劉曙源：智能風(fēng)機是什么

　　從低風(fēng)速風(fēng)場的風(fēng)能分布來看，風(fēng)速在8 米/ 秒到12 米/ 秒段的風(fēng)能，盡管其僅占全年時間的30% ，但所蘊含的風(fēng)能則超過全年的70% 以上。不幸的是，恰恰這個風(fēng)速區(qū)間的風(fēng)能是最難以捕獲的，這也是實際風(fēng)能轉(zhuǎn)換效率和理論風(fēng)能轉(zhuǎn)換效率偏差發(fā)生最大的風(fēng)速區(qū)間。原因很簡單，風(fēng)電機組在這個風(fēng)速區(qū)間正是風(fēng)機額定風(fēng)速上下的范圍，這個時候的機組控制面臨著一個尷尬的境地，理想情況是，當(dāng)超過額定風(fēng)速時，機組的控制目標是將風(fēng)能卸掉，但不能多也不能少，正好夠滿發(fā)；而當(dāng)風(fēng)速低于額定風(fēng)速時，機組的控制目標是盡量捕獲最多的能量，但現(xiàn)實情況是，風(fēng)速在瞬態(tài)會時而高于額定風(fēng)速，時而低于額定風(fēng)速，如果不采用激光雷達技術(shù)，我們很難預(yù)見下一時刻的風(fēng)速，機組可能在風(fēng)速高于額定風(fēng)速時過度變槳而卸掉了更多的風(fēng)能，導(dǎo)致不能滿發(fā)。相反，當(dāng)風(fēng)速低于額定風(fēng)速時，機組也可能還處于上一時刻卸掉風(fēng)能的變槳狀態(tài)，導(dǎo)致風(fēng)能轉(zhuǎn)換效率進一步降低，而大風(fēng)輪慣量的增加，也加劇了這種低能量轉(zhuǎn)化在傳統(tǒng)風(fēng)機的常態(tài)化。這就是為什么有些使用了大風(fēng)輪傳統(tǒng)風(fēng)機的業(yè)主抱怨機組過度偏離理論發(fā)電性能的原因。
　　說到智能風(fēng)機針對低風(fēng)速的技術(shù)特點，遠景智能控制技術(shù)中有一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本訓(xùn)練預(yù)測模型，這個有數(shù)十萬行代碼的在線運行軟件模型能夠不斷通過歷史樣本訓(xùn)練，實現(xiàn)對風(fēng)電場風(fēng)速模式的識別，這在很大程度上避免遠景智能風(fēng)機在低能量轉(zhuǎn)化工況下運行的幾率。其實，這項技術(shù)在汽車行業(yè)已得到廣泛應(yīng)用，比如發(fā)動機控制系統(tǒng)可以通過歷史的過程，識別出駕駛者的駕駛習(xí)慣，從而提升發(fā)動機的控制性能。風(fēng)電場也是一樣，盡管下一時刻的風(fēng)速難以預(yù)測，但只要風(fēng)電場的風(fēng)速特點有所不同，遠景智能風(fēng)機就能識別，這也是遠景智能風(fēng)機在低風(fēng)速風(fēng)能蘊含量最大的風(fēng)速區(qū)間風(fēng)能轉(zhuǎn)換效率行業(yè)領(lǐng)先的重要原因。