摘 要：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。本文从分析我国风力发电的现状出发，在总结分析风力发电技术发展的基础上，对我国风电发展过程中存在的主要问题进行了探讨分析，提出了相关建议。
关键词：风力发电；现状；技术发展
能源、环境是当今人类生存和发展所要解决的紧迫问题。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。
1我国风力发电的现状
2005年2月，我国国家立法机关通过了《可再生能源法》，明确指出风能、太阳能、水能、生物质能及海洋能等为可再生能源，确立了可再生能源开发利用在能源发展中的优先地位。2009年12月，我国政府向世界承诺到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%~45%，把应对气和变化纳入经济社会发展规划，大力发展包括风电在内的可再生能源与核能，争取到2020年非化石能源占一次能源消费比重达到15%左右。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。
我国自上世纪80年代中期引进55kW容量等级的风电机投入商业化运行开始，经过二十几年的发展，我国的风电市场已经获得了长足的发展。到2009年底，我国风电总装机容量达到2601万kW，位居世界第二，2009年新增装机容量1300万kW，占世界新增装机容量的36%，居世界首位[1,2]。可以看出，我国风电产业正步入一个跨越式发展的阶段，预计2010年我国累计装机容量有望突破4000万kW。
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。随着国内5WM容量等级风电产品的相继下线，以及国内兆瓦级机组在风电市场的普及，标志我国已具备兆瓦级风机的自主研发能力。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。目前我国风电机组整机制造业和关键零部件配套企业已能已能基本满足国内风电发展需求，但是像变流器、主轴轴承等一些技术要求较高的部件仍需大量进口。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。
2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。
2.1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。从20世纪80年代中期的55kW容量等级的风电机组投入商业化运行开始，至1990年达到250kW，1997年突破1MW，1999年即达到2MW。进入21世纪，兆瓦级风力机逐渐成为国际风电市场上的主流产品。2004年德国Repower即研制出第一台5MW风电机，Enercon开发出第二代直驱式6WM风电机，预计2013年单机容量将突破15MW[1,3]。从世界范围来看，1.5MW-2MW的机型占世界机组容量的比例，已从2007年的63.7%飞速上升到80.4%；而在我国，2005年风电场新安装的兆瓦级风电机组占当年新装机容量的21.5%，而2009年比例已经上升到86.86%。这表明容量风电机组已经成为我国风电市场上的主流产品。
2.2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[5,6]，这是因为：
1）自然风速的大小和方向随着大气的气压、气温和湿度等的活动和风电场地形地貌等因素的随机性和不可控性，这样风力机所获得的风能也是随机和不可控的。
2）为使风能利用率更高，大型风力发电机组的叶片直径大约在60m~100m之间，因此风轮具有较大的转动惯量。
3）自动控制在风力发电机组的并网和脱网、输入功率的优化和限制、风轮的主动对风以及运行过程中故障的检测和保护中都应得到很好的利用。
4）风力资源丰富的地区通常环境较为恶劣，在海岛和边远的地区甚至海上，人们希望分散不均的风力发电机组能够无人值班运行和远程监控。这就对风力发电机组的控制系统可靠性提出了很高的要求。
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。
变桨距是根据风速和发电机转速来调整叶片桨距角，从而控制发电机输出功率，由传动齿轮箱、伺服电机和驱动控制单元组成。随着风电控制技术的发展，当输出功率小于额定功率状态时，变桨距风力发电机组采用OptitiP技术，即根据风速的大小，调整发电机转差率，使其尽量运行在最佳叶尖速比，以得到理想的输出功率。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。
2.3风力发电机组控制策略的发展
风能是一种能量密度低、稳定性较差的能源，由于风速、风向的随机性变化，导致风力机叶片攻角不断变化，使叶尖速比偏离最佳值，风力机的空气动力效率及输入到传动链的功率发生变化，影响了风电系统的发电效率并引起转矩传动链的振荡，会对电能质量及接入的电网产生影响，对于小电网甚至会影响其稳定性。风力发电机组通常采用柔性部件，这有助于减小内部的机械应力，但同时也会使风电系统的动态特性复杂化，且转矩传动模块会有很大振荡。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[7,8]。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。
