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摘要：随着经济的快速发展，对于能源需求不断提升，传统的以火力发电方式对环境产生严重污染，虽然能够在短时间内看到经济效益，但是不利于社会实现健康、长久的发展。所以处理好经济发展与能源保护、环境保护之间关系，是当今世界发展中面临的重要难题，利用风能发电新型模式能够协调环境保护与经济发展关系，减轻二者矛盾，能够实现能源的良好可循环利用，确保经济实现稳健发展。因此风力发电技术对于人类社会的可持续发展具有十分重要的现实性意义，但在风力发电技术之中，存在一定问题。将人工智能技术与风力发电相结合，不仅能够提升风力发电整体效率，更能有效解决风电技术发展过程中的诸多问题，实现风力发电技术与人工智能技术的高效结合，促进我国风力发电行业朝着更好、更快方向发展。
关键词：人工智能技术 ;风力发电领域 ;应用
近些年，在全球经济迅猛增长的推动下，对能源的需求量显著增加，传统的发电形式表现出了更大的缺陷，环境污染问题日益严重，因此，若想实现可持续发展理念，如何平衡好环境与经济的关系成为关注焦点。此时，风力发电的产生为解决环境污染问题做出了巨大贡献，尤其是信息化时代的大背景下，人工智能技术的应用，对于风力发电而言，迎来了新的发展契机，同时也是亟需解决的新难题。只有将人工智能技术科学合理的运用在风力发电领域，充分发挥信息化技术优势，高效解决风力发电发展过程中的诸多问题和难题，才能最大限度的提升发电效率和质量。
一、新能源技术的发展
风力属于可再生资源，我国风力发电行业已经进入了快速发展的成熟阶段。使用利用风力发电存在一定问题，例如：间歇性、随机性以及波动性。不仅会影响风力发电效率，更会影响电网安全，带来安全隐患，出现电力质量较差的问题。为了能够有效实现对风力发电波动性、间歇性的控制，保持电网安全发电，需要重视风电设备有功功率的平衡。随着人们对电力需求不断增大，电网设备随着不断扩大，将人工智能技术应用在风力发电之中，能够极大提升电网发现效率与质量，提升电网运行安全性。从相关科研技术的转化成果来看，新能源技术的发展主要分为以下阶段，研发阶段、示范阶段、推广阶段以及生产阶段。目前，部分新能源技术的发展已逐步进入完善和成熟阶段，如，核电、太阳能热水器以及沼气等，并且诸如生物质发电、太阳能光伏发电以及地热发电等也在不断的研发中走向成熟，大中型沼气池、地源热泵只有具有一定规模才能使其成本降低。
二、人工智能技术在风力发电领域应用
1、无人机应用在智能巡检之中。无人机技术具有续航时间长、抗风能力强的特点，应用在风力发电机组智能巡检之中，无人机操作人员能够对其进行适当控制，对指定位置进行拍摄，对风力发电机组实现实时监测，始终确保风力发电机组有序、高效运行状态。无人机拍摄完成之后，能够利用传输系统将拍摄到的图片、视频传输到地面接收系统，技术人员通过对资料的比对，能够分析出风力发电机组是否处于正常运行状态，与传统的人工巡检相比，使用无人机进行智能巡检，能够提升巡检效率与质量，降低巡检成本，提升企业经济效益。
2、风电功率预测的方法。当下风电功率预测主要为物理预测与统计预测法。物理预测法是常用的风电功率预测法，通过天气预报提供数据的预测出风速以及风向等数据信息，并与风场周围的实际信息进行对比，通过构建模型，依托大数据技术对其进行准确计算，实现对风电功率的精准预算。物理预测法的优势在于不需要历史数据支持，但是需要准确的天气预报数据以及风场地理信息作为依据，涉及到的参数多。但是天气预报发布具有间隔性，所以物理预测法较为适用于短期预测。统计预测法主要利用数学统计方法，通过对实际发电量与历史发电量数据的考察，构建模型，通过对数据的统计，实现对未来风力发电量的合理预测。
3、智能感应技术的应用。风力发电场之中要想高效运用智能化电子设备，需要对智能电网进行建模，为了对智能电网实现实时、集中高效管控，最为关键的就是对风电场设备实现高效控制，对获取的风电场设备相关数据信息进行整合、分析。智能感应器、无线感应器等感应器的应用，能够为智能风电场的有序运行提供支持。
4、大数据分析技术的应用。智能感知技术虽然很好，但由于需要额外增加传感器，成本偏高且扩展性不足。风力发电机的数据量是相当可观，一个大型风力发电公司管理的风机高达上千台甚至近万台，年产生的数据量都在 TB 级别以上。因此如果不增加额外的传感设备，可利用新的大数据技术，采集和存储机组数据，通过机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能分析方法，对风机生产运行数据进行挖掘分析，实现设备运行低效分析、亚健康问题预警分析，预防风电机组的关键部件问题，减少电量损失，必将成为了新的热门应用方向。
结束语：
風力发电领域关系着社会是否能够实现可持续发展，为社会发展提供能源支持。需要积极改善风力发电管理模式，提升风力发电效率，满足经济发展对能源不断增长需求。人工智能技术应用到风力发电领域之中，能够实现对风力发电机组的实时监控，提升风力发电的效率与质量，构建完备的风力发电智能化管控系统，推动我国风力发电行业实现稳健的长久发展。
参考文献
[1] 于锦春 . 风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用 [J]. 通信电源技术，2020，37（3）：16.
[2] 刘潇 . 刍议风力发电控制系统中现代信息化控制技术的应用方法[J]. 科技创新导报，2019，16（35）：14，16.
[3] 韩岩 . 对信息化控制技术在风力发电控制系统中运用的思考 [J].科技创新导报，2019，16（34）：1，3.
关键词：人工智能技术 ;风力发电领域 ;应用
近些年，在全球经济迅猛增长的推动下，对能源的需求量显著增加，传统的发电形式表现出了更大的缺陷，环境污染问题日益严重，因此，若想实现可持续发展理念，如何平衡好环境与经济的关系成为关注焦点。此时，风力发电的产生为解决环境污染问题做出了巨大贡献，尤其是信息化时代的大背景下，人工智能技术的应用，对于风力发电而言，迎来了新的发展契机，同时也是亟需解决的新难题。只有将人工智能技术科学合理的运用在风力发电领域，充分发挥信息化技术优势，高效解决风力发电发展过程中的诸多问题和难题，才能最大限度的提升发电效率和质量。
一、新能源技术的发展
风力属于可再生资源，我国风力发电行业已经进入了快速发展的成熟阶段。使用利用风力发电存在一定问题，例如：间歇性、随机性以及波动性。不仅会影响风力发电效率，更会影响电网安全，带来安全隐患，出现电力质量较差的问题。为了能够有效实现对风力发电波动性、间歇性的控制，保持电网安全发电，需要重视风电设备有功功率的平衡。随着人们对电力需求不断增大，电网设备随着不断扩大，将人工智能技术应用在风力发电之中，能够极大提升电网发现效率与质量，提升电网运行安全性。从相关科研技术的转化成果来看，新能源技术的发展主要分为以下阶段，研发阶段、示范阶段、推广阶段以及生产阶段。目前，部分新能源技术的发展已逐步进入完善和成熟阶段，如，核电、太阳能热水器以及沼气等，并且诸如生物质发电、太阳能光伏发电以及地热发电等也在不断的研发中走向成熟，大中型沼气池、地源热泵只有具有一定规模才能使其成本降低。
二、人工智能技术在风力发电领域应用
1、无人机应用在智能巡检之中。无人机技术具有续航时间长、抗风能力强的特点，应用在风力发电机组智能巡检之中，无人机操作人员能够对其进行适当控制，对指定位置进行拍摄，对风力发电机组实现实时监测，始终确保风力发电机组有序、高效运行状态。无人机拍摄完成之后，能够利用传输系统将拍摄到的图片、视频传输到地面接收系统，技术人员通过对资料的比对，能够分析出风力发电机组是否处于正常运行状态，与传统的人工巡检相比，使用无人机进行智能巡检，能够提升巡检效率与质量，降低巡检成本，提升企业经济效益。
2、风电功率预测的方法。当下风电功率预测主要为物理预测与统计预测法。物理预测法是常用的风电功率预测法，通过天气预报提供数据的预测出风速以及风向等数据信息，并与风场周围的实际信息进行对比，通过构建模型，依托大数据技术对其进行准确计算，实现对风电功率的精准预算。物理预测法的优势在于不需要历史数据支持，但是需要准确的天气预报数据以及风场地理信息作为依据，涉及到的参数多。但是天气预报发布具有间隔性，所以物理预测法较为适用于短期预测。统计预测法主要利用数学统计方法，通过对实际发电量与历史发电量数据的考察，构建模型，通过对数据的统计，实现对未来风力发电量的合理预测。
3、智能感应技术的应用。风力发电场之中要想高效运用智能化电子设备，需要对智能电网进行建模，为了对智能电网实现实时、集中高效管控，最为关键的就是对风电场设备实现高效控制，对获取的风电场设备相关数据信息进行整合、分析。智能感应器、无线感应器等感应器的应用，能够为智能风电场的有序运行提供支持。
4、大数据分析技术的应用。智能感知技术虽然很好，但由于需要额外增加传感器，成本偏高且扩展性不足。风力发电机的数据量是相当可观，一个大型风力发电公司管理的风机高达上千台甚至近万台，年产生的数据量都在 TB 级别以上。因此如果不增加额外的传感设备，可利用新的大数据技术，采集和存储机组数据，通过机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能分析方法，对风机生产运行数据进行挖掘分析，实现设备运行低效分析、亚健康问题预警分析，预防风电机组的关键部件问题，减少电量损失，必将成为了新的热门应用方向。
结束语：
風力发电领域关系着社会是否能够实现可持续发展，为社会发展提供能源支持。需要积极改善风力发电管理模式，提升风力发电效率，满足经济发展对能源不断增长需求。人工智能技术应用到风力发电领域之中，能够实现对风力发电机组的实时监控，提升风力发电的效率与质量，构建完备的风力发电智能化管控系统，推动我国风力发电行业实现稳健的长久发展。
参考文献
[1] 于锦春 . 风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用 [J]. 通信电源技术，2020，37（3）：16.
[2] 刘潇 . 刍议风力发电控制系统中现代信息化控制技术的应用方法[J]. 科技创新导报，2019，16（35）：14，16.
[3] 韩岩 . 对信息化控制技术在风力发电控制系统中运用的思考 [J].科技创新导报，2019，16（34）：1，3.