引言
随着经济的快速发展和能源需求的不断提高，传统的火力发电方式对环境造成了严重的污染。虽然经济效益可以在短时间内看到，但不利于社会的健康和长期发展。因此，处理好经济发展与能源保护和环境保护的关系是当今世界发展中面临的一个重要问题。利用新的风能发电模式可以协调环境保护与经济发展的关系，减少两者之间的矛盾，实现能源的良好可回收利用，确保经济的稳定发展。因此，风力发电技术对人类社会的可持续发展具有重要的现实意义，但在风力发电技术中存在一些问题。将人工智能技术与风力发电相结合，不仅可以提高风力发电的整体效率，而且可以有效地解决风力发电技术发展过程中的许多问题，实现风力发电技术与人工智能技术的有效结合，促进我国风力发电产业向更好、更快的方向发展。
1.风力发电技术应用优势分析
在风力发电过程中，自动化控制人员在实际管理决策中，可以合理应用风力发电技术，发挥决定性作用，因此在风力发电自动化控制系统的快速扩展和爆炸性增长背景下，合理应用图像数据和发电机组运行数据，借助风力发电技术，更好地筛选和分析相应数据，提供各种情况和故障服务，也是未来自动化控制系统的重要工作形式。在大数据技术的应用下，风力发电技术的应用不仅可以提供更全面的个性化服务，还可以掌握风力发电机的相关数据，更好地集中收集信息，形成以个人为对象的档案，为有针对性的服务方案提供单个风力发电机，需要引起足够的关注[1]。
2.智能技术在风力发电自动控制系统中的应用
2.1智能技术与可视对讲用户终端之间的集成应用
现阶段，我国智能技术发展迅速，使越来越多的视觉对讲系统制造商越来越重视用户终端设备的研发，在一定程度上促进了智能技术与风电系统的整合，只需要Andriod以系统为核心的可视对讲用户终端安装相应的系统APP软件可以。如果发电系统管理人员的住宅配备了相应的视觉对讲系统，可以有效地替代大量的管理设备，简化风电系统，为管理人员的操作提供极大的便利，使管理人员获得更好的操作体验。
2.2无人机技术在智能检查中的应用
将无人机技术应用于风力发电领域的智能检查工作，不仅可以实现对整个风力发电机组运行状态的实时监控，还可以提高监控和检查效率。在风力发电机组的整个运行过程中，无人机技术的应用主要是通过操作人员控制无人机到达指定位置，拍摄风力发电机组的运行图片，通过传输系统传输给专业技术检测人员，然后技术人员将图片与风力发电机组的正常运行状态进行比较，以达到检测目的。无人机技术的应用不仅可以克服风力对检查工作的影响，还可以全面检查整个风力发电机组的运行状态，弥补传统检查工作无法实现的功能[2]。
2.3.风电功率预测方法
目前，风电功率预测主要是物理预测和统计预测。物理预测法是一种常用的风电功率预测法。通过天气预报提供的数据，可以预测风速、风向等数据信息，并与风场周围的实际信息进行比较。通过构建模型，可以依靠大数据技术准确计算，实现风电功率的准确预算。物理预测法的优点是不需要历史数据的支持，而是需要准确的天气预测数据和风场地理信息作为基础，涉及到很多参数。但天气预报的发布是间隔的，所以物理预测法更适合短期预测。统计预测法主要采用数学统计方法，通过对实际发电量和历史发电量数据的调查，构建模型，通过对数据的统计，实现对未来风电量的合理预测。
2.4.人工智能算法在风电系统微电网系统中的应用
除上述人工智能算法外，还可用于风电系统微电网系统，预测电网负荷，满足电网运行需要。微电网系统是一种小型电网，主要用于连接分布式风电、光伏接入，可有效改善发电功率不稳定，另一方面，由于电网运行负荷小、惯性小、波动性强，导致负荷预测更加复杂、乏味，结合人工智能算法，可更有效地解决负荷预测问题。在正式开始短期负荷预测之前，首先要明确负荷的类型。一般来说，结合微电网的用电特点，负荷主要分为照明、生产、加热等几类，然后根据负荷数据值进行分析整理。在实际模型训练过程中，可以建立微电网单位用电量的历史数据和影响数据的模型，影响数据的重点是温度、风速等气象数据。模型训练完成后，输入未来天气预报相关数据，获得负荷预测值。这种预测方法具有很强的可行性和准确性，从而根据这些预测数据科学调整微电网，大大提高了电网的运行稳定性[3]。
2.55传输系统数据集成分析
风力发电自动控制系统需要在传输系统（物理链路和设备）的应用下进行数据传输。将风力发电技术融入风力发电自动控制系统，ICP/TP传输协议得到了充分的应用。标准化的传输协议也将不可避免地共享传输系统。一套综合布线系统和网络设备可以解决不同系统内部和彼此之间的通信问题。基于公共局域网的风力发电系统共享同一传输网络没有问题。通过分析技术，风力发电自动控制系统的用户端设备可以依靠公共局域网和宽带路由器访问互联网云服务器。
2.6风电机组故障的诊断方法
在整个风力发电机组的运行过程中，故障是影响最大的问题。风力发电机组本质上是一个综合性的机电系统，一旦风力发电设备在运行过程中发生故障，就会影响整个风力发电机组的运行。目前，我国诊断风力发电机组故障的主要方法包括传统诊断、数字诊断和智能故障诊断。将人工智能技术应用于风力发电领域，主要依靠智能故障诊断方法。在应用智能故障诊断方法诊断风力发电机组故障时，主要依靠人工神经网络算法。人工神经网络算法智能故障诊断的具体过程主要分为学习培训和模型应用两个主要方面。及时诊断风力发电机组的故障，不仅可以争取维护和处理故障的时间，还可以尽量减少风力发电机组故障造成的损失[4]。
3结束语
总之，大数据、人工智能、云计算等技术的出现，使智能技术应用于风电领域，实现风电系统的自动运行、维修和故障诊断功能，也使智能技术在风电领域发挥越来越重要的作用。通过智能技术与互联网的综合应用，可以促进风电系统新管理模式的形成，有效解决风电系统运行过程中的各种管理问题，为我国风电场的可靠稳定运行提供强有力的技术保障。
