王宏伟

摘要：能源、环境是当今人类生存和发展所要解决的紧迫问题。风电是可再生、无污染、能量大、前景广的能源，大力发展风电这一清洁能源已成为世界各国的战略选择。随着国家新能源发展战略的提出和实施，我国风电产业进入跨越式发展的阶段。

关键词：风力发电；现状；技术发展

常规能源以煤、石油、天然气为主，它不仅资源有限，而且造成了严重的大气污染。因此，对可再生能源的开发利用，特别是对风能的开发利用，已受到世界各国的高度重视。风电是可再生、无污染、能量大、前景广的能源，大力发展风电这一清洁能源已成为世界各国的战略选择。我国风能储量很大、分布面广，开发利用潜力巨大。近年来我国风电产业及技术水平发展迅猛，但同时也暴露出一些问题。总结我国风电现状及其技术发展，对进一步推动风电产业及技术的健康可持续发展具有重要的参考价值。

一、我国风力发电的现状

随着新能源产业成为国家战略新兴产业规划的出台，风电产业迅猛发展，有望成为我国国民经济增长的一个新亮点。从技术发展上来说，我国风电企业经过“引进技术—消化吸收—自主创新”的三步策略也日益发展壮大。

同时，我国风电装备制造业的产业集中度进一步提高，国产机组的国内市场份额逐年提高。因此，我国风电装备制造业必须增强技术上的自主创新，加强风电核心技术攻关，尤其是加强风电关键设备和技术的攻关。

二、风力发电的技术发展

风力发电技术是涉及空气动力学、自动控制、机械传动、电机学、力学、材料学等多学科的综合性高技术系统工程。目前在风能发电领域，研究难点和热点主要集中在风电机组大型化、风力发电机组的先进控制策略和优化技术等方面。

1、风力发电机组机型及容量的发展。现代风力发电技术面临的挑战及发展趋势主要在于如何进一步提高效率、提高可靠性和降低成本。作为提高风能利用率和发电效率的有效途径，风力发电机单机容量不断向大型化发展。容量风电机组已经成为我国风电市场上的主流产品。

2、风力发电机组控制技术的发展。控制技术是风力发电机组安全高效运行的关键技术，因此，众多学者都致力于深入研究风力发电的控制技术和控制系统，这些研究工作对于风力发电机组优化运行有极其重要的意义。计算机技术与先进的控制技术应用到风电领域，并网运行的风力发电控制技术得到了较快发展，控制方式从基本单一的定桨距失速控制向变桨距和变速恒频控制方向发展，甚至向智能型控制发展。

定桨距型风力机指桨叶与轮毂的连接是固定的，即桨距角固定不变，当风速变化时，桨叶的迎风角度固定不变。失速型是当风速高于额定风速，利用桨叶翼型本身所具有的失速特性，即气流的攻角增大到失速条件，使桨叶的表面产生涡流，将发电机的功率输出限制在一定范围内。失速调节型的优点是简单可靠，当风速变化引起输出功率变化时，只通过桨叶的被动失速调节而控制系统不做任何控制，使控制系统大为简化。其缺点是叶片重量大，桨叶、轮毂、塔架等部件受力较大，机组的整体效率较低，也使得这些关键部件更容易疲劳磨损。

变速恒频风力发电机组是近年来发展起来的一种新型风力发电系统，其转速不受发电机输出功率的限制，而其输出电压的频率、幅值和相位也不受转子转速的影响。与恒速风电机组相比，它的优越性在于：低风速时能够跟踪风速变化，在运行中保持最佳叶尖速比以获得最大风能；高风速时利用风轮转速的变化调节风力机桨距角，在保证风电机组安全稳定运行的同时，使输出功率更加平稳。变速恒频风力发电机组通过励磁控制和变桨距调节来实现最佳运行状态。变桨距风力发电机组的优点是：输出功率平稳，在额定点具有较高的风能利用系数，具有更好的起动性能与制动性能，能够确保高风速段的额定功率。

3、风力发电机组控制策略的发展。目前，对风力发电机的控制策略研究根据控制器类型可分为两大类：基于数学模型的传统控制方法和现代控制方法。传统控制采用线性控制方法，通过调节发电机电磁转矩或桨叶节距角，使叶尖速比保持最优值，从而实现风能的最大捕获。对于快速变化的风速，其调节相对滞后。同时基于某工作点的线性化模型的方法，对于工作范围较宽、随机扰动大、不确定因素多、非线性严重的风电系统并不适用。现代控制方法主要包括变结构控制、鲁棒控制、自适应控制、智能控制等。变结构控制因具有快速响应、对系统参数变化不敏感、设计简单和易于实现等优点而在风电系统中得到广泛应用。鲁棒控制具有处理多变量问题的能力，对于具有建模误差、参数不准确和干扰位置系统的控制问题，在强稳定性的鲁棒控制中可得到直接解决。模糊控制是一种典型的智能控制方法，其最大的特点是将专家的知识和经验表示为语言规则用于控制，不依赖于被控制对象的精确的数学模型，能够克服非线性因素的影响，对被调节对象有较强的鲁棒性。由于风力发电机的精确数学模型难以建立，模糊控制非常适合于风力发电机组的控制，越来越受到风电研究人员的重视。人工神经网络是以工程技术手段来模拟人脑神经元网络的结构与特征的系统。利用神经元可以构成各种不同的拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。利用神经网络的学习特性，可用于风力机的低风速的节距控制。

三、存在的问题及展望

尽管近年来我国风电产业得到了迅猛的发展，但同时也暴露出众多的问题。

首先，我国尚未完全掌握风电机组的核心设计及制造技术。在设计技术方面，我国不仅每年需支付大量的专利、生产许可及技术咨询费用，在一些具有自主研发能力的风电企业中，其设计所需的应用软件、数据库和源代码都需要从国外购买。在风机制造方面，风机控制系统、逆变系统需要大量进口，同时，一些核心零部件如轴承、叶片和齿轮箱等与国外同类产品相比其质量、寿命及可靠性尚有很大差距。其次，我国风电发展规划与电网规划不相协调，上网容量远小于装机容量。风电发展侧重于资源规划，风电场的建设往往没有考虑当地电网的消纳能力，从而造成装机容量大，并网发电少的现状。2009年新增装机容量中1/3未能上网，送电难已经成为制约风电发展的瓶颈。最后，我国风电的技术标准和规范不健全，包括风机制造、检测、调试、关键零部件生产及电场入网等相关标准亟需建立和完善。因此，展望我国未来的风电产业发展，必须加强自主创新掌握核心技术；必须加大电网建设力度，合理规范风电开发；必须加大政策扶持力度，建立健全完善统一的风电标准规范体系。