新能源发电下风力发电相关技术要点浅议

可再生能源发电工程质量监督站 魏 康

基于环境保护和资源节约的社会总体发展要求，积极寻找可代替一次能源的新能源来促进相关行业领域的发展，注重提高环保型资源在各个行业领域的利用效率，是当前社会发展关注的重点问题。风能作为一种典型的清洁能源，能够满足发电的需求，以风力发电的方式，能够在一定程度上缓解我国现阶段存在的电力市场供应紧张，以及能源消耗量大的问题。

1 新能源发电下风力发电相关技术

1.1 风功率预测技术

1.1.1 风功率的预测指标

风功率预测技术主要依赖于监控系统来发挥作用。监控系统主要由人机界面、接口以及数据库构成，能够以高精度的数值气象系统和人工智能算法的应用，来保障系统整体的高效运行。考虑现实风力发电中风速随机波动特性的影响，对于风功率的预测也应考虑时间序列值随时间波动的情况[1]，这样就会导致在实际预测存在误差。为实现对这一预测误差的准确描述，在实际应用风功率预测技术时，引入绝对误差、平均误差、平均绝对误差等概念，实现对于风电预测方法应用效果的科学评估。例如，平均相对误差主要代表一段时间内预测绝对误差与实测值之间比值的平均水平，用公式表示为：

在该式中，EMRE代表风功率预测的平均相对误差，Ei代表风功率预测的绝对误差值，n 代表样本容量。

而考虑风功率预测中容易存在正负误差相抵消的情况，可以引入均方根误差这一概念，表示预测误差的分散程度，因而可以应用均方根误差这一指标与其他指标相互配合，共同实现对于风功率预测值的综合评价[2]。均方根误差用公式可以表示为：

在该式中，ERMSE代表风功率预测的均方根误差，Pe代表风电场的装机容量。

在实际应用这些误差指标进行风功率预测时，发现受到风速波动性和间歇性的影响，会导致风速骤降，进而使得部分误差指标过大，难以实现对于风功率的有效预测。基于这一情况，提出能够应用于直观描述预测结果的风功率预测考核指标，即准确率与合格率[3]。在实际预测中，对于准确率的衡量，主要可以应用以下公式来实现：

在该式中，Ar代表风功率的预测准确率，代表k 时段的实际功率平均值，代表k 时段的功率预测平均值。而对于合格率的衡量，则需要基于以下公式：

将得到的关于风功率的预测数值代入以上公式中，设定预测误差的合格率标准为85%，对于实际达到这一标准的则可以确定为考核合格，可以基于预测分析得到的功率大小来实现对于风力发电风功率的有效调节。

1.1.2 风功率预测模型的构建

为进一步提升风功率预测实际结果的准确性，可以将算法技术融入风功率预测当中，以构建预测模型的方式，保障风功率预测的实际效果。

例如，可以在风功率的预测中融入深度学习算法，以构建输入层、网络层以及输出层的预测模型方式，对风功率预测性能效果进行评估。以基于Keras 的深度学习算法架构为例，在对输入数据进行预处理时，可以基于图一中的基本流程，当输入时间窗口设置为w 时，按照特定的结构对数据进行排列组织，然后基于MATLAB 来实现对于数据的预处理和模型的误差分析[4]。其中，csv 文件主要作为中介数据文件发挥作用，能够依据成熟的数据处理流程来将数据转换为Python 代码进行批量处理和训练。

图1 输入数据的预处理流程

在完成数据的预处理之后，需要构建完善的网络建模流程。基于深度学习算法本身拥有的良好封装特性，在充分了解模型内部各网络层的工作原理、输入输出格式以及设定参数之后，应按照基础算法导入、加载输入数据、搭建深度神经网络模型、设定模型训练参数、存储模型参数、预测功率及输出功率存储的顺序，实现对于深度神经网络的训练（如图2所示）。

图2 Kcras 训练深度神经网络流程

1.2 风电机组功率调节技术

在风力发电过程中，如果风能密度一定，风力发电机的大小会对风力发电系统的供电能力产生直接的影响。基于这一情况，在实际风力发电中应用功率调节技术，能够有效推动发电过程风能与机械能之间的相互转化。风电机组功率调节技术具体包括定桨距失速控制技术，以及变桨距控制技术两种类型。其中，变桨距控制技术在风力发电中的作用更为明显。

变桨距控制技术主要能够通过调节桨距角度的方式，对风电机组的输出功率进行调节。在实际应用该技术时，需要应用传感器来采集风电机组运行产生的信号数据，利用变桨距功率控制器来实现对于各项信号数据的分析处理。在这一过程中，浆距角的变化范围为0°～90°，如果浆距角为0°，桨叶与气流之间的接触面积最大，因而捕获的风场能量也就最大，发电机的输出功率也会越高，而浆距角为90°的情况，发电机的输出功率最小。

基于这一原理，应用变桨距控制技术，应强调基于风场能量变化的情况，总结分析短期内风场风速变化的特点。如图3所示为各个风量的曲线变化情况，能够以更形象的方式来描述风场能量的变化情况。

图3 风量曲线图

结合仿真实验获得的相关数据，为提升变桨距调节技术的应用效果，相关学者提出融入算法的方式来优化变桨距功率控制器的参数。考虑应用风力发电方法下的发电机组在运行中能够呈现出非线性、时滞性以及对风速变化敏感的特点，应用算法能够有效增强变桨距控制技术的控制性能。

1.3 无功电压自动控制技术

无功电压自动控制技术主要负责对风电场内的无功电压情况进行监测，基于通信系统来传递对于无功电压的调节指令。如果风力机组难以有效完成无功功率的调节，可以通过动态无功补偿设备来达到无功补偿的目的，并基于无功补偿状态的自动调节，来确保风电机组能够处于稳定的运行状态。

具体而言，考虑风电无功电压控制与传统电厂之间有着较大的差异，以双馈风电机组运行中的无功电压控制情况为例，基于双馈风机无功调节能力有限的情况，需要通过外加无功补偿装置的方式来达到无功补偿的目的。在配置风电场的动态无功补偿前，需要明确风电场现有的主要无功损耗情况。以风电场的主变压器无功损耗为例，对于该数值的计算，需要应用以下公式：

在该式中，ΔQr代表主变总无功损耗；ΔQ0代表主变的不变损耗；ΔQs代表主变的可变损耗；SN代表主变容量；S 代表主变视在功率；Us%代表主变短路阻抗百分比；I0%代表主变空载电流百分比。

在计算相应的电流损耗之后，需要在考虑风电机组自身影响因素的情况下，判断发生故障的情况时，风电机组自身的无功调节能力是否能够满足机组运行所需的无功功率情况。

基于此，考虑不同风电无功补偿装置性能的差异，应选择实际装机容量更大的静止无功发生器来达到无功功率的连续可调、抑制电压波动目的。静止无功发生器具体包括饱和电抗器、晶匣管控制的电抗器、晶闸管开端的电容器等类型。以晶闸管控制的电抗器为例，将该无功补偿器应用到风电场的运行中，如图4所示。

图4 晶闸管

无功补偿装置主要由测量模块、触发模块以及电压调节器三部分组成。其中，测量模块主要负责为控制系统提供输入信号；触发模块主要负责将通过电压调整器发出的基准信号传输到门极触发生成单元中，以此来产生触发脉冲，从而达到控制晶匣管和投切设备的目的。在此基础上，可以利用无功补偿装置将其调整成合适的点纳值，进而达到预定无功功率的目的。

2 风力发电技术的发展趋势与方向

2.1 风电系统容量不断扩大

在市场日益增长的电能需求背景下，当前能够应用的风力发电系统规模也在不断扩大。为保障风力发电系统的应用效果和运行安全，需要对风力发电系统的结构进行进一步优化设计。现阶段，我国应用的风力发电系统仍存在较为明显的不足。其中，容量问题会直接影响到风力发电系统内部各个软件，以及结构运行的兼容性和高性能效果。因而，在未来的发展中，应着重强调推动风力发电系统，朝着大容量和高可靠性的方向发展。

2.2 变速运行技术的不断优化

变速运行技术的应用能够有效保障风力发电系统始终在最优的设置下运行，从而提升系统整体的可靠性和运行效果。在现代科学技术不断优化发展的情况下，风力发电系统中应用的变速运行技术也应进一步优化。基于实际风速与额定风速之间的大小关系，进一步通过系统调节的方式，来让系统输出的功率能够始终保持在恒定的状态，以此来应对系统运行中容易出现的各类安全问题，提升系统运行的稳定性。

3 结论

综上所述，现阶段应用于风力发电的相关技术，已经能够有效满足市场对于电能供应的需求。基于现阶段各个行业领域不断发展的趋势，在风力发电的过程中，仍需要对现有的风力发电技术进行进一步创新优化，探讨以更大容量更高水平的技术，在保障电网运行安全的同时，也能够有效促进我国环境条件的改善。