人工智能赋能风电场提质增效

研报总结

背景与意义

• 我国风电发展现状：我国风电累计装机连续14年稳居全球第一，2023年新增装机占全球比例为65.8%。
• 技术挑战：风电场面临大规模优化控制、健康管理、辅助决策等方面的挑战。
• 研究意义：引入人工智能技术可以显著提升风电场优化控制、长期运维水平，有助于解决现有技术难题。

人工智能赋能风电场优化控制

• 关键技术：
  • 基于改进深度Q网络的无预测风电场日前拓扑优化：提出无预测调度框架，减少预测误差对优化调度的影响，实现高效协同控制。
  • 基于数据模型混合驱动噪声抑制策略：创新构建数据-模型混合驱动架构，显著提升集中式MPC控制的抗干扰能力。
  • 基于深度学习数据驱动建模的风电场分散最优电压控制：创新构建CNN-Transformer混合架构模型，提高电压预测精度和响应速度。

人工智能赋能风电场健康管理

• 关键技术：
  • 复杂环境下风力发电机状态监测与故障诊断方法：提出基于SDP多源信息转化的故障诊断方法，提升诊断方法的鲁棒性和适应性。
  • 基于故障特征提取和信号分布优化的故障预测模型：提出基于故障特征提取和信号分布优化的故障预测方法，提高预测精度和鲁棒性。
  • 风电机组服役质量状态预警管控云服务平台设计：设计了基于云平台的三级总体架构方案，实现风电场服役质量的动态调控和评估。

人工智能赋能风电数字李生

• 关键技术：
  • 风电机组轻量化协同演化数字李生模型研究：通过数据模型联合驱动的方法，构建轻量化、模型精度高的数字李生模型。
  • 风电机群服役质量数字李生系统检测验证技术：提出多种量化方法，包括准确性、实时性、鲁棒性等，确保数字李生系统的有效性。

关键结论

• 优化控制：通过人工智能技术，提高了风电场优化控制的精度和稳定性。
• 健康管理：通过故障诊断和预测模型，提升了风电场的健康管理能力。
• 数字李生：通过轻量化和协同演化模型，提高了风电数字李生系统的准确性和实用性。

总结

本研报详细探讨了人工智能在风电场优化控制、健康管理及数字李生中的应用，通过技术创新显著提升了风电场的整体效能和管理水平。