科技创新导报2019 NO.35Science and Technology Innovation Herald工程技术
DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2019.35.014
刍议风力发电控制系统中现代信息化控制技术的
①
应用方法
刘潇
(宁夏银星能源股份有限公司 宁夏银川 750021)
摘 要：目前，我国的风力发电技术发展越来越成熟，通过预测模型、控制系统、专家系统等在风力发电系统中的实践应用，能够实现对系统的全面完善。目前，风力发电控制系统虽经过一定发展，但普遍处于建模控制阶段，仍有较大发展空间。本文主要针对风力发电控制系统中心的信息化控制技术的应用方法及实际效果进行了研究。关键词：风力发电 控制系统 现代信息化控制技术 应用方法中图分类号：TM62 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2019)12(b)-0014-02
现代信息化控制技术属于一种全新的技术类型，目前，在风力发电控制系统中应用十分广泛，两者之间具有尤为密切的关系[1]。
断模型进行建立，以实现对系统故障的精准化判断[3]。
3 人工神经网络技术在风力发电系统中的实践应用
人工神经网络的抗逆能力较强，在容错能力方面，也是其他系统都无法超越的。周众所周知，风速往往处于不断变化的状态，对于风速的精准预测，不仅与预测方法相关，同时也与预测周期和预测地点具有着紧密关联。实践过程中，可以借助时间序列神经网络对风速进行预测，与此同时，也可以通过人工神经网络和小波分析相互融合的方式，对风力发电功率进行预测。在对人工神经网络技术进行应用之前，可通过人工神经网络对风速进行估计，这样能够大幅度提高系统的动态化性能，即使实际的风速出现了较大波动，系统依然能够稳定运行。在对风电机组进行研究的过程中，变桨距系统是至关重要的内容，实践过程中，可以通过控制神经网络变距的方法，对变桨距参数的滞后性和时变性问题进行解决。另外，为了能够最大限度的获取风能，在人工神经网络控制器中，还可以对发电机预测模型进行构建，结合遗传算法和BP算法，提出全新的神经网络算法，目前，这种算法在风电机组故障诊断工作中应用十分广泛，能够为系统的工作可靠性和稳定性提供保障。
建辉风电场采用人工神经网络技术，配合前文所述专家系统，风力发电机组故障判断准确率达到98%以上，极大限度地缩短了风机消缺时间。通过一年的运行统计分析，风机全年可利用率能够提高2%左右，实现额外盈利100余万元。
1 最优控制智能技术在风力发电控制系统中的实践应用
风力发电系统的随机扰动性较强，在风速的不断变化之下，其平衡点也会发生变动，在风力发电系统运行的过程中，通常都是要根据负载变化状况，对有无功率进行反应，这样势必会导致转子电流的变化，甚至与小功率波动要求相互矛盾，鉴于上述情况，可以设计一个最优功率输
[2]
出调节器。
在风力发电控制系统中，最大风能将跟踪控制应用和反馈线性化相结合，以实现对发电机转子转速跟踪风速变化的有效控制，同时也能够最大限度的对风速风能进行捕捉，对风力发电机输出功率进行控制。借助LQG方法，能够对变桨距设计进行转变，实现对相关控制信号的修改，使风电机组能够在额定风速之下，对风能进行最大限度的获取，另外，还能保证功率的稳定输出。在引入自由参数之后，可以对低频率和高频率权重进行重新分配，使系统能够具有稳定性能。
建辉风电场近期进行了实际应用，通过风机功率最优控制系统，风力发电机组在同等风速下出力更好，极大限度地优化了风机功率曲线。通过近3个月的运行统计分析，风机全年发电小时能够提高5%左右，实现额外盈利300余万元。
4 自适应技术在风力发电控制系统中的实践应用
自适应控制技术的专业性较强，要求较高，通过这项技术在风力发电控制系统中的实际应用，主要是因为在风力发电控制系统中，很多运行参数都未能构建起相应模型，自适应控制技术能够对这一缺陷进行弥补，具实践过程中，自适应控制系统能够及时的对风力发电控制系统变化情况进行模糊，之后采取相应的措施。因为这项技术应用优势显著，因此，将其应用于风力发电控制系统中，具有十分重要的现实意义。在这项技术应用之前，虽然也会有相应的控制措施，例如，对系统模型进行构建，但是模型
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2 专家系统在风力发电控制系统智能化中的实践应用
专家系统，能够实现对相关知识的智能化处理，因此，
目前经常被应用于故障诊断工作中。风电机组通常是有很多部分共同构成，如果其中一个部分出现故障，那么将会对整个机组的安全稳定运行产生直接影响，因此，可以借助专家系统对风电机组故障进行诊断。实践过程中，在对故障诊断专家模型建立之后，结合模糊控制，能够对故障产生的原因进行初步分析和判断，从而进一步提高了保障诊断系统的便捷性和精准性，在对机组电流信号进行分析的过程中，能够给出相应特征向量，之后对相对完善的故障诊
①作者简介：刘潇(1981，9—)，男，汉族，黑龙江哈尔滨人，本科，中级电力工程师，研究方向：风力发电。
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系统中的软件，根据智能变电站的需求实施软件升级和更新，同时也要关注系统中的硬件设备，主要是做好相关的清灰处理，维修或者更换设备中的故障部位，保障智能变
[4]
电系统的通讯稳定，为运维过程提供支持。
化对于倒闸操作的监管[3]。
在智能变电站中，相关的电气设备具有极高的集成化特征，在数据资源的处理方面与以往的变电系统有很大的差异，其中的二次系统是实现智能变电过程的技术支持，具有很强的复杂性。为了保障运维操作的有效性，在使用智能变电系统之前，就需要做好设备的调试操作，全面掌握设备的功能与性能，并且提前做好标识，方便后续的倒闸操作。
在智能变电站中，变电保护的跳闸方式有所改变，除了必要的硬压板之外，基本都选择了软压板的模式，所以在倒闸操作中必须要重视软压板的操作，可以制定相关的对照表，在操作结束后需要以该对照表为指导对软压板实施检查，及时做好软压板的检修和更新。3.4 重视倒闸操作的准备
这是强化变电运维效率的有效策略，运维人员需要熟练倒闸操作的过程，同时填写相关的操作票，依照标准化的流程实施操作过程。在制定运维规范的过程中，就可以对于倒闸操作的流程进行规范，尤其要明晰倒闸操作内容和顺序，在实际操作中必须遵守标准开展倒闸操作、填写操作票，为倒闸过程做好准备。3.5 维护变电站的通讯系统
在智能变电站的运行和维护环节中，通讯系统发挥极大的支持作用，一旦出现通讯问题，运维过程便无法进行，倒闸操作也无法完成，所以为了保障变电站的顺利运维，就需要强化对于通讯系统的维护。关键是要维护通讯
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4 结语
综上所述，对于电网运行来说，变电运维是非常复杂
的过程，直接关系到电网的供电品质，其中的倒闸操作是一项较为基本的作业，经常受到人为因素的制约，影响到倒闸操作的效率，不利于变电运维的顺利开展。所以就需要重视倒闸操作的影响，以倒闸操作为出发点，从制度标准和人员技能等方面提升变电运维管理的有效性，支持智能变电系统的运行和维护工作。
参考文献
[1]芮芸.智能变电站运维关键技术分析[J].丝路视野,2017(19):57.
[2]范李平,姚迪.基于智能化变电站的缺陷维护管理模式探讨[J].电气开关,2015,53(6):68-72.
[3]谭福元,黄旭,朱育兰,等.智能变电站程序化操作关键技术及其发展现状研究[J].科学技术创新,2018(36):-90.
[4]张永,鹿建成,许绍平.基于智能变电站倒闸操作的全方位变电运维实践和应用[J].华东科技（综合）,2018(4):254.
术在风力发电系统中的应用奠定了良好基础[6]。
的构建是一件十分困难的事情，因此，控制效果并不是十分理想。鉴于上述情况，自适应控制器应运而生，其具有强大的捕捉性能，同时也能够为系统提供出更多服务。
6 结语
综上所述，本文主要对各种现代信息化控制技术在风
力发电控制系统中的实际应用进行了初步的研究，通过理论分析和实际应用效果，能够使人们对各种现代风力发电信息化技术有一个清晰、明确的认知。目前，风力发电控制系统虽经过一定发展，但普遍处于建模控制阶段，仍有较大发展空间，而同类型新技术风电场运行效益则更为显著。因此，还需要进行更深层次的研究，更加有针对性地不断完善本文所述的现代信息化控制技术，使其能够更好的服务于风力发电控制系统，从而最大限度发挥出其在社会经济发展中的重要作用和价值。
5 微分几何控制技术在风力发电系统中的实践应用
微分几何是数学中的重要内容，目前，这一内容也在人们的日常生活当中进行了广泛应用。从本质上来看，微分几何主要就是研究线性之间的关系，风力发电系统从一定角度上来看，其实是具有一定的非线性关系，在具体运行过程中，经常会受到风速的影响，它是由很多的技术参数共同构成。在对微分几何控制技术进行应用的过程中，首先就是解决非线性关系，之后对双馈发电机开展一系列操作，输入相关命令，之后结合发电机的反应状况，为风力发电控制系统的高效率、稳定运行提供保障。与此同时，也能够实现对风能的有效捕捉，提高风力发电水平。现实情况下，如果风的速度大于额定值，那么一般可通过降低风力发电机转速的方式，对风电发电系统功率进行控制，确保其功率值在标准范围内，通过微分几何控制技术，能够对以往的系统技术进行取代，从而大幅度提高系统的工作效率[5]。
与此同时，在对微分几何控制技术进行应用的过程中，还能够将风力发电系统的非线性关系进行线性转化，从而为后续的一系列操作提供便利条件，根据微分几何原理，还能够对控制设备进行设计，该设备简单便捷，能够对非恒风发电机组进行有效控制，但是要注意的问题是，控制技术设计难度较大，尤其是计算的难度，正常情况下，它都是对函数进行反应，而且这种非线性函数通常很难看懂，这样也就了算法的广泛应用。随着现代科技的不断发展，CPU性能不断提高，从而也为微分几何控制技
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参考文献
[1]闫豪,李君略.信息化控制技术在风力发电控制系统中的
运用[J].电子技术与软件工程,2018，57(3):140.[2]叶云洋.“大型风力发电机组的装配与调试”培训平台的构建与实现[J].中国教育信息化,2016，95(16):-941.[3]皮琳琳.基于“互联网+”课堂模式下增强学生创新意识与创新能力的途径探索——以《齿轮传动在小型风力发电机中的应用》一课教学设计为例[J].教育界：高等教育研究,2016，21(10):940,92.
