因素。
受益于大数据技术、云计算等信息技术的飞速发展，大量的创新技术正成为风电场设计的重要基础。
基于人工智能和大数据等技术的风电场智能化设计正在革命性地改变传统风电设计行业，为平价风电开发提供有力的技术支撑。
1大规模风电场并网运行的特点（1）风能的稳定性差。
不同于其他情节性能源，风能属于过程性能源，具有随机性和不可控性，风向经常发生变动，并且风速具有不稳定性，因此这些不可控因素严重影响风力发电机的工作效率。
为了能够确保输出电能的稳定性，风力发电机必须加装调节风速和风向的控制装置。
（2）风能的能量密度小。
风能的能量密度与发电机的风轮尺大小成正比例关系，为了确保在相同时间内风能的能量密度达到风电场并网前的发电容量，一定要确保发电机的风轮大小，一般要比未并网前大几十倍。
（3）风轮的效率较低。
按照正常理论来讲，风轮的最大效率大致保持在59%左右，实际可能会更低。
最新统计显示，水平轴风轮机最大效率维持在15%～45%，垂直轴风轮机最大效率在30%～35%。
不难看出，虽然我国的风能资源比较丰富，但分布位置比较偏远，大多集中在西北、华北和东北地区。
根据分析风能以上的几个特点，发现利用风能发电不是件容易的事。
总的来说，风能发电要考虑的因素有很多，其中最关键的就是风能的不稳定性，如果风能转化为电能直接并入电网，将会对电网的正常运行带来一定威胁。
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基于智能化风电场关键技术研究
发表时间：2018-06-07T15:34:08.853Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第36期作者：郑雷[导读] 相对国内风力发电技术方面，国外关于利用气象模拟系统智能化宏观选址。
南京南瑞继保电气有限公司江苏南京 211102 摘要：随着现代经济的发展，人们的环保意识也有了极大的提高，我国非常重视在现代的经济发展中对绿色能源的应用。
风机智能化机组和箱变监控系统的应用减少了场内巡检频率和巡检次数，节约维护成本，及时了解和处理故障问题，把突发故障带来的损失降到最低限度。
站内采用全数字化光纤组网，将二次回路设计简化，节省大量电缆接线，接线工作量大大减小，显著降低了安装、调试、维护工作
量。
同时站内网络实现了信息共享，可实现设备更丰富的状态监测信息及更智能化的维护工作，为远期实现集中远控提供有利的保障。
因此风力发电在现代的电网建设中有着越来越大的比重。
结合国外有关技术发展情况，本文主要就智能化风电场技术研究分析。
关键词：智能化；风电场；数字化变电站；技术
一、国外有关技术发展的状况
相对国内风力发电技术方面，国外关于利用气象模拟系统智能化宏观选址，目前国外广泛采用中尺度模型，结合自己的实际情况开发了针对不同应用领域、不同气候状态环境、不同复杂程度的中尺度模拟系统，积累了大量的经验、数据及模型架构，目前大部分中尺度模拟系统是研究机构进行开发与维护，并应用于科研与气象预报。
欧洲从本世纪初开始将此技术应用于风电场的宏观选址，并逐渐结合微观模型进行降尺度模拟分析，目前国外此类技术较为成熟，正在朝着向更精细化的中尺度模拟与微尺度模拟发展，并且模拟的计算时效性方面持续改进，根据欧洲风能协会及相关研究机构的预测，此类技术将是未来风电场前期设计中不可或缺之手段。
智能风力发电在未来很长一段时间内其一次二次、电网装备与系统的融合将更加紧密，所引用的电力技术也将更加先进，过去专业界限也会由于智能电网的发展日趋模糊。
智能化风电中大量智能系统与设备的组合拓宽了电力系统的外延，正因如此在今后的电网工作当中必须要对这一工作引起充分重视。
不断借鉴国内外先进经验、用于创新，将高新技术应用到智能风力发电的建设当中来。
这对于确保国家电网的高效稳定运行，推动我国社会经济的发展具有重要的积极意义。
二、传统风电场设计方案存在的问题
（一）风机SCADA系统功能不完善目前风电场维护多采用计划维护和事后维修的方式，此种维修很难全面、及时地了解设备运行状况，往往造成维修旷日持久、损失重大。
给风电场的后期运维带来以下困扰：
1.不能尽早地探测到缺陷的潜在风险，
2.不能避免重大问题发生及计划外停机，
3.不能合理地安排维护并建立准确的用时与预算计划。
另外，基于主控系统转发至SCADA系统中的变频器信息极其有限，而且实时性差。
风电场中控室或远程监控室内无法实时监控变流器及相关部件的运行状态、详细参数及故障告警信息等。
能否对部件状况及其变化趋势进行有效监测和预判已成为影响风电机组利用率和运维成本的重要因素之一。
（二）变电站信息化不共享传统的变电站状态监测系统由于没有统一的技术标准，不同厂家的产品互不兼容，无法互联互通；由于目前的状态监测系统都是针对特定设备、特定业务类型而开发的，前置子系统互不兼容，缺乏统一平台，资源不能共享；同时，在线监测数据无法与其他重要状态量有机结合，未能有效发挥其辅助诊断作用。
三、目前的管理状况和有关问题
第一，同一项需多次输入系统的数据在各系统之间是不能相互共享的，因为风电场需要向各部门上交有关数据，并且基础数据和相应的报表是每个部门所需要的。
第二，网络错综复杂、网络速度不够、网络不好维护都造成了系统的不稳定，主要是因为各风电场报告给集控中心的多套管理系统并上报给公司的数据出现了严重的重复问题。
第三，导致管理复杂的主要因素是有关风电场的每个管理系统都采取了各式各样的架构、设计想法和实现的方法。
如果就各个系统间的数据难以达成一致和前后数据的不协调，则说明统计中的某一个环节出现了问题。
第四，在集控室放置同一时刻能监控各个风电场的监控系统，是为了要达到集中监控、无人值守的目的。
但是制造厂家所给的风电机组监控系统不具有监控其他厂家风电机组的作用。
如果安排人留守，那么就与提出“集中监控，少人值守”的目的相矛盾。
于是为了提高风电场的现场监管力度，公司开发并设计了风电场智能化远程监控管理系统。
四、智能化风电场关键技术研究
（一）风电机组智能化方案以建立智能化风电场为标准，结合信息化、智能化平台，实现机组的智能化综合管理和“无人值守”。
在风功率预测系统、风机监控系统、变频器监控等标准配置产品的基础上，应用新产品、新技术，包含CFD技术的短期风功率预测、变频器的智能监控技术、超声波式风传感器，实现基于智能监控的状态监测及故障预警系统，提升风机机组智能控制策略。
1.智能风机：通过在叶片和风机内部加装温度、风速、转速、压力、电量、振动等多种先进传感器，使风机能够准确感知自身状态和外部环境，实现自我学习、智能测控、智能判断的能力。
通过融合激光雷达测风技术，将传统基于“点风”的测控，升级为基于“面风”的智能测控，这既提升了风机的响应速度和响应质量，也在保证发电量最优的同时减少了恶劣风况对风机载荷的影响。
2.在线状态监测系统
振动监测：风电机组中，振动多用于传动和变桨系统的齿轮、轴承和主轴的监测，也有少数用于叶片的监测。
油液分析：油液分析的手段有铁谱分析技术、光谱分析技术、理化分析技术、红外光谱监测等，风电机组中，油液分析主要实现监测油液质量和定性分析机组部件的状态。
温度记录：主要用于电子和电气部件故障的监测和故障识别，如果元件恶化或接触不良，可利用“热点”来简单迅速的识别出来。
塔筒动态特性在线监测：采用PHM算法预测故障，实时监控塔筒的沉降、倾斜以及预测螺栓的扭力，当发现塔筒动态异常时及时采取措施，避免倒塔的危险。
（二）箱变独立监控系统
箱变信息监控有多种实现方案，通过在箱变内配置具有通讯接口的IMCU，能够实现对箱变内设备的交流采样和数字化监控，并且可以具有保护功能，并在升压站内设置独立的箱变监控系统。
箱变监控系统对于提高风力发电场整体自动化运行水平，加强箱变故障预警，降低事故危害，提高用户的经济效益和电网安全水平具有重要意义。
（三）数字化变电站技术
采用先进、可靠、集成、低碳、环保的智能设备，以全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本要求，自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能，并可根据需要支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析决策、协同互动等高级功能的变电站。
1.基于传统互感器及过程层信息交换
站控层和过程层信息交换均采用IEC61850标准，每一个间隔配置了过程层设备合并单元、智能终端，首先将设备的信息及操作数字化，采用光纤以太网与相关的间隔层保护及自动化装置相连接。
2.智能终端+GOOSE网络
采用智能终端并就地安装在开关场地实现间隔内开关闸刀等操作及信号反馈，由于全面采用GOOSE技术，大大节省了全站控制及信号电缆，缩小了电缆沟尺寸，减轻了现场安装调试维护工作量，减少了直流接地、交流传入直流等二次回路问题。
五、结束语
随着各种先进的科学技术在风电电网中的应用，智能风力发电将会逐步取代现有传统风力发电技术，发展智能电网已经逐渐在各个国家之间形成共识。
现我国风电规模在不断的扩大，大量的风电都集中投产，这为我国电力企业的发展带来了一阵清洁的清风，促进了电力企业环保的发展。
随着国内风电项目大力开发和建设规模的飞速增长，加之风电场运维管理面临着项目位置分散、人员需求增长过快等困难，这就对风电场建设的安全性、可靠性，以及对于设备异常信号、设备缺陷处理的准确和及时提出了更高的要求。
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