Page 85 - 新能源风力发电技术及其发展研究

Research on New Energy Wind Power Generation Technology and Development
新能源风力发电技术及其发展研究

以下几个关键步骤。
数据采集：广泛收集来自传感器网络的各种信号，如风速、风向、发电机转
速、功率输出等。

特征提取：从原始数据中挖掘出有用的特征信息，例如时域统计量、频域谱
特性等，为后续建模提供基础。
网络训练：选择适当的神经网络结构（如深度神经网络 DNN、卷积神经网
络 CNN、循环神经网络 RNN 等），并采用监督学习、无监督学习或强化学习算

法进行参数优化，使得网络能够准确预测系统行为。
在线调整：将训练好的模型部署到实际控制系统中，通过不断接收新的输入
数据，实时更新权重矩阵，确保其始终反映最新的系统状态。
决策执行：根据网络输出结果生成具体的控制命令，指导执行器动作，并通

过反馈机制验证效果，必要时进行微调。
（二）提升智能化水平的可能性
1. 复杂环境适应
非线性问题求解：风力发电系统是一个典型的多物理场耦合系统，其中存在

大量难以用传统数学模型精确描述的非线性关系。神经网络控制可以通过自动学
习这些复杂模式，实现更优的调节性能。
不确定性管理：面对自然界的随机性和不可预见性（如极端天气事件），神
经网络控制能够灵活应对各种工况变化，保持系统的稳定运行。

2. 自主学习与进化
持续改进：随着风电场运行时间的增长，积累了大量的历史数据，这为神经
网络提供了丰富的学习素材。通过不断迭代优化，控制器可以逐渐逼近最优解，
甚至发现一些未知规律。

自适应调整：借助于在线学习能力，神经网络控制可以在不中断正常工作的
前提下，及时响应外部条件的变化，如电网波动、设备老化等，自动调整自身参
数以维持最佳性能。

3. 多目标协调
全局优化：对于具有多个相互制约的目标（如最大功率点跟踪、最小机械应
力、电能质量提升等），神经网络控制能够综合考虑各个因素的重要性权重，找
到一个折衷但最优的解决方案。

72