引言

 

在清洁能源开发的背景下，为了不断促进我国风力发电的高质量发展，应科学引用智能技术，使风力发电自动控制系统的运行安全系数和工作效率有质的飞跃。在智能技术的应用中，应符合风力发电工程运行的特点，充分发挥智能技术的应用优势和价值。

 

1.风能发电技术概述

 

风能发电技术将风能转化为机械能，然后通过机械能促进发电机的运行，实现风能发电。风能发电是我国的一个新兴产业，风能发电技术的应用可以大大提高电力企业的经济效益。常见的风力发电装置包括双速异步机和双馈线机，风轮、发电机和塔是风力发电装置的重要组成部分，变桨系统和叶片系统是风轮的重要组成部分。其中，叶片是整个系统的重要组成部分，可以提供动力。在选择叶片制作材料时，需要确保材料具有高强度和低重量，材料不易断裂。塔可以在支撑风力发电设备方面发挥重要作用。

 

风能发电技术具有良好的发展前景和其他新能源发电技术无法比拟的优势，如适用范围广、无污染等。风能发电技术在应用过程中也存在许多问题，如风力资源不稳定、应用过程中噪声大等，将直接影响电力企业的经济效益。

 

风能发电技术是电力系统中的一项重要技术，可以并网发电。为了充分发挥风能发电技术的最大作用，可以引入模糊控制技术，提高风扇的功率和转速。同时，可利用神经网络技术控制叶片桨距，提高供电质量。为保证风电厂的运行质量和效率，可在风电场内安装无功补偿装置，动态补偿系统，加强电压控制，缓解系统功率不稳定和系统冲击问题，优化电力系统的电力输送环境。

 

风力发电及其技术发展战略

 

2.1定桨距离失速风力发电技术

 

长期以来，风力涡轮机在风力发电市场的成功研发，使得发电机组并网运行更好，运行非常稳定可靠。风力涡轮机的关键组成部分包括软并网技术、空气动力制动技术、偏航和自动电缆释放技术。相应的特点是：叶片与轮毂连接；如果风速变化不会改变叶片的迎风角，也可以合理结合叶片翼型中的失速。如果风速大于规定值，相应的气流就会失速，进一步在叶片外表面形成，降低发动机效率，更好地满足限制功率的需要。然而，为了实现限制功率的目的，由于叶片有一定的重量，结构非常繁琐，加上机组的综合效率相对较低。因此，当风速达到相应极限时，必须暂停运行。发电机的运行速度会随着电网频率的变化而变化，传输功率也会受到叶片的干扰。一旦相应的旋转速度大于额定速度，叶片就会调整功率，其中功能价值明显的翼叶具有独特的结构，只要这种结构遇到非常强的风力，就会从叶片的背风侧产生湍流，从而削弱空气动力，干扰能量获取，导致失速。失速作为一个比较麻烦的过程，一旦速度不稳定，就很难形成失速效应，一般不用于控制大于MW级的大型风力涡轮机。

 

2.2变桨距风力发电技术

 

根据空气动力学，如果风速过快，借助叶片桨距的变化，可以优化气流与叶片的迎角，控制风力涡轮机的目送，进一步实现空气动力扭矩，进一步保持恒定的输出功率。通过调整变桨距离，可以得到更平滑的风扇输出功率。阵风发生时，不会对塔架、叶片和基础设施产生很大的影响，从而节省材料，使应用更充分，使机器更轻。同时，在调整叶片和桨之间的间隔时，可以改变各种风力状态下的功率，使功率曲线与规定风速之间的差异很小，增加风力涡轮机的年发电量。该技术也不完善，重点是需要频繁更换可变螺距机构，设计时提高阵风响应速度，降低风波动引起的功率脉动。变桨距离驱动装置与液压驱动系统之间的结构相对繁琐，无法更合理有效地保证操作稳定性，成本较高。

 

2.3主动失速/混合失速发电技术

 

主动失速/混合失速发电技术主要结合前两种技术。如果风速不快，可以调整桨距，提高空气动力效率，使桨距角向缩小方向旋转，从而增加迎角，通过提高叶片失速率获得风能。调节螺距时，不需要提高其灵敏度，启动装置的功率也不需要很大。风力涡轮机额定风速较大后，会受到较高的机械强度、发电设备、电力电子容量等因素的干扰。因此，有必要降低风力涡轮机获得的能量，使功率输出保持恒定值，有效降低叶片承受的压力和整个风力涡轮机承受的冲击力，合理防止风力涡轮机损坏。

 

2.4变速风力发电技术

 

风力涡轮机具有恒速恒频风力发电和变速恒频风力发电模式，可使风力涡轮机工作更均匀，根据风速变化调整工作状态，保持更稳定的发电频率。如果风速较低，就会形成更强的风能。如果风速较高，可以改善和改变转换的能量值，使其超出恒速风力发电机组的规定范围。变速风力发电技术可以根据风速的实际变化保持恒定的最佳叶尖速比，同时在风速较低时获得更多的风能，确保输出更加稳定可靠。变速风力发电技术可根据风速变化进行调整，同时保持更合适的发电频率，进一步促进中国风力发电市场的进步。

 

2.5风力发电自动化控制系统中最佳参数的设置

 

为了使风力发电工程发挥最大的发电效率，应确保相关系统和设备的运行始终处于最佳参数状态。为了实现工作目标，应合理利用智能技术，实现对风电系统最佳参数的智能控制。作者认为，在工作阶段，应符合风力发电系统运行建设相应的数据库，基于大数据技术、人工智能技术、云存储技术、云计算技术、仿真模拟技术，完成风电场运行数据深度分析，设置特定运行场景仿真模拟，获取发电机组、风力涡轮、电磁扭矩、变桨距离等参数信息。在相关数据相关性的分析下，找出特定运行场景中的最佳参数比，为后续风力发电系统的智能控制提供参考。在模糊计算下，选择最佳参数，微调，主动适应风力的变化。

 

结束语

 

综上所述，由于社会经济的快速进步，风电早已成为我国发电系统的关键内容。电力行业与人们的日常生活密切相关。要合理促进生产生活进步，还要加强对风电行业的支持和资金投入，使风电行业取得更好的发展。近年来，由于我国对风电技术的重视程度逐渐提高，主要是因为清洁能源更容易获得，成本更低，逐渐得到社会各界的支持和倡导，相应的技术也变得更加智能化、自动化。