摘要：当前，随着能源需求量的增加，国家加大了对可再生能源的关注度。作为一种可再生能源，风能分布范围十分广泛，风力发电是发展最成熟、应用最广泛、前景广阔的风能利用形式，风力发电在电力供应中的比重不断增加。风能具有不稳定性，风力发电应用中需要加强对发电设备的控制，风力发电控制系统十分重要，随着技术的发展，信息化控制技术逐渐普及，在风力发电中的应用和发展具有很高的研究价值。
关键词：信息化控制技术；风力发电；应用
引言
近年来，我国的经济发展速度加快，人们在生产生活中需要越来越多的能源和资源，但是能源和资源是有限的，所以科学界陆续研发新型能源。而风能是可再生性能源，它在我们国家的运用较为普遍，其开发的难度较小。另外，风能给环境带来的污染是很小的，不需要投入太多的成本即可产生较大的能量，具有较好的应用前景。
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常见的风力发电控制系统
2.1双馈风力发电控制系统
双馈发电系统是风力发电系统中使用最多、最为常见的一种发电系统，该系统具有性价比高的优势。双馈风力发电系统主要应用在大功率的风力发电机中。在风力发电系统中，人们对双馈风力发电系统的研究最为深入。在风力发电中该系统的应用最为成熟。随着各行业信息化、智能化的程度不断提高，双馈风力发电控制系统也逐渐发展起来，其主要控制技术有变速恒频和恒速恒频两种，主要的控制策略有以下几种：直接功率控制策略、矢量控制策略、滑模控制策略及无功优化控制策略。
2.2直驱式永磁风力发电控制系统
直驱式永磁风力发电系统由于技术原因一直没有得到很好应用，随着技术进步，近些年快速发展，在风力发电中占据了一席之地。尤其是直驱式永磁同步风力发电系统发展最快。永磁发电系统主要应用于小功率风力发电机，具有高效、简单、成本低廉等优势。直驱式永磁发电系统的控制策略主要包括转矩反馈控制、最佳叶尖速比控制、扰动观察控制和功率反馈控制几种。
3信息化控制技术在风力发电中的应用
3.1最优控制技术
最优控制理论主要是研究如何实现控制系统最优化的一门学科。最主要的任务是从大量的控制方案中找出最优的方案。在风力发电中，风力发电控制系统会受到风速的影响，从而具有很大的不确定性，想要设计一个合适的控制方案具有很大的困难。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆正因为风力发电控制系统的这种特性，选择合适的控制方案是控制系统处于最优化是最重要的问题。在这一过程中，最优控制技术的应用作用巨大，可以实现高效捕捉风能，优化电力机组的工作状态，稳定输出功率，实现系统的最好性能。
3.2微分几何控制技术
微分几何控制技术主要是对风力发电系统的线性变化进行体现。从风力发电控制系统的应用情况来看，其是一个非线性系统，但是在实际应用的过程中，其会受到外界因素的影响而产生动态变化。想要实现微积几何控制技术的合理应用，需要对以上问题进行有效处理，并根据处理结果向发电机发送一系列的操作指令，以此提升风力发电控制系统的运行效率，实现风能的高效运用，满足电力能源的生产需求。微分几何控制技术的应用可以改变风力发电系统的性质，简化系统运行过程中的操作内容，但是该技术在实际应用时也会受到一定的约束，整体的计算难度比较大，所以在应用过程中存在一定的困难。
3.3自适应控制技术
在信息化控制技术中，自适应控制系统具有较高的技术含量。自适应控制系统指的是能够自动对控制系统中的参数、规律等进行调整的系统，其运行首先需要对象的动态特点进行识别，然后根据识别结果制定决策，最后对控制系统做出改变。由于风力发电控制系统的参数等是随着风力不断变化的，传统的控制方法要求较多，控制效果不好。自适应控制技术的应用能够随外界环境条件的变化自动进行调整，极大提高了风力发电系统的效果。
3.4人工神经网络
人工神经网络是一种比较先进的信息化技术，近些年发展较快，其在智能控制领域应用已经取得了很大进展。人工神经网络是一种非线性的、自适应信息处理系统，能够很好地适应风力发电。风能处于不断变化的状态，风力发电控制系统需要适应这一特点，人工神经网络应用后能够提高对风速的预测能力、提高对设备故障的诊断能力、提高风力发电系统运行的稳定性。
3.5专家系统
专家系统是信息化技术中的重要组成部分，是一种先进的智能计算机推理程序，推动了人工智能技术从理论走向实践。专家系统内部存储了大量的专家级的理论知识和实践经验，通过相关的信息化技术，利用人类过去的知识经验解决问题。风力发电是一门十分复杂的科学，风力发电系统具有不同的类型，且涉及不同学科的很多问题，任何问题都可能导致故障。专家系统应用到风力发电控制系统之后，有利于迅速发现故障，找到故障产生的原因，寻找解决问题的方法，保障风力发电系统的平稳运行。
结语
由上可知，风力发电系统自身的特性决定了其控制系统十分复杂，传统的控制系统和技术不能满足风力发电的要求。信息化控制技术具有很大的优势，在风力发电中的应用能够实现更优的控制效果，促进风力发电的发展成熟，推进我国能源结构的转变。
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论文作者:于大海
论文发表刊物:《基层建设》2019年第25期
论文发表时间:2019/12/4
标签：风力发电论文; 控制系统论文; 技术论文; 系统论文; 风能论文; 风轮论文; 叶片论文; 《基层建设》2019年第25期论文;