基于智能化风电场关键技术研究
风力电场的智能化管理系统提高风能设备的运行效率和可靠性
风力电场的智能化管理系统提高风能设备的运行效率和可靠性随着可再生能源的快速发展，风力发电正逐渐成为清洁能源的重要组成部分。
而为了提高风能设备的运行效率和可靠性，智能化管理系统成为了不可或缺的一环。
本文将探讨风力电场智能化管理系统的作用及其对风能设备的影响。
一、智能化管理系统的定义及作用风力电场的智能化管理系统是指利用先进的信息技术手段对风能设备及其运行状态进行监测、控制和管理的系统。
其作用主要体现在以下几个方面：1. 实时监测风能设备运行状态：通过传感器和监测设备，智能化管理系统可以实时监测风机的转速、温度、振动等参数，并将数据传输至中央控制中心进行集中管理。
这可以使运维人员及时了解设备的运行状况，发现潜在问题并进行及时处理。
2. 远程控制和操作风能设备：智能化管理系统可以通过远程控制设备的开启、关机、故障诊断等操作，避免了人工操作的不便和安全隐患。
同时，远程操作也能够提高效率，减少人力资源的浪费。
3. 数据分析和预测性维护：智能化管理系统能够对风能设备的运行数据进行实时分析和挖掘，通过建立模型来识别设备的运行状态和故障潜在风险。
这样可以提前进行维护和修复，最大限度地避免设备故障对发电效率的影响。
二、智能化管理系统对风能设备的影响风力电场的智能化管理系统对风能设备的运行效率和可靠性带来了显著的提升，具体体现在以下几个方面：1. 故障及时诊断和维护：智能化管理系统的实时监测功能可以帮助运维人员及时发现故障，并准确定位故障原因。
与传统的巡检方式相比，这种方式能够更加高效地进行故障诊断，提高故障处理的速度和准确度，减少停机时间和对发电效率的影响。
2. 优化运行策略：智能化管理系统通过对风能设备运行数据的分析，可以确定最佳的运行策略和参数配置。
比如根据不同的风速情况，智能化管理系统可以实现动态调整叶片角度，提高风能的捕获效率。
这样可以最大程度地利用风能资源，提高发电效率。
3. 节约人力资源：智能化管理系统的远程控制和操作功能可以将传统的人工操作转移到中央控制中心进行集中管理。
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化随着科技的不断发展，风电发电已经成为一种清洁能源的重要来源之一。
然而，由于风力发电受到风速的影响，其发电功率的波动性较大，这给电网的稳定性和可靠性带来一定的挑战。
因此，如何有效地预测和控制风电的发电功率成为了当前研究的热点问题之一。
人工智能作为一种新兴的技术手段，已经在各个领域展现出了巨大的潜力。
在风电领域，成为了近年来研究的焦点。
通过利用人工智能算法对风电场的历史数据进行学习，可以更精确地预测未来的风速和风电功率，帮助电网运营商更好地安排发电计划，提高电网的整体运行效率。
在智能风电功率预测方面，研究人员可以利用神经网络、支持向量机、遗传算法等人工智能技术，对大量的气象数据、风速数据和风电场历史数据进行分析和建模。
通过训练和优化模型，可以实现对风电场未来几小时甚至几天的功率预测，为电网调度和发电计划提供参考依据。
另外，智能风电功率控制也是风电领域的一个重要研究方向。
利用人工智能算法对风电机组进行控制和优化，可以实现风电机组的最佳工作状态，并保证其稳定、高效地运行。
例如，研究人员可以通过调整风电机组的桨叶角度、转速等参数，使其在不同风速下都能够实现最大的发电效率，提高风电场的整体发电量和经济效益。
在风电功率预测与控制系统设计与优化方面，研究人员还可以结合物联网、大数据等新兴技术，构建智能化的风电场管理系统。
通过实时监测和控制风电场的运行状态，及时调整风电机组的工作参数，可以更好地适应外部环境的变化，提高风电场的稳定性和可靠性。
梳理一下本文的重点，我们可以发现，基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化是风电领域的一个重要研究方向，具有广阔的应用前景。
未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，智能化风电场管理系统将会更加智能化、高效化，为清洁能源的可持续发展做出更大的贡献。
风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用
风力发电自动化控制系统中智能化技术的运用摘要：风力发电以其清洁、无污染、可再生等环保特性受到欧洲荷兰等国家的青睐。
在我国，由于技术发展落后等原因，风力发电有着光明的前景。
风力发电技术尤其是控制技术的应用尤为重要。
众所周知，风力发电系统是一个非常复杂的系统，往往存在着多种干扰。
在这种不确定、复杂的系统中，往往不可能直接建立模型，而需要建立多个动态控制环节。
这是现代控制技术应用的关键。
通过现代信息控制技术的不断发展加强应用，可以解决风电机组各种干扰因素的控制，最终完善整个工程。
关键词：风力发电自动化；控制系统；智能化技术导言风能是一种对环境影响较小的可再生资源，是智能电网的重要可再生资源。
虽然风电具有一定的稳定性和间歇性，可能影响电网的可持续性和可靠性，但科学利用风电是十分必要的。
随着我国风力发电技术的发展，风力发电在风能资源丰富的地区得到了广泛的应用。
随着科学技术的飞速发展和我国市场经济的快速发展，风力发电自动化符合风电产业可持续发展的客观需要，实施风电信息管理系统势在必行。
1风力发电对自动化的要求风能的随机性较大，受季节的影响较大。
风速的大小和风向的变化是不确定的。
因此，风电机组在运行过程中的检测和保护必须实现自动控制。
此外，风电机组的启动、停止、并网和停电、输入功率的合理控制、风电机组跟踪变化的稳定性等都应实现自动化，以便更好地开展风力发电。
因此，有必要建立风力发电的自动控制系统。
1.1对风力发电机组的运行状况进行自动化控制在风电机组正常运行过程中，通过自动控制系统，可以对风电机组的运行和电网的运行进行细致的检测和记录，及时发现风电机组运行中存在的问题，采取有效的保护措施，保证风电机组的正常运行。
同时，自动控制系统显示的记录数据能充分反映风机的各项功能指标，实现风机运行的自动化。
1.2限速和刹车停机的自动化控制合理应用自动控制系统，可以根据风机运行中的实际情况自动控制限速和制动。
例如，当风力机转速超过最大极限时，风力发电机会将自动与电网分离，叶片将及时打开，并施加软制动，使液压制动系统的动作使叶片停止运行，从而有效地进行限速和制动停车。
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用摘要：风力发电是可再生能源中技术最成熟、最具开发规模的发电技术之一。
我国风能资源十分丰富，当前针对现有的清洁能源储备，正在进行风力发电的开发，并已取得较好的成果。
然而，在风电产业的发展中也出现了许多问题，如果将风力发电控制工作与人工智能技术进行有效地结合，能够对风电事业发展起到一定的促进作用，并能够有效地解决许多发展问题。
关键词：智能化技术；风力发电；自动化控制系统；应用引言风能是当前非常普遍的一种清洁能源。
随着应用范围的不断拓展，风力发电机组的建设规模逐渐扩大，而智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用已然成为风力发电行业发展的主要趋势。
为提高风力发电机组运行水平，相关人员需要结合实际采取科学合理的方式，促进智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用，从而为风力发电行业的发展提供有效保障。
1风力发电技术概述从各种重要资源的储备上来看，风能资源储备特别高，同自然资源对比明显，为全国自然资源储备的近10倍。
而利用大风发电，则一般是将大风能量转换为驱使电机的机械力，再经过发电厂完成能量转变，从而生成的电量。
技术的应用分析方法一般是：（1）风机种类。
一般根据装机容量指标加以分类，一般包括中小型机、中型机、较大型机，还有特殊型机。
通常，风机的体积越大，其桨叶的直径也就大。
而按照风力速度指标，可以精细地分为恒速机、变速机，或者多态定速机。
（2）装置的结构与功能解析。
运转的风力发电机组，组成结构包含风轮、机舱、塔筒和基础部分。
运转的风轮中学，组成结构包含叶片和变桨机构等。
叶片的形态如何，关系到风能的吸收多少。
工作中，当风机速度如果超过切出风力，则经过调节转动状态的叶尖，就能够进行气动制动。
（3）风机控制方法。
目前常用的并网发电机，种类分为双馈机、双速异步机及其自变速的风力发电机。
新的并网技术，引进了模糊控制技术，可以有效调节转速或者输出功率。
同时运用神经网络，对桨距角加以限制，从而预知了风轮气动特性，有着不错的效果。
风电场设备智能监测与故障预警研究
风电场设备智能监测与故障预警研究随着风电行业的快速发展，风电场设备的智能监测和故障预警越来越受到关注。
通过大数据分析和智能监测技术，可以实时监测风电机组的运行状况，及时预警故障，提高风电场的可靠性和经济性。
一、风电场设备智能监测的意义目前，风电场的设备监测主要采用定期巡检和维修方法，这种方法不仅费时费力，而且容易忽略一些小问题，最终导致设备的故障甚至报废。
智能监测技术的引入，能够实时监测设备的运行状况，精确预测设备的寿命和故障点，及时进行维护和更换，提高设备的可靠性和可用性，降低运维成本，增加风电场的发电量和经济效益。
二、风电场设备智能监测的技术原理风电场设备智能监测的核心技术是大数据分析和机器学习。
通过采集风电机组的各项运行数据，例如转速、振动、温度、压力等，将数据传输到云端进行处理和分析，通过建立机器学习模型，进行预测和判断。
智能监测系统还可以通过传感器、摄像头等设备实现对设备外观及周边环境的监测，如果发现异常情况及时报警并处理，避免设备故障。
三、风电场设备故障预警的应用案例某风电场通过引入智能监测系统，成功实现对45台风电机组的实时监测。
系统不仅可以监测风电机组的运行状况，还可以进行实时故障预警。
在一个风电机组出现异常轴承频率的情况下，智能监测系统能够在轴承故障前一个月就进行预警。
经过维修后，该风电机组的故障率明显下降，发电量提高了2.6%，经济效益得到了显著提升。
另外，机器学习算法还可以根据历史运行数据，预测设备的寿命和维修周期，提前做好维修计划，降低维修成本。
四、风电场设备智能监测的未来趋势随着物联网技术的发展，智能监测系统将越来越成熟，监测精度也将越来越高。
同时，智能监测还将向更加自主化和智能化的方向发展，系统将会自主识别故障、自主维修和自主保养，全面提高设备的可靠性和可用性，降低运维成本。
另外，近年来，越来越多的风电场开始采用虚拟现实技术来进行风电场设备的运维培训和监测。
虚拟现实技术可以模拟各种场景，让运维人员更好地认识设备，提高运维效率。
风力发电自动化控制系统中的智能化技术应用研究
风力发电自动化控制系统中的智能化技术应用研究摘要：在风力发电期间，离不开对自动化控制系统的依赖，也是实现电网稳定运行的基础和保障。
然而，随着经济发展趋于多元化，社会对电力资源的需求量也在持续增加，风力发电自动化控制系统也需要积极做出转变，才能更好的满足生产需要和用户需求。
由此可见，将智能化技术应用于风力发电自动化控制系统中显得尤为重要，如何在风力发电自动化控制系统中合理运用智能化技术也成为急需解决的问题。
关键词：风力发电；自动化控制系统；智能化技术；引言现如今，风能是非常重要的清洁能源之一，在多个领域中都得到了有效应用。
虽然风能在使用中具有突出的优势，但也存在一定的问题。
风力发电是一个持续过程，但是风向、风速等因素具有不稳定性，因此发电质量和效率等方面会受到较大的影响。
同时，在风能应用实践中，也具有一定的局限性，所以，风力发电还需要相应的辅助技术支持。
1风力发电自动化控制系统中应用智能化技术的优势尽管风力发电在我国已经得到的飞速发展，但是，相比其他新能源发电技术，还存在着许多短板，比如，风力发电易受外界环境影响，不确定因素比较多，即便是在拥有自动化控制系统的情况下，也难以做到及时应对各类情况，促使我国风力发电总量在进入持续增长的态势下，再次出现下滑的情况。
此时，通过应用智能化技术便能够予以有效弥补，也就是智能化技术能够凭借先进的控制技术、算法、数据模型等进行针对性管控，可做到根据具体情况调整风力发电自动化控制系统的运行状态、工作模式等。
同时，风力发电自动化控制系统也与电网运行有着密切关系，即电网能否正常运行，也会依赖于风力发电自动化控制系统的工作效率和质量。
利用智能化技术，可以做到实时监测风力发电自动化控制系统的运行状况，能够及时发现故障区域、诊断故障类型，并进行快速预警，便于以最短时间解决安全问题，最大程度降低对电网的影响。
2风力发电技术的发展现状作为一种新型的风力发电形式，风力发电已经占据了整个电力工业较大的比重。
风电场信息化数字化智能化建设之路研究
风电场信息化数字化智能化建设之路研究随着节能减排和环保理念的深入人心，风力发电作为清洁能源，成为了世界各国重要的能源发展方向之一。
而风电场的信息化、数字化和智能化建设也在不断加速。
本文将就风电场信息化数字化智能化建设的发展现状及未来趋势进行研究分析。
1. 信息化建设：随着现代科技的飞速发展，风电场信息化建设已经取得了显著成果。
无论是风力发电机组、变桨器、风车塔架、还是变流器、配电装置等，都已经实现了信息化管理和监控，使得整个风电场的运行、维护、调试等工作都得以大大简化和提高效率。
2. 数字化建设：风电场数字化建设主要体现在数据的采集、传输和处理方面。
通过传感器和监控设备的安装，风电场将产生大量的运行数据和状态数据，这些数据对于风电场的运行和维护具有重要意义。
数字化建设的关键在于建立科学的数据分析模型，实现数据的变现价值。
3. 智能化建设：智能化风电场主要是指利用人工智能、大数据分析等技术，对风电场的运行、维护、设备健康状态等进行预测和优化。
通过智能化建设，可以实现风电场的自动化运行和维护，进一步提高发电效率和降低运营成本。
1. 数据安全挑战：风电场信息化数字化智能化建设所产生的大量数据需要进行有效的存储和管理，同时也面临着数据泄露和安全问题。
风电场需要建立健全的数据安全保护体系，保障数据安全和隐私。
2. 技术整合挑战：风电场信息化数字化智能化建设涉及多种技术，如传感器技术、云计算技术、人工智能技术等。
这些技术需要进行有效整合和协调，使得风电场的信息化数字化智能化建设效果更加显著。
3. 人才挑战：风电场信息化数字化智能化建设需要大量的专业技术人才，而当前市场上相关人才供应不足，造成了风电场信息化数字化智能化建设的人才短板。
三、风电场信息化数字化智能化建设的未来趋势1. 大数据与人工智能的应用：未来的风电场信息化数字化智能化建设将更加注重大数据和人工智能的应用。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以帮助风电场实现更精准、预测性的运维管理。
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用
智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用摘要：风能虽然仅仅是太阳能的一种转换形式，并且在太阳能中一般只有2%左右的能量可以转化成为风能，但如果从总量上来看，还是十分可观的。
风能可以算作如今最有商业前景的一种可再生能源。
在这一基础上，风力发电的相关技术也在不断发展与进步。
风力发电中融入了大数据技术和智能化技术，作为新型的管理模式，风力发电具有强大的优势。
文章从风力发电发展的展望、风力发电对自动化的要求以及智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用等出发，重点分析了智能化技术的作用和价值。
关键词：智能化技术；风力发电；自动化控制系统引言近年来，我国社会经济发展迅速，对能源供应提出了更高的要求，但能源紧张已成为当前社会需要重点解决的问题。
风力发电作为新能源发电的一种，其应用方向与发展前景非常广阔，大型风力发电机组能够有效提高风力发电的效率，必将在风力发电行业中得到广泛应用，而对于风力发电技术的研究也将成为世界新能源开发的重点。
由此可见，能源格局正在变化，由一次性能源系统正逐渐转变为以可再生能源为基础的可持续能源体系，风力发电前景广阔。
利用可再生能源，可以帮助人类文明获得可持续发展的途径，是人类与自然和谐共存的重要方向。
1风力发电技术发展的展望1.1并网技术与最大风能捕获技术并网风力发电系统已经成为新型能源技术，其主要包含了风力发电并网技术以及发电机转控制技术等方面，通过全功率电力变化对其进行系统控制，不仅保障了风力发电系统的安全性与可靠性，还有效实现了并网控制的功能。
所以在实际应用的过程中，应当采用调节技术与发电机组功率的转速方式来捕获技术，保障其发电机组调节经济性以及安全性。
与此同时，在未来设计的过程中，风力发电系统的并网技术以及风能捕获技术应当不断创新与优化，只有这样才能够引领风力发电技术走向正确的发现方向。
未来，在科学技术的倡导下，应当及时处理与解决风电技术所出现的瓶颈问题，保障风电技术在当前可以正常运行，最终使并网技术与风能捕获技术得到迅速发展。
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基于智能化风电场关键技术研究
发表时间：2018-06-07T15:34:08.853Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第36期作者：郑雷[导读] 相对国内风力发电技术方面，国外关于利用气象模拟系统智能化宏观选址。
南京南瑞继保电气有限公司江苏南京 211102 摘要：随着现代经济的发展，人们的环保意识也有了极大的提高，我国非常重视在现代的经济发展中对绿色能源的应用。
风机智能化机组和箱变监控系统的应用减少了场内巡检频率和巡检次数，节约维护成本，及时了解和处理故障问题，把突发故障带来的损失降到最低限度。
站内采用全数字化光纤组网，将二次回路设计简化，节省大量电缆接线，接线工作量大大减小，显著降低了安装、调试、维护工作
量。
同时站内网络实现了信息共享，可实现设备更丰富的状态监测信息及更智能化的维护工作，为远期实现集中远控提供有利的保障。
因此风力发电在现代的电网建设中有着越来越大的比重。
结合国外有关技术发展情况，本文主要就智能化风电场技术研究分析。
关键词：智能化；风电场；数字化变电站；技术
一、国外有关技术发展的状况
相对国内风力发电技术方面，国外关于利用气象模拟系统智能化宏观选址，目前国外广泛采用中尺度模型，结合自己的实际情况开发了针对不同应用领域、不同气候状态环境、不同复杂程度的中尺度模拟系统，积累了大量的经验、数据及模型架构，目前大部分中尺度模拟系统是研究机构进行开发与维护，并应用于科研与气象预报。
欧洲从本世纪初开始将此技术应用于风电场的宏观选址，并逐渐结合微观模型进行降尺度模拟分析，目前国外此类技术较为成熟，正在朝着向更精细化的中尺度模拟与微尺度模拟发展，并且模拟的计算时效性方面持续改进，根据欧洲风能协会及相关研究机构的预测，此类技术将是未来风电场前期设计中不可或缺之手段。
智能风力发电在未来很长一段时间内其一次二次、电网装备与系统的融合将更加紧密，所引用的电力技术也将更加先进，过去专业界限也会由于智能电网的发展日趋模糊。
智能化风电中大量智能系统与设备的组合拓宽了电力系统的外延，正因如此在今后的电网工作当中必须要对这一工作引起充分重视。
不断借鉴国内外先进经验、用于创新，将高新技术应用到智能风力发电的建设当中来。
这对于确保国家电网的高效稳定运行，推动我国社会经济的发展具有重要的积极意义。
二、传统风电场设计方案存在的问题
（一）风机SCADA系统功能不完善目前风电场维护多采用计划维护和事后维修的方式，此种维修很难全面、及时地了解设备运行状况，往往造成维修旷日持久、损失重大。
给风电场的后期运维带来以下困扰：
1.不能尽早地探测到缺陷的潜在风险，
2.不能避免重大问题发生及计划外停机，
3.不能合理地安排维护并建立准确的用时与预算计划。
另外，基于主控系统转发至SCADA系统中的变频器信息极其有限，而且实时性差。
风电场中控室或远程监控室内无法实时监控变流器及相关部件的运行状态、详细参数及故障告警信息等。
能否对部件状况及其变化趋势进行有效监测和预判已成为影响风电机组利用率和运维成本的重要因素之一。
（二）变电站信息化不共享传统的变电站状态监测系统由于没有统一的技术标准，不同厂家的产品互不兼容，无法互联互通；由于目前的状态监测系统都是针对特定设备、特定业务类型而开发的，前置子系统互不兼容，缺乏统一平台，资源不能共享；同时，在线监测数据无法与其他重要状态量有机结合，未能有效发挥其辅助诊断作用。
三、目前的管理状况和有关问题
第一，同一项需多次输入系统的数据在各系统之间是不能相互共享的，因为风电场需要向各部门上交有关数据，并且基础数据和相应的报表是每个部门所需要的。
第二，网络错综复杂、网络速度不够、网络不好维护都造成了系统的不稳定，主要是因为各风电场报告给集控中心的多套管理系统并上报给公司的数据出现了严重的重复问题。
第三，导致管理复杂的主要因素是有关风电场的每个管理系统都采取了各式各样的架构、设计想法和实现的方法。
如果就各个系统间的数据难以达成一致和前后数据的不协调，则说明统计中的某一个环节出现了问题。
第四，在集控室放置同一时刻能监控各个风电场的监控系统，是为了要达到集中监控、无人值守的目的。
但是制造厂家所给的风电机组监控系统不具有监控其他厂家风电机组的作用。
如果安排人留守，那么就与提出“集中监控，少人值守”的目的相矛盾。
于是为了提高风电场的现场监管力度，公司开发并设计了风电场智能化远程监控管理系统。
四、智能化风电场关键技术研究
（一）风电机组智能化方案以建立智能化风电场为标准，结合信息化、智能化平台，实现机组的智能化综合管理和“无人值守”。
在风功率预测系统、风机监控系统、变频器监控等标准配置产品的基础上，应用新产品、新技术，包含CFD技术的短期风功率预测、变频器的智能监控技术、超声波式风传感器，实现基于智能监控的状态监测及故障预警系统，提升风机机组智能控制策略。
1.智能风机：通过在叶片和风机内部加装温度、风速、转速、压力、电量、振动等多种先进传感器，使风机能够准确感知自身状态和外部环境，实现自我学习、智能测控、智能判断的能力。
通过融合激光雷达测风技术，将传统基于“点风”的测控，升级为基于“面风”的智能测控，这既提升了风机的响应速度和响应质量，也在保证发电量最优的同时减少了恶劣风况对风机载荷的影响。
2.在线状态监测系统
振动监测：风电机组中，振动多用于传动和变桨系统的齿轮、轴承和主轴的监测，也有少数用于叶片的监测。
油液分析：油液分析的手段有铁谱分析技术、光谱分析技术、理化分析技术、红外光谱监测等，风电机组中，油液分析主要实现监测油液质量和定性分析机组部件的状态。
温度记录：主要用于电子和电气部件故障的监测和故障识别，如果元件恶化或接触不良，可利用“热点”来简单迅速的识别出来。
塔筒动态特性在线监测：采用PHM算法预测故障，实时监控塔筒的沉降、倾斜以及预测螺栓的扭力，当发现塔筒动态异常时及时采取措施，避免倒塔的危险。
（二）箱变独立监控系统
箱变信息监控有多种实现方案，通过在箱变内配置具有通讯接口的IMCU，能够实现对箱变内设备的交流采样和数字化监控，并且可以具有保护功能，并在升压站内设置独立的箱变监控系统。
箱变监控系统对于提高风力发电场整体自动化运行水平，加强箱变故障预警，降低事故危害，提高用户的经济效益和电网安全水平具有重要意义。
（三）数字化变电站技术
采用先进、可靠、集成、低碳、环保的智能设备，以全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本要求，自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能，并可根据需要支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析决策、协同互动等高级功能的变电站。
1.基于传统互感器及过程层信息交换
站控层和过程层信息交换均采用IEC61850标准，每一个间隔配置了过程层设备合并单元、智能终端，首先将设备的信息及操作数字化，采用光纤以太网与相关的间隔层保护及自动化装置相连接。
2.智能终端+GOOSE网络
采用智能终端并就地安装在开关场地实现间隔内开关闸刀等操作及信号反馈，由于全面采用GOOSE技术，大大节省了全站控制及信号电缆，缩小了电缆沟尺寸，减轻了现场安装调试维护工作量，减少了直流接地、交流传入直流等二次回路问题。
五、结束语
随着各种先进的科学技术在风电电网中的应用，智能风力发电将会逐步取代现有传统风力发电技术，发展智能电网已经逐渐在各个国家之间形成共识。
现我国风电规模在不断的扩大，大量的风电都集中投产，这为我国电力企业的发展带来了一阵清洁的清风，促进了电力企业环保的发展。
随着国内风电项目大力开发和建设规模的飞速增长，加之风电场运维管理面临着项目位置分散、人员需求增长过快等困难，这就对风电场建设的安全性、可靠性，以及对于设备异常信号、设备缺陷处理的准确和及时提出了更高的要求。
参考文献
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