关键词：风力发电；机组技术；发展趋势
引言
全球经济迅速发展，人们对能源的需求也日益增长。石油、煤和天然气等常用能源资源是有限的，并且在使用过程中会产生污染，找到适应人类可持续发展的能源成了人们亟需解决的问题。风能作为一种环境友好型能源开始受到世界各国的重视，风力发电环保，且风能蕴藏的能量非常大。简要介绍风力发电机组技术在我国的发展趋势。
1风力发电原理
风力发电的原理是把风能转化为机械能，再将机械能转化为电能进行输出。具体过程是通过风带动风机叶片转动，从而使发电机内部线圈旋转切割磁场，最终产生感应电流，并被储能装置以电能的形式储存起来。通常风力发电机由风轮叶片、低速轴、高速轴、风速仪、塔架、发电机、液压系统、电子控制系统等部件组成。其中，风轮是将风能转化为机械能的装置，根据风向的变化调节风轮方向，可以最大限度地利用风能。塔架是连接支撑风轮和发电机的支架，其高度是由周围地势和风轮大小决定的，以确保风轮的正常运行；发电机是将风轮产生的机械能转化为电能的装置。
在风机构造中，定义风轮叶片尖端线速度与风速之比为叶尖速比，是风机的重要参量，其大小是影响风机功率系数的重要参数。通过设计风轮的不同翼型和叶片数，可以改变叶尖速比。风机组的功率调节是风力发电系统的关键技术手段，其主要方式包括定桨距失速调节、变桨距失速调节和主动失速调节三种。定桨距失速调节将风机叶片和轮毂固定，叶片顶角不能随风速进行调整，其结构相对简单，可靠性强，风机输出功率随风速而变化，因此在低风速下其利用率较低。变桨距调节是通过改变桨距角调整风能的转化效率，尽可能的提高风能转化效率，使风机输出功率保持平稳。主动失速调节是通过叶片主动失速来调节输出功率。当风速低于额定风速时，通过控制系统进行调控；当风速超过额定风速时，变桨系统通过增加叶片攻角使叶片失速，从而限制风轮的吸收功率。
2风力发电机组技术发展趋势
2.1风力发电并网技术
2.1.1同步风力发电机组并网技术
同步风力发电机组并网技术应用原理是可以将风力发电机组与同步发电机组进行有效的融合，在确保工作正常进行的情况下，提高风电发电的性能，同步风力发电机组的并网技术可以提高对风能的利用率，提高风能在发电机组中的应用效率。现阶段，市场上对同步风力发电机组的并网技术的使用范围较为广泛，这项技术在风能行业中的使用可以最大程度的提高发电的容量，带动相关的设备工作。除此之外，风速过大会导致发电机组产生过大的波动情况，影响机组的正常工作。为了提高相关工作的效率，技术人员应该将机组之间进行结合，分析电网以及发电机组之间的关系，最大程度的提高电网发电的质量。
2.1.2异步风力发电机组并网技术
异步风力发电机组并网技术与上一项技术在原理方面存在显著的差异，主要是通过对发电机组的运转情况进行调整，进而提高发电机组的转差率，提高相关设备的使用精准度。这项技术在应用方面还存在一些问题，主要体现在并网技术应用不合理很容易产生冲击性的电流，冲击性电流的存在还加大电压，影响电压的安全性能。为了避免这种情况的出现，相关的技术人员通过对有关的资料进行查询，提出了两种方法，分别是提高磁路的饱和性能以及增大机组运行的电流。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆异步风力发电机组并网技术在风力发电行业中的使用可以有效的节省相关的操作流程，提高设备的使用效率，加大产生电流的容量。除此之外，电流的输送以及传递也会对风力发电的质量造成一定程度的影响，相关的技术人员应该提高电能的传送效率，推动相关产业的进步。
2.2海上风电技术
海上风电具有风能资源丰富、发电小时数高、靠近负荷中心易于吸收的特点。根据海上风电技术的成熟度，到2017年，海上风电的发展经历了3个阶段。
第一阶段是500～700kW的示范阶段。20世纪70年代初，一些欧洲国家提出了利用海上风能发电的想法。1991年—1997年，丹麦、荷兰和瑞典完成了样机的试制。通过样机试验，首次获得了海上风电机组的工作经验。
第二阶段是兆瓦级以上机组的商业应用阶段。2002年，欧洲5个新的海上风电场的建设开启了海上风电机组发展的新阶段，1．5～2MW的风电机组向公用电网输送电力。
第三阶段:几台兆瓦级风电机组安装的商业应用。几台兆瓦级风电机组的应用反映了风电机组大规模发展的方向，在德国市场尤为明显。目前市场主流风机功率3～5MW，直径90～115m。
我国海上风电技术可开发量较大。根据《风电发展“十三五”规划》，到2020年，我国海上风电开工建设规模目标为1000万kW，累计并网容量目标为500万kW以上。其中，江苏、浙江、福建、广东等省的海上风电建设规模均要达到百万千瓦以上。目前，海上风电机组的研发和运行已经得到了国内外的一些投资商的支持，以克服技术难题，降低成本。政府有关部门对海上风力发电项目上网电价的政策偏好和相关管理措施相继出台，进一步明确了海上风电的发展方向。
2.3风力发电机组监测和故障诊断技术
大数据技术是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的工业生产数据中，通过算法提取数据背后隐含的具有价值的规律。大数据技术在风力发电行业中的应用有：收集并汇总一定区域内或一定类型风力发电机组中的海量运行数据，通过大数据挖掘和分析技术，总结数据背后存在的显著的统计因素，利用这些统计因素进一步判断风力发电机组可能存在的故障类型以及故障发生的最大概率，建立相关区域或相关类型的风力发电机组故障模型，并根据故障模型提前制定处理策略。大数据挖掘和分析的技术手段有很多，常见的手段有基于最小二乘法或利用多元回归模型来构建大数据模型，然后进行回归分析得到影响变量的主要因素，这些因素可以广泛应用于风力发电机组状态检测和故障诊断。
传统方法对风力发电机组的状态检测和故障诊断是在少量数据的基础上进行的，主要是依靠工程师自身技术经验积累以及相关的推论假设来完成对机组状态的检测和诊断。而大数据分析技术可以有效弥补上述缺点，通过对大量的数据进行收集、分析和处理，使用数据挖掘技术去除潜在的干扰数据，得到的结论往往更加可靠。另外，大数据技术还能够发现风力发电机组运行过程中一些细微的状态变化，能够及时发现和提前修正机组中一些潜在的故障隐患，有效降低风力发电机组发生故障的概率，提高机组运行的安全性和可靠性。
结语
我国作为一个能源生产和消耗大国，发展清洁能源对于解决能源短缺和环境保护具有重要意义。风电技术可以减少化石燃料对环境的污染，降低有害气体的排放，保护生态平衡。但是当前风电技术还存在许多问题，因此需要分析具体问题，实事求是，制定相应措施，优化风电产业结构，加大投入力度，促进风电技术的稳步发展。
参考文献:
[1]曲绍源.关于风力发电技术关键问题的研究[J].中国设备工程,2019(08):196-197.
[2]罗鑫锦.清洁能源发电技术的双重性[J].科技风,2019(13):179.
论文作者:何建
论文发表刊物:《城镇建设》2019年2卷16期
论文发表时间:2019/11/15
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