一、风力发电控制系统类型

目前，风力发电的控制方法有两种：一种是双馈风力发电，另一种是直接驱动风力发电。在风电行业，双馈风力发电是一种应用广泛的新型风力发电。随着电力行业的发展和智能化的发展，电力行业的恒速恒频、变频调速、变频调速等新技术广泛应用于风力发电的控制中。四种控制方法是无功优化控制、矢量控制、直接功率控制和滑模控制。随着风力发电的发展，直接驱动永磁风力发电逐渐得到广泛应用。其特点是简单有效，投资少。其特点是干扰观察控制、扭矩反馈控制、叶尖速比控制和功率反馈控制。

二、信息控制技术在风力发电控制系统中的应用

2.1自适应技术的应用

风力发电在运行过程中会产生大量的参数，早期常规方法的敏感性和控制效果并不令人满意。随着风力发电技术的发展，这些方法不仅能有效地控制它们，而且很可能导致电网的安全运行。随着科学技术的快速发展，风力发电的自动化程度越来越高，采用了先进的自动调节技术。当风力发电发生故障时，系统会根据机组的运行情况及时发现机组的运行状态，并采取有效的控制策略。

在此背景下，自适应技术可以解决上述问题，提高系统的运行敏感性，根据系统参数和运行规则进行调整，识别目标的动态特性，根据识别结论做出相应的判断，根据外部条件的变化实现系统的自动调整。

2.2专家评估技术的应用

技术鉴定采用大数据技术；一种以数据库为核心的辅助软件，可以进行专家思考和模拟整个过程，具有很强的可信度和可操作性。在实施过程中，专家评价技术的主体是知识库；推理演绎模块、专家数据库、知识储备和经验模拟。在风力发电的实际问题和情况下，该技术进行综合、综合的分析和判断，确保了决策的实用性和针对性。

风力发电是一种结构复杂的系统；结合各方面的特点，一旦小系统出现问题，就会对整体性能和安全产生不利影响。利用该技术，可以跟踪风电机组的电力信号、故障信息、特征矢量等信息，促进风电机组的安全高效运行。

根据风力发电及其相关系统的复杂性和系统的概念，在复杂的环境中存在更多的问题、更复杂的问题和更难处理的问题“专家评价”该技术可以实时跟踪和分析各种部件，并使用专业的逻辑和函数推导来正确诊断问题，以确保风电控制系统的正常和安全运行。

2.33人工神经网络技术的应用

ANN它是一种发展迅速、智能化取得巨大成就的先进技术。它是一种可用于风力发电实际运行的非线性自适应数据处理技术。与其他技术相比，ANN具有良好的抗逆性和容错性。

对于风能，风速和风向不是一成不变的。要准确预测风速，必须注意预测方法的应用，进一步确定预测时间和位置。在实际应用中，可以采用小波法准确预测风速ANN技术与小波技术相结合，预测风力发电。

在使用神经网络技术之前，可以使用神经网络进行预测，以提高动态特性。即使风的影响很大，也能保证系统的稳定运行。此外，在风力发电的发展中，采用了基于神经网络的变桨距离控制方法，可以有效克服变桨参数的滞后和时变。

在此基础上，使用BP算法、遗传算法和其他方法建立了一个新的电力系统。该方法在风力发电故障分析中得到实际应用，可有效解决问题，提高系统的工作稳定性。

2.最优控制智能技术的应用

在自然条件下，风的方向和速度不稳定；然而，这两个因素在风力发电中起着关键作用。因此，在风力发电的运行中，其可控性非常差。因此，在风力发电的运行中，必须进行有效的调节，以确保其运行的稳定性。因此，在风力发电的运行过程中，可以采用最佳的智能技术对风速传感设备、发电机等进行实时监控，及时获取风速和风能变化的数据，使其处于相对稳定的位置。由于传统风力发电控制技术相对落后，机组工作条件恶劣，需要控制机组启停和发电控制，风速线性建模困难，给机组工作带来很大困难。

风力发电采用最佳控制技术，可有效确定风速捕获和平均风速，建立科学的线性数学模型，有效调节数据与数据的相互影响。同时，根据实际情况和具体情况，通过优化线性建模方法，确保数据的准确性，通过向量控制的动力学建模确定最佳稳压器的输出。

此外，还可以通过调节换向器的转速来调节发电机，从而防止风速的测量畸变。为了获得口阀风能，引入反馈线性化和跟踪控制技术，实时跟踪控制，利用优化叶片速度比，确保额定风速和风能，实现机组的功率控制。

在此基础上，使用LQG算法找到了一系列的控制顺序，并设计了最佳，并进行了相应的调整。因此，在标称速度下，可以鼓励发生器尽可能获得风，引入自由参数，然后分配高频和低频加权，以确保最佳系统运行。

2.5微分几何技术

在数学界，微分几何是一个非常关键的研究课题，广泛应用于现实的各个方面。从根本上说，差分几何的主要目的是对其进行线性分析，从某种意义上说，风力发电的运行是非线性的，在实际运行中，其运行速度会受到风速的影响。

在风力发电的控制中，首先要解决的问题是将其非线性特性转化为线性方程，然后通过双馈发电机输出到相应的指令中，再利用差分几何理论进行调整，保证整个系统的稳定性。

同时，利用该技术可以有效地捕捉风能，提高风电的利用率。在实践中，如果风速超过设计要求，可以降低风扇的速度，并控制其功率，以确保其在规定的范围内。同时，差分技术的应用也可以取代现有的技术，以提高风力发电的运行性能。微分几何在工程中非常困难，特别是在计算中。随着现代技术的发展，CPU其计算能力逐步提高，为风力发电控制采用微分几何技术奠定了坚实的基础。

总结

综上所述，本文从风力发电的主要设备和各种信息技术的应用，对风力发电的运行和管理有了更清晰的认识。虽然风力发电控制仍处于模型化阶段，但取得了一些进展，具有很大的应用潜力。风力发电控制采用神经网络技术、最优控制技术和微分几何技术具有重要的实用价值。