基于人工智能的新能源發電系統優化設計

摘" 要：由于可再生能源的需求越來越大，新能源發電系統的優化設計成為提高系統效率和經濟性的關鍵。該文概述新能源發電系統的定義、分類及其特點和挑戰，詳細介紹人工智能在新能源發電系統優化方面的應用，提出基于人工智能的系統框架設計。通過具體案例分析揭示人工智能模型在新能源發電系統中的應用過程及其帶來的顯著效果，旨在為新能源發電系統智能化升級提供理論基礎和技術支撐。

關鍵詞：人工智能；新能源發電；發電預測；能源管理；故障檢測

中圖分類號：TM615" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：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

新能源發電系統在能源供應中所占比重隨著全球能源結構的轉變和可再生能源的迅猛發展而逐步提高。但時斷時續、不確定的新能源發電系統對電網穩定運行形成挑戰。在新能源發電系統的優化設計中，人工智能技術顯示出巨大的潛力，這得益于其強大的數據處理能力和模式識別能力。本文將深入探討如何利用人工智能技術解決新能源發電系統存在的問題，以期為促進新能源發電系統智能化發展提供參考。

1" 新能源發電系統概述

1.1" 新能源發電系統的定義與分類

新能源發電系統是指利用可再生資源，如太陽能、風能、水能等轉化為電能新能源發電系統，主要有多種類型，如太陽能光伏發電、風力發電、水力發電等。有助于減少溫室氣體排放和環境污染，它們的共同特點是資源的可再生和對環境的友好。根據能源來源的不同，新能源發電系統分為幾大類，每一類都具有獨特的技術特點和應用場景，如太陽能光伏發電系統、風力發電系統、水力發電系統等。

1.2" 新能源發電技術的主要類型

太陽能光伏發電、風力發電、水力發電是新能源發電技術的主要類型。太陽能光伏發電直接將太陽光通過光伏板轉換為電能，在各種光照條件下，對區域內的太陽光都有很好的利用。風力發電是利用風力帶動的渦輪發電機來制造電力，適用于風力資源較為豐富的地區。而水力發電則是通過水流帶動水輪機轉動而產生電力，適合在河川、水庫等地形條件適合的場所進行發電[1]。

1.3" 新能源發電系統的特點與挑戰

新能源發電系統具有顯著的特點，如綠色、清潔和可持續發展等，但同時也面臨著一些挑戰。一是新能源發電系統依賴于自然條件，如受天氣、季節影響較大的太陽能發電，受風速穩定性限制的風力發電等。二是動力儲存技術不成熟，造成動力儲存不能有效調節，使系統穩定性、經濟性受到影響。三是前期投入較高的新能源發電設備，維護保養費用不低。四是大規模上網需要解決保障電力系統穩定運行的電網彈性、錯峰能力等問題。

2" 人工智能在新能源發電系統優化中的應用

2.1" 發電預測與調度優化

新能源發電系統應用人工智能的關鍵是發電預測和調度優化，具體流程如圖1所示。發電預測模型是通過采集發電系統的大量歷史氣象數據、地理位置信息和運行參數而構建的。這些模型通常采用支持向量機、神經網絡等先進的機器學習算法，以實現對關鍵參數的精確預測，如太陽能輻射強度、風速等在未來一段時間內的變化。智能調度系統基于預測結果和電網負荷需求，對發電機組工作狀態進行自動調節，實現供需平衡。儲能設備的充放電策略也可以通過優化算法進行動態調整，使系統的靈活性和穩定性得到進一步提高[2]。例如，在保證最大發電效率和降低運行成本的同時滿足電網需求，可以使用遺傳算法或粒子群優化算法來尋找最優的調度方案。

2.2" 能源管理與優化調度

新能源發電系統采用多種傳感器和智能監測裝置，對發電系統的實時運行情況進行監控，并收集包括發電量設備狀態電網負荷等在內的大量數據。然后運用支持向量機神經網絡等機器學習算法對數據進行分析，從而對今后的能源需求和發電能力進行預測。在此基礎上，智能調度系統根據預測結果和電網的實時需求，自動調整發電機組的運行狀態，達到供需平衡的目的。優化算法還能對儲能裝置的充放電策略進行動態調整，使系統進一步具有更高的靈活性和穩定性。通過這種方式，既能為能源的高效利用提供保障，又能為環境保護貢獻一份力量。以遺傳算法或粒子群優化算法為依據，以最優的調度方案為基礎，以最大限度地提高發電效率并降低運行成本為目標，從而達到對電網需求的最優滿足。

2.3" 故障檢測與維護

故障檢測與維護是新能源發電系統中人工智能應用的重要領域，具體流程如圖2所示。在這套流程中，為了獲得實時運行數據并識別潛在的故障模式和早期預警信號，將結合多種傳感器和智能監控設備，對發電系統的各種關鍵指標進行采集。然后運用支持向量機或神經網絡等相關的機器學習算法對數據進行分析，從而識別出故障模式和預警信號。一旦探測出異常情況，智能維護系統將自動發出警報并進行相應維修策略的推薦。另外，還可以對歷史故障數據進行分析，挖掘故障發生的規律性以及故障類型及其發生的可能性，從而對今后可能發生的故障做到心中有數，防患于未然[3]。利用卷積神經網絡或遞歸神經網絡可以分別對圖像中的異常或時間序列數據中的故障模式進行識別和預測。

3" 基于人工智能的優化設計方法

3.1" 人工智能驅動的系統框架

人工智能為新能源發電系統的智能化提供了強有力的支持，具體的系統框架如圖3所示。

在數據采集階段，發電系統的實時運作數據，包括發電量、裝置狀況、環境狀況等資訊，都是通過整合各種感測器與監控裝置來收集。對收集到的數據，在預處理階段進行清理規范，對噪聲、異常值進行清除，保證數據質量。在特征提取階段，為后續的模型訓練提供有意義的輸入，使用機器學習算法自動識別出與發電效率最相關的特征。進入模型訓練階段，根據訓練數據集合擬合發電系統的性能模型，采用支持向量機等先進算法。在性能評估階段，測試模型的預測精度和概括能力，并通過交叉驗證等手段來保證模型的有效性[4]。在應用部署階段，實時預測和優化調度，在發電系統的控制系統中嵌入訓練好的模型。

3.2" 模型訓練與驗證

在基于人工智能的新能源發電系統優化設計中，根據收集的歷史運行數據進行模型訓練，采用支持向量機等機器學習算法。在訓練過程中，模型參數通過最小程度的損失函數進行調整，從而使模型對發電系統的輸出進行盡可能精確地預測。損失函數L（θ）通常表示為預測值與真實值之間的差異度量，例如均方誤差（MSE）

3.3" 算法選擇與優化

在基于人工智能的新能源發電系統優化設計中，如支持向量機（SVM）、深度神經網絡（DNN）等基于問題特性和數據特性的機器學習算法，選擇合適的機器學習算法。通過超參數的調校使車型的性能得到進一步的提升。通過網格查找、隨機查找或貝葉斯優化等方式，可以實現超參數調優。例如，對于深度神經網絡模型，不同的超參數組合的效果可以通過交叉驗證進行評估，選擇超參數的最佳設定。假設θ代表模型的超參數集合，那么在交叉驗證中平均損失可以用以下表示

4" 案例分析

4.1" 案例背景與項目概況

某新能源發電公司面臨著發電效率不穩定的問題，特別是在風力發電領域。為了解決這一挑戰，該公司引入了一套基于人工智能的優化設計方案。該項目的目標是通過預測風速變化和優化發電機組的工作狀態來提高風力發電的效率。項目團隊采用了深度學習技術來預測未來的風速，并結合實時氣象數據和發電系統的運行參數，開發了一套智能調度系統。

4.2" 人工智能模型應用過程

公司引入一套人工智能的優化設計方案來解決風力發電機效率不穩定的問題。項目組利用各種感應器采集實時數據，包括氣象參數和發電系統的運行狀態數據，如風速、風向、溫度等。然后利用深度學習技術構建了風速的預報模型，對以往歷史資料進行分析，對今后一段時間內風速變化趨勢進行預測。在模型的訓練過程中，利用反向傳播算法對神經網絡的參數進行調整，以達到最小化預測誤差的目的。為了提高預報模型的泛化能力，項目組也采取了交叉驗證技術來檢驗模型對未知數據的預測能力。這套智能調度系統根據預測的風速變化和發電系統當前的實時狀態，能夠自動調整發電機組的工作狀態，使發電效率達到最大。這套系統將動態地改變葉片角度和發電機轉速等參數，從而保證在不同風速條件下都能達到最佳的發電效率，并對系統進行調整。

4.3" 系統應用效果分析

基于人工智能的優化設計方案在風力發電系統中取得了顯著的效果，具體見表1。平均風速預測誤差從1.2 m/s降低到了0.5 m/s，改善百分比達到了58.30%，表明風速預測模型的準確性有了顯著提高。發電效率從2 300 kWh/MW增加到了2 800 kWh/MW，提升了21.70%，說明通過優化發電機組的工作狀態，顯著提高了發電效率。系統停機時間從每月15 h減少到了5 h，減少了66.70%，表明智能調度系統的引入有效降低了非計劃停機時間。葉片調整頻率從每月20次降低到了12次，減少了40.00%，意味著通過優化葉片的角度調整策略，減少了不必要的機械磨損。發電量從每月1 500 MWh增加到了1 800 MWh，提升了20.00%，顯示了發電總量的顯著增長。風速預測準確率從75%提高到了90%，提高了20.00%，進一步證明了深度學習技術在提高預測精度方面的效果。

5" 結束語

運用人工智能有助于提高新能源發電系統的可靠性與經濟效益，可以顯著提升發電效率，減少運營成本，并增強系統的穩定性和響應速度。展望未來，隨著人工智能技術的不斷進步，期待看到更多創新性的解決方案被應用于新能源發電領域，不僅有助于推動可再生能源產業的發展，也將為實現碳減排目標和促進可持續發展作出重要貢獻。

人工智能的引入，使新能源發電系統的發電效率得到明顯改善，并有效降低經營成本，同時提高系統的穩定性與反應速度。隨著技術的不斷進步與發展，人工智能應用于新能源發電領域有望帶來更多創新性的解決方案，來促進可再生能源產業的發展。并為實現碳減排目標的達成與促進經濟社會的可持續發展作出重要貢獻，同時實現能源轉型與綠色經濟的發展。

參考文獻：

[1] 晏創.基于人工智能算法的風光互補發電系統優化設計與實現[J].電氣技術與經濟，2024（7）：95-97.

[2] 王志強.基于智能技術的光伏發電系統故障診斷與預測分析[J].集成電路應用，2024，41（4）：290-291.

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

[4] 鄭小春，李明，黃志星，等.基于機器學習的風力發電變槳系統自適應容錯控制方法[J].機械設計與制造工程，2023，52（10）：57-60.

[5] 寇永寬.基于機器學習的風力發電系統短期功率預測方法研究[J].電工技術，2021（4）：29-31.