信息化控制技术在风力发电控制系统中的应用探析

信息化控制技术在风力发电控制系统中的应用探析

张炳

利辛县庆春新能源科技有限公司，安徽 亳州 236700

摘要：近年来，随着我国社会经济的快速发展，人们的生活质量逐渐提升，部分家用电器和电子设备已经成为人们日常生活中的必需品，而人们所使用的电器这都是需要电力资源作为较大的支撑,且电力资源也是确保各行各业正常运行的关键所在，为了能够有大幅度降低生态环境的恶化和自然资源浪费的现象，大多数环保的发电模式,比如：太阳能、风力、水力发电已经被各行各业广泛应用。本文将着重分析信息化控制技术字在风力发电控制系统中的应用，并提出相应的应用策略。

关键词：信息化控制技术；风力发电控制系统；应用

引言

风力发电已经成为部分风力资源比较丰富且不可再生能源贫困地区的主要发电方式，同时也是最重要且无污染的发电方式之一。然而在风力发电的过程中，相关人员必须要对风力发电设备进行严格监督与管理，避免在发电过程中发生电力事故，在科学技术的快速发展下，信息化产业高度发电，并且被各大产业广泛应用。然而在风力发电控制系统过程中，信息化控制技术也被广泛应用于各行各业当中,同时也是风力发电控制系统最关键的技术支持，其在当前的风力发电控制系统中，也是不可或缺的组成部分。

1 信息化控制技术在风力发电控制系统中的应用

1.1 自适应技术中的应用

从多个层次来讲，自适应控制技术的要求比较高，其在风力发电控制系统中广泛应用自适应技术，是因为风力发电控制系统中的一些运行参数尚未建造出明确的模型，而它们的动态阶段变化速度非常快，为此就会大幅度降低它们的实际价值，且应用自适应控制技术就能完善不足之处[1]。但是在实际的应用过程中，一旦开始运行风力发电控制系统，就会发生明显的变化，而自适应控制技术就能在第一时间发生变化后的实际状况，然后在采用相应的解决措施，充分结合自适应技术的优势，对风力发电控制中应用自适应技术有着重要的意义。风力发电控制系统也发生了巨大的变化，例如：在之前的变速控制措施中做出相应的控制后，必修要建立一个完整的系统模型，但是该模型的建立并不乐观，因此原来的控制措施效果并不理想，还需不断加强。针对此情况，有人将提出了自适应控制器，其工作原理就是充分结合模型来参考自适应控制将大型的风力发电机组非交流电动变桨距控制系统进行有效研究，在研究过程中设计出一个系统，为此使其具有一定的捕捉性，从而还能提供多样化的服务。

1.2 微分几何控制技术的应用

微分几何是数学学科中的一项重要学习内容，该内容已经广泛应用于日常生活中从本质上来讲，就是表达线性之间的关系，所以，微分几何控制技术也就是将线性化控制状况更加全面、清晰的反映出来，微分几何控制技术的工作原理为:是一种同胚映射对仿射型非线性系统，妥善处理该系统，以此转换为微分几何控制技术。但是从本质上来讲，风力发电控制系统就是一个能体现出非线性关系的系统，因为在运行过程中会遭受风速的影响，而该控制系统是由较多的技术参数 组成而成[2]。在应用微分几何控制技术的时候，风力发电控制系统中的非线性关系这一大问题是必须要解决的问题，随后就是对双馈发电机进行规范操作，经过数次的研究与讨论后，得到了最后的输入命令与输出命令，最后还需要充分结合发电机的实际情况，并保证风力发电控制的系统能真正实现高效的运作，这样就能更好地捕获风能，并全面提升风力发电的水平。如果额定值低于风的速度，此时就可以使用风力发电机转动速度来严格控制风力发电系统的功率，并保证风力发电系统的功率值，微分几何控制技术的应用也可以代替原先的变桨距系统，而且还能增强工作的效率。与此同时，在数学学科中微分几何知识的合理利用下，微分几何控制技术的应用就能清晰的反映线性变化关系，这样以来风力发电机非线性关系就能转换成线性关系，方便于相关人员进行操作。充分结合微分几何控制技术的原理就能够设计出合格的控制设备，该设备不仅简单，而且使用起来也没有难度。同时还方便于相关人员能更好的控制非恒速发电机组。但是必须要注意的是，微分几何非线性控制理论反馈控制优势非常多，但是在设计控制技术中计算的难度非常大，一般情况下它主要反映的是一种函数，而且还是很难看懂的非线性函数，但这种算法的局限性还非常大。除此之外，在社会时代的快速发展下，有效提升了CPU的性能，这样才能在风力发电控制系统中应用微分几何控制理论，而该理论的应用范围会变的更加广泛。

1.3 专家系统控制技术的应用

专家系统它是对知识进行妥善处理的一种智能化推理程序，它也是基于符号系统下的推理系统，有着比较强大的解释功能，其也能对风力发电控制系统中的各种模式进行准确的判断和推理，同时也适用于系统故障原因的诊断与判定[3]。风力发电控制系统中的风电机组由以下几部分组成,主要包括：风轮、机舱、塔架、驱动链、偏航装置，将专家系统控制技术应用到风力发电机组出现的故障诊断中。然而在构建风力发电机组的专家故障系统模型的时候，必须与模糊控制技术进行结合运用，并准确无误、及时的判定出风力发电控制系统中发生的故障，在对机组电流信号进行分析的时候，须要对其特征向量进行信息的提取，并对机组电流信号出现的故障进行诊断。

1.4 最优控制智能技术的应用

通过分析上述相关技术，其中还提到了风力发电控制系统中的随机变量比较多，没法确定或者是干扰的因素比较多，主要是指风能捕获利用方面的因素。通过合理使用最优控制智能技术，可以最大限度的分解和线性化干扰因素。因为数学模型已通过了数次的认证，所以对变量或者是干扰因素的线性化分解，都设计的是最优控制，以便于有效获取和利用风能。其次，在风力发电机控制方面，相关人员也可以通过采用最优控制智能技术，比如：发动机在正常运行期间，合理运用最优功率调节器，并在风力发电控制系统中的功率和电功率波动之间寻求妥善的解决参数，以此使得发电机的转子转一直保持在最佳的叶尖速比，从而获取最大风能捕获。

1.5 人工神经网络技术的应用

人工神经网络技术是一项比较先进的现代化信息技术，它的发展速度比较快，在智能化领域过程中，已经取得了很大的成就。人工神经网络技术是一种非线性、自适应数据处理技术，其在风力发电控制系统中有着较好的应用价值。人工神经网络技术有着较强的抗逆能力，且在容错能力方面比其他技术占有优势，同时还有着较好的表现。但是对于风力发电控制系统而言，风速、风向是会发生变化的，如果想要准确的预测风速，就必须注重预测方式的有效应用，从而更进一步的明确预测时间和地点。然而在实际的实践中，也可以通过利用时间序列神经网络来准确预测风速，同时也可以将人工神经网络技术和小波分析技术相融合，并准确的预测风力发电的功率。此外，在应用人工神经网络技术之前，还需要借助神经网络预测风速，这样才能提升系统动态化的性能，不管后期的风速发生多大的变化，系统仍然能有效实现稳定、安全的运行。

2 结束语

通过上述分析，风速、风向具有随意性、不确定性的特征，而风力发电控制系统也有着比较繁琐复杂、非线性的特征，以往传统的控制方法根本无法达到理想的控制效果。如果应用信息化控制技术，就能有效实现最佳的控制，以此捕获最大的风能，并正确引领风力发电控制系统稳定发展。

参考文献：

[1]刘潇.刍议风力发电控制系统中现代信息化控制技术的应用方法[J].科技创新导报,2019,16(35):2.

[2]王聪.信息化控制技术在风力发电控制系统中的应用[J].电力系统装备,2021(16):2.

[3]刘磊.对信息化控制技术在风力发电控制系统中运用的思考[J].精品,2020(9):1.