关键词：风力发电机；一体化；控制
引言
风力发电是新时期绿色发展理念和可持续发展思想在电力与建设事业上的新生事物，随着风力发电场站建设与应用逐步开展，如何利用好现代信息技术和高科技元素加速风力发电事业发展就成为建设者、管理者和决策者的中心任务和核心目标。当前信息化的控制技术发展进入到关键时期，以自适应技术、人工神经网络技术、专家评估系统、人工智能技术为代表的新型技术正在广泛应用到风电控制体系之中，这为高效率、高安全地实现风电生产各项目标提供了可能，同时也为风电事业的从业者提出了如何做好实际应用、具体管理等一系列课题。
1、风电机组电气与控制系统
在风电机组运行过程中，可以说控制系统是风电机组的大脑与神经，控制系统能够对风电机组的运行情况进行全面感知与控制，促使风电机组能够正常运行。结合风电机组系统的实际运行情况来看，该系统主要由安全链模块、模拟输入模块AI以及PLC通讯模块、PLC主机等模块组成。在风电机组运行过程中，通信模块会按照某种通讯协议，将主机传送的信息命令进行传输，使得电气设备能够在要求下有效运行。当风电机组在运行过程中出现故障报警之后，检修人员往往是对故障部位进行针对性的检修，头痛医头、脚痛医脚，不能够对风电机组进行系统性的检查。对于刚上岗的检修人员来说，对于风电机组电气设备的认知也不够全面，不能形成系统性、连贯性的认识，在加上在机组故障报警系统中，往往不能对故障先后顺序进行判别，当故障总数一次性出现5~10条之后，这无疑加大了机组电气设备检修实践难度[1]。
2、风力发电一体化建设原则
（1）安全性原则。该原则要求在设计风力发电集控中心信息化系统与信息化管理平台的过程中，应严格遵守《电力行业信息系统安全等级保护基本要求》和《电力二次系统安全防护规定》，注重加强系统设备和信息化管理平台的安全性，充分借助大数据技术、人工智能技术、计算机自动化技术、网络安全防护技术和云计算技术防止信息化管理平台及其网络系统被非法入侵。其次，在设计和安装软件系统的过程中，应着重加强安全防御设置，完善安全登录与数据安全管理系统，做好数据保密工作，优化纵向防御模式，做好故障现场维持工作与最小特权分拨工作，及时隔离故障区。（3）功能化设计原则。设计师应坚持求真务实的方针，注重优化风力发电集控中心信息化管理平台系统功能，做好各项功能模块的技术研发工作，结合标准要求，适当拓展业务，加强软硬件设备的开放性、通用性和标准性，扩大硬件存储容量，优化软件接口，以此促进系统升级与数据信息共享[2]。
3、风力发电自动化控制系统中一体化技术的应用
3.1、两者之间的深度融合
目前，智能化技术的发展十分迅速，诸多可视对讲系统厂家在生产运营过程中也逐渐提高了对打造用户终端设备的重视程度，如此一来也使得风力发电自动化控制系统与智能化技术之间实现了深度融合，仅需将管理端APP安装在拥有Andriod系统的可视对讲用户终端上即可。这也表明了若是发电系统管理人员住所内实现了一台可视对讲系统用户端设备的配置，那么就能够替代以往数量繁多的管理设备，不但将风力发电自动化控制系统简化，还大大便利了管理人员的操作，有效提升了管理人员的体验感。
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3.2、PLC检查
在风力发电机组运行过程中，实际控制系统的核心部分便是PLC，基于此，工作人员在对风电发电机组电力控制系统进行检修时，首先需要对系统中的PLC进行全面、系统的检查。查看PLC的操作界面以及实际工作情况，查看系统运行过程中是否存在有死机状况。当完成检查工作后，还需要对PLC的所有显示进行检查，查看其外壳是否出现不正常现象，是否存在发热状况[3]。
3.3、仿真神经网络技术在风力发电控制系统中的运用
仿真神经网络技术属于分线性的映射技术，在风力发电生产中应用仿真神经网络技术可以有效提升整个系统的功能性和抗逆能力，同时由于仿真神经网络技术具有的可扩展性和可学习性风力发电控制系统可以实现对功能的自组织，有效实现控制系统的跟踪学习和容错能力，这使得风力发电系统可以不断开发出递进型的控制体系，更好地适应风力发电的动态性、连续性、不确定性等更重条件和基本情况。风速、风向和风力的辩变化具有动态性和不平衡性的变化特征，利用仿真神经网络技术可以准确实现对风速的预测，进而做到风力发电控制系统的实时性、全面性调整，以适应风力发电生产和运行安全的实际需要。通过仿真神经网络技术中的遗传算法可以实现发电系统对现实运行参数的调整，通过BP算法可以实现对现实风场的准确预测，在仿真神经网络技术深入应用的基础上可以实现风力发电设备对风能捕捉能力的极大提升。仿真神经网络技术的优势还在于对风力发电系统运行的跟踪、分析和诊断，特别对于风力发电设备的运行状态和故障隐患更是有着及时的判断和实施的诊断功能，有效地提升风力电机的动力性能和连续性，在技术、系统和功能上实现了风力发电运行的稳定性，进一步提升了风力发电电能的质量[4]。
3.4、指纹识别技术在无人值班领域的安全应用
在生物识别技术中，指纹识别技术应用历史最早，发展最成熟、普遍接受程度最高。随着科技的发展和风电系统信息化的进一步加强，指纹识别技术被广泛应用于风电场无人值班领域。在具体应用过程中，指纹识别技术主要是根据每个人指纹的独一无二的特性，将个人和指纹进行一一比对分析，先进行预存，而后在操作的时候进行身份验证。就目前而言，将指纹识别技术应用于风力发电集控中心安全监控系统能够准确识别维护工作人员的身份，当工作人员在启用集控中心系统之前，事先要录入指纹，然后，连接数据接口，实现个人指纹和服务器的有效对接。系统在采集指纹之后会自动进行查找，和事先预存的指纹事先一一比对分析，验证指纹的相似度，对身份进行确认，最终，再进行监护人的身份验证[5]。
结束语
一体化风力发电自动化控制表示在智能化、大数据、云计算及人工智能等现代信息技术的运用下，以风力发电机组日常运行维护、修理及排除故障等工作为中心所开展的一系列自动化作业。我国电力能源的来源中，风力发电逐渐呈现出更重要的地位。将互联网及智能化技术融为一体的智能化风力发电自动化控制这一新型管理模式，能够有效解决产生于风力发电推进期间的各类管理问题，保障风力发电场运行的正常与稳定。
参考文献：
[1]张倩.风力发电机组电气控制系统检修分析[J].时代农机,2019,46(12):60-62.
[2]王金元.风力发电系统防雷技术改进分析[J].通信电源技术,2019,36(12):96-97.
[3]唐永刚.深度学习的风力发电系统故障在线诊断研究分析[J].电子测试,2019(24):88-89+38.
[4]崔学深,张恒,刘其辉,詹阳,吴浩.直流并网型双馈风力发电系统限转子功率运行控制方法[J].电机与控制学报,2019,23(12):8-15.
[5]李文静,高飞,师浩田,李学东,王永鹏.基于树莓派的风力发电场远程监控查询系统设计[J].信息与电脑(理论版),2019,31(23):36-37.
论文作者:崔树鹏
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第23期
论文发表时间:2020/5/8