“互联网+新能源”背景下智能风电场的研究
风电新能源并网技术研究
风电新能源并网技术研究摘要：在构建绿色社会的理念指引下，为了减少环境的污染，多数传统能源使用领域逐渐以电力商品来作为第一优先替代能源。
在这种背景下，电力行业的发展就迎来了全新的时期。
风电作为一种生态效益显著的资源开发形式，近年来受到全社会的广泛关注，风电是以自然资源来作为能源转化的一种重要形式，相对于传统的火力发电而言，其生态价值更为显著，十分契合构建绿色社会的发展观。
尽管风电的优势性如此明显，但是风电并网过程中，仍然存在着一定的不足，从而影响了电网的稳定性。
基于此，就需要结合风电发展的趋势，来加强对并网技术的研究与应用工作，从而让风电更好地并网运行，发挥出其生态作用。
关键词：风电工程，新能源，并网技术。
1风电新能源发展现状风能利用技术主要是采用大齿轮的风轮对小密度的风能进行转换，但是现有风轮机对于风能的开发利用程度较低，受各种因素的影响，造成风轮机的效率维持在20%－50%之间。
风的方向和速度具有不确定性和间歇性，电能波动较大，考虑风力机组的本身特性，造成得到的电能具有较大的差异性和波动性。
我国具有丰富的风能资源，但是在对风能资源的利用上却比较受限。
由于资源本身比较丰富且难以储存，造成对于风能的利用成本远高于发电环节的成本，因此在蓄电方面受限，对于电力的运用不充分。
另外，由于电网的不可调度性及风能不可控性，无法对风力风电实现行之有效的调度，与此同时，部分地区缺乏先进的机组设备，造成对电力运用受限，加大了调度的难题。
就目前来看，由于技术受限，因此各地区风能利用率较低，且电网调度困难，影响电力系统的发展。
对此，首先应考虑风电对于电能质量的影响，通常采用异步发电机规避风电单机的影响，直连配电网。
丰富的风电资源距离核心用电区较远，电能的远距离传输会造成谐波污染，使得电压闪变风险系数变大；其次，实现对电网的调度和规划，可以最大化利用现有的风能资源，但是由于风能调峰量具有一定的局限性，制约了对风电的使用率，一旦电网无法实现对功率的有效控制，很容易造成风力注入受阻问题。
风电场并网技术研究及风电功率预测
风电场并网技术研究及风电功率预测近年来，随着环保意识的普及和对可再生能源的需求增加，风能成为了备受关注的可再生能源之一。
众所周知，风能是一种不稳定的能源，其产生的电力难以与电力系统实时负荷匹配。
因此，风电场的并网技术研究和风电功率预测成为了当下研究的热点。
一、风电场并网技术研究风电场并网技术研究主要针对的是如何将风电能够稳定地注入电力系统。
这其中有许多涉及到的问题，如频率稳定、电压调节、谐波消除等等。
而这些问题的解决，需要依靠电力电子设备的技术支撑。
风电电力电子设备主要分为两类：变流器和控制器。
其中，变流器是将风电机组中的交流电力转换为电网中需要的直流电流。
控制器则是用来控制变流器中的电力电子元件，以实现对电力的输出调节。
同时，为了提高转换效率和减小功率损耗，可以采用多电平逆变器等技术，以及使用磁耦合变压器和滤波电容等方式消除谐波。
除此之外，为了满足电力系统给出的功率要求，风电场还需要参与到电力系统的调度运行中。
这就需要风电场与电力系统之间建立良好的信息交流机制。
在这方面的研究中，一些智能化的技术被应用进来，如使用通讯网络实现风电场与电力系统之间的实时通讯，采用多智能体控制技术实现风电场间的分布式协同控制等等。
二、风电功率预测风电功率预测指的是在未来一段时间内，风电场产生的功率大小可以进行预测。
这对电力系统在运行调度、发电计划编制、市场交易等方面都具有重要意义。
但是，由于风能的不稳定性和时空分布的随机性，这导致风电功率预测面临着很大的技术难度和不确定性。
目前，风电功率预测主要采用的方法分为三类：统计学方法、物理学模型和人工智能方法。
其中，统计学方法主要是通过历史观测数据统计和处理得到各种指标，并利用回归分析、时间序列预测、神经网络模型等建立具有一定预测准确率的模型。
物理学模型则是基于风电机理进行建模，通过数学公式描述风电机组与风速之间的关系，并利用数值计算方法，求解出风电机组在不同时刻的发电功率。
人工智能在新能源风电场风电功率预测中的应用
人工智能在新能源风电场风电功率预测中的应用随着科技的不断进步，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，并为我们的生活带来了诸多便利。
在新能源领域，风电场风电功率预测是一项关键的工作，而人工智能技术的应用则为该领域带来了新的可能性。
本文将探讨人工智能在风电场风电功率预测中的应用，并分析其优势与挑战。
一、人工智能技术在风电场风电功率预测中的作用人工智能技术包括机器学习、深度学习、神经网络等多种方法，这些技术可以通过分析大量的数据，自动学习并不断优化模型，从而实现更精准的预测。
在风电场风电功率预测中，人工智能技术可以利用历史气象数据、风机运行数据等多维信息，建立预测模型，帮助预测未来一定时间内的风电功率。
这种预测对风电场的运行和调度非常重要，可以帮助优化风电场的运行效率，降低运营成本，提高发电效率。
二、人工智能技术在风电功率预测中的优势与传统的风电功率预测方法相比，人工智能技术具有以下几点优势。
首先，人工智能技术可以处理大量的非线性数据，更好地捕捉不同因素之间的复杂关系，从而提高预测的准确性。
其次，人工智能技术可以实现自动化、高效的预测过程，减少人为干预，提高预测效率。
而且，人工智能技术还可以持续学习和优化模型，逐步提升预测的精度和稳定性。
总的来说，人工智能技术在风电功率预测中具有更强的智能化和灵活性，能够更好地适应风电场的实际情况。
三、人工智能技术在风电功率预测中的挑战虽然人工智能技术在风电功率预测中具有诸多优势，但也面临一些挑战。
首先，人工智能技术需要大量的数据支撑，而在一些地区或新建风电场，可能数据不足，难以建立准确的预测模型。
其次，人工智能技术的应用需要高度专业的知识和技能，要求操作人员具备一定的专业背景和技术能力。
此外，人工智能技术的成本相对较高，对于一些规模较小的风电场来说，可能难以承受这种高昂的投入。
因此，在推广人工智能技术时，需要克服这些挑战，做好数据准备、人才培养、成本控制等工作。
四、人工智能技术在风电场风电功率预测中的应用前景尽管人工智能技术在风电场风电功率预测中面临一些挑战，但其应用前景依然十分广阔。
风力发电场多智能体协同优化控制研究
风力发电场多智能体协同优化控制研究风力发电是当前世界上广泛应用的一种可再生能源，也是世界上最快速增长的新能源之一。
而风力发电的工作原理是通过风轮的旋转产生机械能，再转化为电能进行利用。
风力发电具有环保、节能、经济等优点，因此受到越来越多的关注。
然而，风力发电也存在一些问题，如天气因素对发电效率的影响、叶片损坏等问题，这些都会影响风力发电的稳定性和可靠性。
因此，如何通过技术手段提高风力发电的效率和稳定性，是当前的一个研究热点。
多智能体协同优化控制技术是一种新兴的控制技术，它将多个智能体进行联合控制，从而实现协同优化控制。
在风力发电场中，多智能体协同优化控制技术可以通过各个风机之间的协同合作，来实现对整个风力发电场的控制和优化。
这将大大提高了风力发电的效率和稳定性，同时也提高了风电场的经济效益。
具体来说，多智能体协同优化控制技术与风力发电场的结合，可以实现以下几个方面的优化：一、风场自适应控制多智能体协同优化控制技术可以实现风场的自适应控制，即根据实时的风速变化和风向变化，进行调整风机的叶片角度，以保证风机能够始终保持在最佳工作状态，从而提高风力发电的效率。
此外，还可以根据不同的风场特点，制定不同的控制策略，以适应不同的环境和情况。
二、风场安全控制多智能体协同优化控制技术可以实现风场的安全控制，即在发生异常情况时，能够及时做出反应，保证风场的安全运行。
例如，在叶片损坏或风场停电等情况下，智能体可以自动调整控制策略，确保风机的安全和稳定运行。
三、风场的优化调度多智能体协同优化控制技术可以实现对风场的优化调度，即通过智能体之间的协同合作，实现对风场各个风机的控制和协调管理。
例如，在低风速情况下，可以让多台风机协同工作，提高整个风场的发电效率；在高风速情况下，可以对某些风机进行控制，以防止风机叶片的损坏等问题。
这样不仅可以实现对整个风场的优化调度，还可以提高风力发电的经济效益。
总之，多智能体协同优化控制技术是一种新兴的控制技术，它与风力发电场的结合，可以实现风场的自适应控制、安全控制和优化调度等方面的优化，从而提高整个风力发电场的效率和稳定性。
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。
智慧风电场系统建设方案
02
方案设计：制定智慧 风电场系统建设方案， 包括技术路线、设备
选型、施工方案等
03
设备采购：按照方案 要求，采购相关设备
和材料
04
施工安装：按照施工 方案，进行设备安装
和调试
05
系统集成：将各个子 系统集成为一个完整 的智慧风电场系统
06
测试验收：对系统进 行测试Fra bibliotek验收，确保 系统满足设计要求和
运行稳定
集成化：将风电场与电 网、储能系统、负荷侧 管理等环节进行集成， 实现能源系统的优化运 行和协调发展。
应用场景：风力发电、分布式能源、智能电网等 市场需求：提高发电效率、降低运维成本、提高电网稳定性等 发展趋势：智能化、数字化、信息化等 政策支持：政府对可再生能源发展的支持和鼓励等
硬件设备：包括风力发电机、传感器、控制器等 软件系统：包括数据采集、数据处理、数据分析等模块 通信网络：包括有线和无线通信网络，实现数据传输和远程控制 监控系统：包括实时监控、报警、故障诊断等功能 能源管理系统：包括能源调度、能源交易、能源储存等模块 运维管理系统：包括设备维护、维修、升级等模块
智能化：利 用大数据、 人工智能等 技术，实现 风电场的智 能化运维和 管理
集成化：将 风电场与储 能、电网等 系统进行集 成，提高能 源利用效率
绿色化：采 用环保材料 和工艺，降 低环境污染， 实现可持续 发展
市场化：通 过市场竞争， 推动风电场 系统技术进 步和成本降 低
国际化：加 强国际合作， 拓展海外市 场，提高国 际竞争力
市场需求：随着能源需求的不断增长和环境污染 问题的日益严重，智慧风电场系统具有广阔的市 场前景。
竞争压力：市场上已有多家企业涉足智慧风电场 系统领域，竞争压力较大。
智慧风电体系架构研究
智慧风电体系架构研究摘要：随着人工智能等相关技术的迅猛发展，国内外各发电公司都在推进智慧风电工程，提高风电企业的核心竞争力。
针对目前风电的基本特征与智能化水平现状，以异构计算为基础，采用弹性资源配置策略，从风电生产管理和信息系统两个维度对智慧风电的体系架构进行探索和研究；并通过分析关键技术阐述其开放性、学习性、成长性、异构性和友好性的基本特征，进一步解析了智慧风电系统具备精准感知、快速应对、系统思维和全面开放的不同智慧层级。
关键词：智慧风电；体系架构引言风力发电是可再生能源的重要力量，持续引领着能源革命深入推进。
随着人工智能等相关技术的迅猛发展，国内外各相关机构都在推进智慧风电工程。
针对风电的基本特征与智能化水平现状，笔者以异构计算为基础，采用弹性资源配置策略，从风电生产管理和信息系统两个维度对智慧风电的体系架构进行了探索和研究。
1智慧风电的概念智慧是一个哲学范畴，是由智力系统、知识系统、方法与技能系统、非智力系统等多个子系统构成的复杂体系所蕴含的能力，该能力表现为及时做出正确抉择，且具有较强的相对性。
智慧风电是先进风力发电技术发展的产物，与数字化、信息化、智能化发展水平密切相关，具有更强的发现问题、分析问题、解决问题能力，具有更强的创新发展能力。
研究认为：未来的智慧风电以数字化、信息化、标准化为基础，以管控一体化、大数据、云平台、物联网为平台，以数字孪生技术为辅助，以计算资源的弹性配置为保障，以异构计算（包括计算能力、计算方法和计算层次）为核心任务，高效融合计算、存储和网络，通过“人－机－网－物”跨界融合，形成边缘＋云端结合的全层次开放架构，实现不同层级的智慧，追求不断提升风电智能化水平（包括智能感知、智能运维、智能控制、智能决策）目标，完成更加友好和安全、高效、可靠的能源供应［１１］。
智慧风电具有学习性、成长性、开放性、异构性、友好性等基本特征。
智慧风电体系从感知层到决策层，在数据的全生命周期过程中，一方面不同层级的计算能力和侧重点不同，而每层随着系统的演化，持续自我学习，有所侧重地提升，具备自我成长性。
风电新能源的发展现状及其并网技术的发展前景研究
风电新能源的发展现状及其并网技术的发展前景研究风电新能源是近年来得到广泛关注并快速发展的清洁能源之一。
随着全球对可再生能源的重视程度不断提高，风电新能源的发展现状及其并网技术的发展前景也备受关注。
本文将从风电新能源的发展现状和并网技术的发展前景两个方面进行深入探讨，希望能够为相关研究和实践提供一定的参考。
一、风电新能源的发展现状1.发展概况风电新能源是指利用风能转换成电能的一种清洁能源。
近年来，随着全球对环境保护和可持续发展的重视，风电新能源得到了迅速发展。
截至目前，全球风电装机容量已经超过了6万兆瓦，年发电量为约6600亿千瓦时，占全球电力需求的5%左右。
中国、美国、德国等国家是风电发展的主要推动者，占据了全球大部分的风电装机容量。
2.发展优势风电新能源具有明显的发展优势。
风能资源分布广泛，且具有丰富的储备量，全球范围内可以利用的风能资源远远超过目前的利用水平。
风电新能源是一种无污染、可再生的清洁能源，不会排放温室气体和污染物，对环境友好。
风电发电成本逐年下降，已经具备了一定的经济竞争力，同时可以带动就业，并推动相关产业链的发展。
3.发展挑战尽管风电新能源发展势头迅猛，但也面临着一些挑战。
风电资源的不稳定性和不可控性使得风电的发电效率和系统稳定性受到限制。
风电并网对电网的技术要求较高，需要解决输电技术和储能技术等方面的难题。
风电建设和运维成本较高，需要持续改进技术和降低成本。
1.技术现状风电并网技术是指将风电场的发电设备与电网有机结合，实现风力发电机组按照电网要求稳定运行，履行电气能源的调度任务，并保证电网的安全、稳定运行。
目前，随着风电装机规模的不断扩大，风电并网技术也在不断创新和升级。
主要技术包括风电场的接入方式、风电场的并网保护、风电场的运行控制等方面。
2.发展前景未来风电并网技术有望迎来更加广阔的发展前景。
随着风电装机容量的增加，风电并网技术将面临更高的要求，需要不断提升智能化、自适应化和柔性化。
基于人工智能的风电场无人值守运维技术研究
基于人工智能的风电场无人值守运维技术研究随着社会的发展，新能源逐渐成为当今全球能源发展的主流方向，其中风能作为最为成熟的新能源之一，被广泛应用于发电领域。
而风电场无人值守运维技术的研究已成为该行业追求高效生产和减少成本的重要手段。
本文将从人工智能技术的应用角度出发，探讨基于人工智能的风电场无人值守运维技术研究现状及未来发展趋势。
一、人工智能技术的应用人工智能技术被广泛应用于风电场无人值守运维领域，主要包括以下几个方面：1.数据采集和处理：风电场的数据在大数据时代中变得越来越重要。
人工智能技术可以帮助风电场收集、统计和分析大量数据，使其更加高效、准确和可靠。
例如，利用人工智能技术，可以针对风机异常情况进行实时分析，提供及时的预警和处理方案。
2.控制和优化：人工智能技术可以对风电场的控制和优化进行智能化管理。
例如，通过对风电场中多个风机的运行参数进行智能控制，可以最大化地提高风电场的发电效率，减少电网对其的调度。
3.预测和维护：利用人工智能技术，可以根据风电场的历史运行数据，预测设备的状态及未来可能出现的故障，提前制订维护计划，降低维护成本。
例如，可以通过预测设备故障，提前准备所需备件和人员，从而缩短停机时间，减少利润损失。
二、基于人工智能的风电场无人值守运维技术的现状目前，基于人工智能的风电场无人值守运维技术得到了广泛应用。
其中，以下两个典型案例反映了该技术的现状：1. 清华同方利用图像识别技术和遥感技术开发的“风电机组自主诊断与预警系统”，通过监测风电机组的振动、噪声、温度、油压等数据，并通过人工智能算法进行分析，可以准确预测设备的故障，并在发生故障前提供指引，及时维修设备，大大降低维修成本和停机时间。
2. 阿尔斯通公司利用大数据、人工智能、云计算等技术开发的“e-terra 和风能数据平台”，可以实时采集风电机组数据，并根据数据进行分析和处理，为风电场提供智能化管理服务。
通过该平台，风电场官员可以在电脑或移动设备上实时获取风机的运行状态和性能数据，有效优化风电场的运行效率和飞行安全性。
风电场性能监测的智能分析系统
风电场性能监测的智能分析系统在全球可再生能源的快速发展背景下，风能作为一种重要的清洁能源，其利用效率日益受到重视。
风电场的性能监测和智能分析系统因而应运而生。
通过先进的传感技术、数据处理和智能分析方法，风电场性能监测的智能分析系统能够有效提高风电场的运营效率，降低维护成本，并确保其安全可靠运行。
系统架构智能分析系统主要分为数据采集层、数据传输层、数据存储与处理层以及应用层。
数据采集层负责现场设备的实时监测，包括风速、风向、发电量、温度、湿度等各种环境和设备状态参数。
传感器技术的进步使得高精度和高稳定性的传感器逐渐成为主流，这些传感器能够及时捕捉重要数据，为后续分析提供基础。
数据传输层则负责将采集到的数据通过无线通信或有线网络传输至云端或本地服务器。
在这一层，通信协议的选择至关重要，通常采用MQTT、HTTP等轻量级协议，以确保数据的实时性和可靠性。
将数据以合理的方式进行整理与压缩，可以减少带宽使用并提升传输效率。
接下来的数据存储与处理层，通常采用大数据框架和数据库技术，将海量的监测数据进行存储和预处理。
此层不仅要应对数据大规模积累的问题，还需要为后续的数据分析提供支持。
云计算技术的兴起，让存储和计算能力得到极大的提升，也使得数据的访问更为便捷。
应用层则承载了智能分析功能，包括数据分析、模型建立、故障诊断和预测性维护等。
这一层利用机器学习、深度学习等先进的数据分析手段，使得系统能够识别潜在的故障，预警并提供有效的解决方案。
数据分析与处理技术在数据分析与处理环节，机器学习和深度学习被广泛应用。
这些算法能够从历史数据中提取特征，识别出风电场设备状态与发电性能之间的复杂关系。
通过大规模的数据训练，可以建立一个准确的预测模型。
监督学习是常用的一种方式，例如使用回归分析预测特定条件下的发电量。
而无监督学习如聚类分析则可以帮助识别出不同操作条件下的性能模式，进而分类不同的工作状态。
这为设备故障预警与性能优化提供了强有力的数据支持。
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“互联网 +新能源”背景下智能风电场
的研究
摘要：当前，我国“互联网+”技术发展十分迅猛，与此同时，风电行业经
过数十年的长足发展，其生产运营的模式也发生了改变，正在向集中化、共享化
和智能化方向发展。
“互联网+风电场”技术的应用，催生了智慧风电运营管理
的需求。
通过物联网，大数据，人工智能等技术的实际应用，有效的提升了风电
场管理的效率，降低风电场运营成本。
因此，文本就以在“互联网+新能源”背
景下的，智慧风电场进行论述，对我国智能新能源行业发展进行探讨。
关键词：互联网+新能源；智慧风电场
随着信息技术不断深化，“互联网+”成为了各行业发展中的重要组成部分，通过“互联网+”进行技术革新，一方面可以有效提高运营管理效率，另一方面
还能够降低运营管理成本，为各行业发展带来了十分可观的经济效益。
在我国大
力发展清洁能源的过程中，风力发电作为一种可持续发展的可再生能源在过去数
十年当中得到了快速发展。
但是，风电场的运营管理，后台监控，运行维护等节
点均需要大量的风电场运维人员。
因此，在新能源发展过程中，技术研发人员就
将互联网技术与新能源结合，通过“互联网+新能源”将风电场智慧化，提高了
风电场运营管理效率，也让风电场的工作数字化，可视化，使风电场进入了智能
化发展的模式。
1.
“互联网+”的新生产要素和生产工具
在对“互联网+新能源”背景下的智慧风电场进行研究之前，首先要了解
“互联网+”，只有将“互联网+”分析透彻，才能够进一步了解“互联网+新能源”，那么下面简单阐述一下，信息技术发展背景下的“互联网+”技术[1]。
1.1“互联网+”的新生产要素
“互联网+”是在信息技术发展过程中，被重复提起的新兴技术，这一技术
主要是通过大数据分析，来帮助企业进行精密管理，并且在工作过程中，还可以
根据企业不同需求，来提供出企业所需要的详细数据，就拿风电场的运管管理来说，传统风电场工作过程中，需要风电场运行人员统计大量的风机运行数据，来
评估风电机组的运行状态和发电性能。
同时，需要根据风功率预测的结果制定出
风电机组维修以及工作规划。
这大大增加了风电场现场运维人员的工作量，为风
电场工作的成本带来了极大的挑战。
因此，风电场运维人员就在管理过程中，将
新型“互联网+”管理技术进行应用，通过大数据平台云计算，管理人员可以快
速得到大量统计数据，并且与人工统计数据相比，“互联网+”为工作人员提供
的数据，更加详细准确，还能够实时对风电场的风电机组运行状态进行预警，保
证机组长时间运行在可靠的状态下，降低了风电机组的故障率，降低了风电场运
营成本，保证风电场可以长期发展[2]。
2.2生产工具
上文提到的云计算，在“互联网+”管理过程中，云计算是十分重要的环节，因其利用了互联网的实时性以及准确性进行数据计算，保证运行人员可以得到准
确数据。
云计算的工作性能十分优秀，首先就是云计算高超的计算工作，在进行
云计算之前，系统会将大数据平台中的信息加以整合，通过分析来总结出所需要
的内容，之后通过数据分析来计算出准确数据。
其次就是云计算的安全可靠性，
因为风电发电作为电力生产的一种，生产数据相对机密，还有些信息数据需要长
时间保存，因此云计算系统，可以将大量数据进行备份，当风电场人员需要调取
数据时，需要输入控制权限，这样既保证了大数据平台信息的安全性，还保证了
大数据平台信息的稳定性，不会出现文件缺失的情况，从而满足了电力生产企业
的发展以及管理需求。
二、智能风电场组成分析
“互联网+新能源”背景下的智能风电场，主要是利用互联网技术以及大数
据分析，来对发电设备进行管理。
通过智慧风场系统来将每一个工作环节进行系
统化管理，不仅可以掌握每一台发电设备的情况，还可以通过云计算将发电设备
运行状态展示出来，同时可以结合对天气情况的预测，来控制机组的运行情况，
保证风电机组稳定运行。
与此同时，智慧风电场管理系统还会通过大数据分析，来判断风电场工作设备的发电效能是否符合设计，从而调整机组的运行状态，保证安全的前提下，尽可能的提升发电量。
三、风电场场群控制的主要作用
风电场场群控制系统中，融合多源气象数据基于气象预测模型的气象功率预测；利用现代控制技术和空气动力学理论，对风电场进行场级控制策略开发，实现场级动态调控，达到风场整体出力最大化。
3.1有功功率控制
场群控制能量管理系统，使风电场具备有功功率调节能力。
能够自动接收电网调度部门的调度指令，并根据下发的调度发电计划控制风场的有功功率输出。
AGC控制服务器接收网关服务器转发的功率指令，计算并下发各台机组的有功功率指令值。
当系统配置扩展服务器时，AGC服务器根据设定的扩展服务器分配比例下发从机的功率指令。
从机在接收到控制指令后，计算并下发各台机组的有功功率指令值，实现系统跟踪电网发电计划曲线。
3.2无功功率控制
场群控制无功控制系统，能够自动接收由电网中调或者风电场管理者发出的无功控制指令，并按照系统事先制定的控制策略自动控制风电场每台机组的无功功率，从而达到控制风电场整体出力自动调节的目的。
AVC服务器根据各台机组的运行状况计算线路损耗模型或者调度指令，分配下发各台风机的无功需求指令。
同时采集各个风机的监控信息，并上传给风场并网自动化系统综合终端AVC主站。
3.3快速调频控制
风电场通过已有相应的有功控制系统、单机或加装独立控制装置完成有功-频率下垂特性控制，使其在并网点具备参与电网频率快速调整能力。
风电场调频指令优先级高于风电机组频率调节指令：当风电场级调频指令为空时，风电机组
正常响应电网频率变化；当场级调频指令有效时，风电机组应退出当前状态并响
应风电场调频要求。
四、大数据分析平台
“互联网+新能源”的智能风电场，其实就是风电场运营管理的一个智能化
系统，系统的智能化：
1、知识建模
提供灵活、直观、简单可视化的建模工具来建立设备级、系统级、参数级模型。
导入实时/历史数据，通过参数的关联关系自动分析出设备的各种运行工况，快速建立并测试设备的监测分析模型，从而减少了对具体的专业知识的依赖。
2、性能分析
性能分析内容包括：单机组功率曲线校核、多机组功率曲线对标排名；发电
量损失原因量化、频发故障定位分析。
3、健康状态评估
依据合适的指标对风电机组整体运行状态进行评估，建立状态评估指标体系，用评估结果支持风电机组的维护、检修、保养等工作，促进风机运维的智能化，
为风机设备实现基于的状态的检修奠定基础。
4、关键部件寿命评估
对于一些投运时间较长的发电设备，一些关键部件的故障次数及故障频率不
断增加，维护成本也随之提高，对于此类部件，通过适当的方法评估其剩余寿命，估算继续维护使用与更换全新部件的经济平衡点，为风机的维护决策提供数据支持。
此外，根据这些部件的剩余寿命分阶段合理安排维护资源，对于未出质保风
机的运营成本优化也有较大的帮助，也为实现基于状态的检修奠定基础。
五、结束语
通过以上总结可以发现，在新能源行业发展过程中，行业的智能化发展诉求催生了需要更多的将互联网技术应用起来，并且风电场站在实际工作过程中，也要将“互联网+新能源”应用到风电场运营管理工作中，保证风电场智能化发展应用，从而使我国风电场运营管理效率提升，提高风电场运行稳定性和可靠性，为我国新能源行业发展提供有效助力。
参考文献：
1.
周鹤良.我国新能源风电产业实现跨越式发展[J].电气时代,2019(8):20-22.
2.
邢伟,董红星.风电场智能化远程集控管理系统的探索与设计[J].企业管理,2016(S2):111-112.。