【人工智能-深度学习在风电场自动有功功率控制系统中的应用】
随着科技的飞速进步和社会对能源需求的不断增加，可再生能源的重要性愈发凸显。风力发电作为极具潜力的可再生能源，已经成为全球各国关注的焦点。然而，风能的不稳定性与不确定性给风电场的利用带来了挑战。为了解决这个问题，人们开始探索将风电场接入电网自动发电控制系统（AGC），以提高风能的利用率和风电场的有功功率控制能力。
风电场自动有功功率控制系统的实时性和准确性对于整个电网系统的稳定运行至关重要。在实际操作中，这一系统通常涉及风力机的变桨距控制系统以及风电场的负荷控制策略。变桨距风力机能够在风速超过额定值时仍能保持稳定的输出功率，为风电场的整体有功功率控制提供了可能。
论文作者Li Wei在导师Sun Jianping教授指导下，针对某新能源公司的“风电场远程监控系统”项目，深入研究了风力机变桨距控制系统的设计，以及风电场的OPC（OLE for Process Control）风机通信接口程序。通过使用C++和MFC（Microsoft Foundation Classes）设计出风机启停控制和风电场有功功率控制的OPC Client接口程序，确保风电场能够快速响应AGC的负荷指令。
此外，利用MATLAB/SIMULINK平台，作者对丹麦vestas的V80-2000风力机（2MW）的变桨距控制系统进行了建模仿真，进一步分析了变桨距风力机的控制性能。通过实际数据的采集，验证了风力机自动有功功率控制的实时性和稳定性。
这项研究为风电场的自动有功功率控制方案提供了有价值的参考。通过对风电场风机有功功率控制接口软件的研发和风力机变桨距控制系统的深入理解，可以为未来的风电场控制技术提供更高效、可靠的解决方案。
关键词：风力发电；有功功率控制；OPC通信；MATLAB仿真；变桨距控制系统
