【湖南大学】人工智能赋能风电场提质增效

近日，湖南大学电气与信息工程学院联合海上风力发电装备与风能高效利用全国重点实验室发布了一份名为《人工智能赋能风电场提质增效》的行业研究报告。该报告深入探讨了人工智能技术在风电场优化控制、健康管理以及数字孪生等领域的应用，旨在通过技术创新推动风电产业的高效和高质量发展。报告中不仅分析了当前风电行业面临的技术挑战，还详细介绍了人工智能技术如何助力风电场提升运维效率和降低成本，其中包含了许多前沿的研究成果和实践案例，为风电行业的技术进步和产业升级提供了宝贵的参考。

在当今能源结构转型的大背景下，风电作为一种清洁可再生能源，其发展速度迅猛。我国风电累计装机容量已连续14年位居全球第一，2023年新增装机量占全球的65.8%，这是一个令人瞩目的成就。然而，随着风电场规模的不断扩大和技术的不断进步，风电场的优化控制、健康管理和数字化生存等问题日益凸显。人工智能技术的应用，为这些问题提供了全新的解决方案。

风电场的优化控制是一个复杂的问题。风电场规模巨大，最大陆上风场装机容量可达3000兆瓦，场内机组之间的耦合与干涉作用明显，优化控制机理复杂。传统的控制理论与技术已难以满足风电快速发展的提质增效需求。人工智能技术的应用，可以显著提高风电场的优化控制能力。例如，通过改进深度Q网络的无预测风电场日前拓扑优化，可以在无风电日前预测出力信息的情况下提供次日的风电场拓扑重构方案，稳定电压和降低网损效果明显。此外，基于数据模型混合驱动噪声抑制策略，可以显著提升集中式MPC控制的抗干扰能力，保障风电场稳定运行。

风电场的健康管理同样重要。风电场运行环境恶劣，故障种类多样，运维困难，且风电场数据多源异构，管理经验不足。人工智能技术的应用，可以提升风电场服役质量，加强健康管理能力。例如，基于SDP多源信息转化的故障诊断方法，可以提高数据利用率，提升对于数据的鲁棒性。同时，基于故障特征提取和信号分布优化的故障预测模型，可以削弱数据噪声等随机误差对于预测精度的影响。

数字化生存是风电场未来发展的重要方向。风力发电机数字李生难点在于基于有限元模型的数字李生体对算力需求过高，且评价方法的缺失导致数字李生体难以实现自我修正。人工智能技术的应用，可以建立数据轻量化、模型轻量化的数字李生模型，利用神经网络挖掘机理模型与系统输出之间的关系，结合实时输出实现数字李生体自更新。例如，通过模型驱动方法构建风电机组全服役周期的数字李生模型，虽然模型驱动能提供初步精度，但通过数据驱动的修正，使得模型的精度得到进一步提升。

综上所述，人工智能技术在风电场的优化控制、健康管理和数字化生存等方面发挥着重要作用。它不仅能够提高风电场的运行效率和经济效益，还能够提升风电场的安全性和可靠性。随着人工智能技术的不断发展和完善，风电场的未来将更加光明。

这篇文章的灵感来自于《人工智能赋能风电场提质增效》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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