基于人工智能的新能源發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

摘" 要：由于可再生能源的需求越來越大，新能源發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)成為提高系統(tǒng)效率和經(jīng)濟(jì)性的關(guān)鍵。該文概述新能源發(fā)電系統(tǒng)的定義、分類及其特點(diǎn)和挑戰(zhàn)，詳細(xì)介紹人工智能在新能源發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化方面的應(yīng)用，提出基于人工智能的系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)。通過具體案例分析揭示人工智能模型在新能源發(fā)電系統(tǒng)中的應(yīng)用過程及其帶來的顯著效果，旨在為新能源發(fā)電系統(tǒng)智能化升級(jí)提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：人工智能；新能源發(fā)電；發(fā)電預(yù)測(cè)；能源管理；故障檢測(cè)

中圖分類號(hào)：TM615" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2025）08-0041-04

Abstract： Due to the increasing demand for renewable energy， the optimal design of new energy power generation systems has become the key to improving system efficiency and economy. This paper outlines the definition， classification， characteristics and challenges of new energy power generation systems， introduces in detail the application of artificial intelligence in the optimization of new energy power generation systems， and proposes a system framework design based on artificial intelligence. Through specific case analysis， the application process of artificial intelligence models in new energy power generation systems and their significant effects are revealed， aiming to provide theoretical foundation and technical support for the intelligent upgrading of new energy power generation systems.

Keywords： artificial intelligence; new energy power generation; power generation prediction; energy management; fault detection

新能源發(fā)電系統(tǒng)在能源供應(yīng)中所占比重隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變和可再生能源的迅猛發(fā)展而逐步提高。但時(shí)斷時(shí)續(xù)、不確定的新能源發(fā)電系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行形成挑戰(zhàn)。在新能源發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，人工智能技術(shù)顯示出巨大的潛力，這得益于其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和模式識(shí)別能力。本文將深入探討如何利用人工智能技術(shù)解決新能源發(fā)電系統(tǒng)存在的問題，以期為促進(jìn)新能源發(fā)電系統(tǒng)智能化發(fā)展提供參考。

1" 新能源發(fā)電系統(tǒng)概述

1.1" 新能源發(fā)電系統(tǒng)的定義與分類

新能源發(fā)電系統(tǒng)是指利用可再生資源，如太陽(yáng)能、風(fēng)能、水能等轉(zhuǎn)化為電能新能源發(fā)電系統(tǒng)，主要有多種類型，如太陽(yáng)能光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、水力發(fā)電等。有助于減少溫室氣體排放和環(huán)境污染，它們的共同特點(diǎn)是資源的可再生和對(duì)環(huán)境的友好。根據(jù)能源來源的不同，新能源發(fā)電系統(tǒng)分為幾大類，每一類都具有獨(dú)特的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景，如太陽(yáng)能光伏發(fā)電系統(tǒng)、風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)、水力發(fā)電系統(tǒng)等。

1.2" 新能源發(fā)電技術(shù)的主要類型

太陽(yáng)能光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、水力發(fā)電是新能源發(fā)電技術(shù)的主要類型。太陽(yáng)能光伏發(fā)電直接將太陽(yáng)光通過光伏板轉(zhuǎn)換為電能，在各種光照條件下，對(duì)區(qū)域內(nèi)的太陽(yáng)光都有很好的利用。風(fēng)力發(fā)電是利用風(fēng)力帶動(dòng)的渦輪發(fā)電機(jī)來制造電力，適用于風(fēng)力資源較為豐富的地區(qū)。而水力發(fā)電則是通過水流帶動(dòng)水輪機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)而產(chǎn)生電力，適合在河川、水庫(kù)等地形條件適合的場(chǎng)所進(jìn)行發(fā)電[1]。

1.3" 新能源發(fā)電系統(tǒng)的特點(diǎn)與挑戰(zhàn)

新能源發(fā)電系統(tǒng)具有顯著的特點(diǎn)，如綠色、清潔和可持續(xù)發(fā)展等，但同時(shí)也面臨著一些挑戰(zhàn)。一是新能源發(fā)電系統(tǒng)依賴于自然條件，如受天氣、季節(jié)影響較大的太陽(yáng)能發(fā)電，受風(fēng)速穩(wěn)定性限制的風(fēng)力發(fā)電等。二是動(dòng)力儲(chǔ)存技術(shù)不成熟，造成動(dòng)力儲(chǔ)存不能有效調(diào)節(jié)，使系統(tǒng)穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性受到影響。三是前期投入較高的新能源發(fā)電設(shè)備，維護(hù)保養(yǎng)費(fèi)用不低。四是大規(guī)模上網(wǎng)需要解決保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的電網(wǎng)彈性、錯(cuò)峰能力等問題。

2" 人工智能在新能源發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用

2.1" 發(fā)電預(yù)測(cè)與調(diào)度優(yōu)化

新能源發(fā)電系統(tǒng)應(yīng)用人工智能的關(guān)鍵是發(fā)電預(yù)測(cè)和調(diào)度優(yōu)化，具體流程如圖1所示。發(fā)電預(yù)測(cè)模型是通過采集發(fā)電系統(tǒng)的大量歷史氣象數(shù)據(jù)、地理位置信息和運(yùn)行參數(shù)而構(gòu)建的。這些模型通常采用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵參數(shù)的精確預(yù)測(cè)，如太陽(yáng)能輻射強(qiáng)度、風(fēng)速等在未來一段時(shí)間內(nèi)的變化。智能調(diào)度系統(tǒng)基于預(yù)測(cè)結(jié)果和電網(wǎng)負(fù)荷需求，對(duì)發(fā)電機(jī)組工作狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)供需平衡。儲(chǔ)能設(shè)備的充放電策略也可以通過優(yōu)化算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，使系統(tǒng)的靈活性和穩(wěn)定性得到進(jìn)一步提高[2]。例如，在保證最大發(fā)電效率和降低運(yùn)行成本的同時(shí)滿足電網(wǎng)需求，可以使用遺傳算法或粒子群優(yōu)化算法來尋找最優(yōu)的調(diào)度方案。

2.2" 能源管理與優(yōu)化調(diào)度

新能源發(fā)電系統(tǒng)采用多種傳感器和智能監(jiān)測(cè)裝置，對(duì)發(fā)電系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)控，并收集包括發(fā)電量設(shè)備狀態(tài)電網(wǎng)負(fù)荷等在內(nèi)的大量數(shù)據(jù)。然后運(yùn)用支持向量機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而對(duì)今后的能源需求和發(fā)電能力進(jìn)行預(yù)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，智能調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和電網(wǎng)的實(shí)時(shí)需求，自動(dòng)調(diào)整發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，達(dá)到供需平衡的目的。優(yōu)化算法還能對(duì)儲(chǔ)能裝置的充放電策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，使系統(tǒng)進(jìn)一步具有更高的靈活性和穩(wěn)定性。通過這種方式，既能為能源的高效利用提供保障，又能為環(huán)境保護(hù)貢獻(xiàn)一份力量。以遺傳算法或粒子群優(yōu)化算法為依據(jù)，以最優(yōu)的調(diào)度方案為基礎(chǔ)，以最大限度地提高發(fā)電效率并降低運(yùn)行成本為目標(biāo)，從而達(dá)到對(duì)電網(wǎng)需求的最優(yōu)滿足。

2.3" 故障檢測(cè)與維護(hù)

故障檢測(cè)與維護(hù)是新能源發(fā)電系統(tǒng)中人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域，具體流程如圖2所示。在這套流程中，為了獲得實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)并識(shí)別潛在的故障模式和早期預(yù)警信號(hào)，將結(jié)合多種傳感器和智能監(jiān)控設(shè)備，對(duì)發(fā)電系統(tǒng)的各種關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行采集。然后運(yùn)用支持向量機(jī)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而識(shí)別出故障模式和預(yù)警信號(hào)。一旦探測(cè)出異常情況，智能維護(hù)系統(tǒng)將自動(dòng)發(fā)出警報(bào)并進(jìn)行相應(yīng)維修策略的推薦。另外，還可以對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘故障發(fā)生的規(guī)律性以及故障類型及其發(fā)生的可能性，從而對(duì)今后可能發(fā)生的故障做到心中有數(shù)，防患于未然[3]。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分別對(duì)圖像中的異?；驎r(shí)間序列數(shù)據(jù)中的故障模式進(jìn)行識(shí)別和預(yù)測(cè)。

3" 基于人工智能的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法

3.1" 人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)框架

人工智能為新能源發(fā)電系統(tǒng)的智能化提供了強(qiáng)有力的支持，具體的系統(tǒng)框架如圖3所示。

在數(shù)據(jù)采集階段，發(fā)電系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)作數(shù)據(jù)，包括發(fā)電量、裝置狀況、環(huán)境狀況等資訊，都是通過整合各種感測(cè)器與監(jiān)控裝置來收集。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)，在預(yù)處理階段進(jìn)行清理規(guī)范，對(duì)噪聲、異常值進(jìn)行清除，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。在特征提取階段，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供有意義的輸入，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別出與發(fā)電效率最相關(guān)的特征。進(jìn)入模型訓(xùn)練階段，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合擬合發(fā)電系統(tǒng)的性能模型，采用支持向量機(jī)等先進(jìn)算法。在性能評(píng)估階段，測(cè)試模型的預(yù)測(cè)精度和概括能力，并通過交叉驗(yàn)證等手段來保證模型的有效性[4]。在應(yīng)用部署階段，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和優(yōu)化調(diào)度，在發(fā)電系統(tǒng)的控制系統(tǒng)中嵌入訓(xùn)練好的模型。

3.2" 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證

在基于人工智能的新能源發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中，根據(jù)收集的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，采用支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在訓(xùn)練過程中，模型參數(shù)通過最小程度的損失函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，從而使模型對(duì)發(fā)電系統(tǒng)的輸出進(jìn)行盡可能精確地預(yù)測(cè)。損失函數(shù)L（θ）通常表示為預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異度量，例如均方誤差（MSE）

3.3" 算法選擇與優(yōu)化

在基于人工智能的新能源發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中，如支持向量機(jī)（SVM）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等基于問題特性和數(shù)據(jù)特性的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過超參數(shù)的調(diào)校使車型的性能得到進(jìn)一步的提升。通過網(wǎng)格查找、隨機(jī)查找或貝葉斯優(yōu)化等方式，可以實(shí)現(xiàn)超參數(shù)調(diào)優(yōu)。例如，對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不同的超參數(shù)組合的效果可以通過交叉驗(yàn)證進(jìn)行評(píng)估，選擇超參數(shù)的最佳設(shè)定。假設(shè)θ代表模型的超參數(shù)集合，那么在交叉驗(yàn)證中平均損失可以用以下表示

4" 案例分析

4.1" 案例背景與項(xiàng)目概況

某新能源發(fā)電公司面臨著發(fā)電效率不穩(wěn)定的問題，特別是在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域。為了解決這一挑戰(zhàn)，該公司引入了一套基于人工智能的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案。該項(xiàng)目的目標(biāo)是通過預(yù)測(cè)風(fēng)速變化和優(yōu)化發(fā)電機(jī)組的工作狀態(tài)來提高風(fēng)力發(fā)電的效率。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)來預(yù)測(cè)未來的風(fēng)速，并結(jié)合實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)和發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，開發(fā)了一套智能調(diào)度系統(tǒng)。

4.2" 人工智能模型應(yīng)用過程

公司引入一套人工智能的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案來解決風(fēng)力發(fā)電機(jī)效率不穩(wěn)定的問題。項(xiàng)目組利用各種感應(yīng)器采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括氣象參數(shù)和發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，如風(fēng)速、風(fēng)向、溫度等。然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建了風(fēng)速的預(yù)報(bào)模型，對(duì)以往歷史資料進(jìn)行分析，對(duì)今后一段時(shí)間內(nèi)風(fēng)速變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。在模型的訓(xùn)練過程中，利用反向傳播算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到最小化預(yù)測(cè)誤差的目的。為了提高預(yù)報(bào)模型的泛化能力，項(xiàng)目組也采取了交叉驗(yàn)證技術(shù)來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。這套智能調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測(cè)的風(fēng)速變化和發(fā)電系統(tǒng)當(dāng)前的實(shí)時(shí)狀態(tài)，能夠自動(dòng)調(diào)整發(fā)電機(jī)組的工作狀態(tài)，使發(fā)電效率達(dá)到最大。這套系統(tǒng)將動(dòng)態(tài)地改變?nèi)~片角度和發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速等參數(shù)，從而保證在不同風(fēng)速條件下都能達(dá)到最佳的發(fā)電效率，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整。

4.3" 系統(tǒng)應(yīng)用效果分析

基于人工智能的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中取得了顯著的效果，具體見表1。平均風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差從1.2 m/s降低到了0.5 m/s，改善百分比達(dá)到了58.30%，表明風(fēng)速預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性有了顯著提高。發(fā)電效率從2 300 kWh/MW增加到了2 800 kWh/MW，提升了21.70%，說明通過優(yōu)化發(fā)電機(jī)組的工作狀態(tài)，顯著提高了發(fā)電效率。系統(tǒng)停機(jī)時(shí)間從每月15 h減少到了5 h，減少了66.70%，表明智能調(diào)度系統(tǒng)的引入有效降低了非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間。葉片調(diào)整頻率從每月20次降低到了12次，減少了40.00%，意味著通過優(yōu)化葉片的角度調(diào)整策略，減少了不必要的機(jī)械磨損。發(fā)電量從每月1 500 MWh增加到了1 800 MWh，提升了20.00%，顯示了發(fā)電總量的顯著增長(zhǎng)。風(fēng)速預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率從75%提高到了90%，提高了20.00%，進(jìn)一步證明了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在提高預(yù)測(cè)精度方面的效果。

5" 結(jié)束語(yǔ)

運(yùn)用人工智能有助于提高新能源發(fā)電系統(tǒng)的可靠性與經(jīng)濟(jì)效益，可以顯著提升發(fā)電效率，減少運(yùn)營(yíng)成本，并增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。展望未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，期待看到更多創(chuàng)新性的解決方案被應(yīng)用于新能源發(fā)電領(lǐng)域，不僅有助于推動(dòng)可再生能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，也將為實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)和促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展作出重要貢獻(xiàn)。

人工智能的引入，使新能源發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電效率得到明顯改善，并有效降低經(jīng)營(yíng)成本，同時(shí)提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性與反應(yīng)速度。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步與發(fā)展，人工智能應(yīng)用于新能源發(fā)電領(lǐng)域有望帶來更多創(chuàng)新性的解決方案，來促進(jìn)可再生能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。并為實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)的達(dá)成與促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展作出重要貢獻(xiàn)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型與綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 晏創(chuàng).基于人工智能算法的風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電氣技術(shù)與經(jīng)濟(jì)，2024（7）：95-97.

[2] 王志強(qiáng).基于智能技術(shù)的光伏發(fā)電系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)分析[J].集成電路應(yīng)用，2024，41（4）：290-291.

[3] 王宏.光伏發(fā)電系統(tǒng)中復(fù)合人工智能控制最大功率點(diǎn)[J].信息通信，2019（9）：285-287.

[4] 鄭小春，李明，黃志星，等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)力發(fā)電變槳系統(tǒng)自適應(yīng)容錯(cuò)控制方法[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程，2023，52（10）：57-60.

[5] 寇永寬.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)短期功率預(yù)測(cè)方法研究[J].電工技術(shù)，2021（4）：29-31.