風是風電發展中最重要的環節，也是風電項目中最大的不確定因素，它影響風力發電機組的設計成本，決定風電機組的最終運行狀況。因而準確地捕捉風況，從而為風機的運行提供有效的參考至關重要。

為了提升了風機風電機組對前方風場的感知能力，將機載式激光雷達與獨立變槳、前饋控制等智能控制策略相結合，讓風電機組從對風遲滯局部的感知進化到預先精準的探測，從而達到降低機組載荷和度電成本的目的。

三年前，33臺風力發電機出現在云南曲靖遠離城鎮的群山中，這里的風，每年可以生產出接近1.2億度的電能。

現在，智能風電工程師趙樹椿帶領團隊再次來到這里，要用一種新的技術，讓這些風力發電機每年再多發電600萬度以上。現有的風機頂部有風速儀和風向儀，只有風吹動儀器之后，笨重的風機才能感知到風，并開始有目標地調整姿態，大量的有效發電時間被浪費在這個過程當中。

趙樹椿給風機安裝的激光多普勒雷達，能提前15秒鐘感知到風。安裝激光雷達半年之后，與去年的同期數據相比，風場發電量增加了300萬度。按照這個趨勢，在這片風場剩余的17年生命周期里，將多發電超過1億度。

激光雷達測風方式為非接觸測量，猶如為風機裝上了觀測風速的眼睛，可以主動測量距離機組前一定范圍的風速，不受氣動外形和尾流的影響，測量精度高。精準的測量結果與連續的趨勢變化感知對機組的主動控制有相當大的指導意義。

目前投入應用的機載式激光雷達屬于相干激光雷達，根據相關光系統可細分為連續波雷達和脈沖雷達，兩者的基本工作原理上是一致的。當相干光束照射到空氣中的氣溶膠顆粒，一部分光會被氣溶膠顆粒散射而產生回波。根據多普勒原理，氣溶膠顆粒沿相關光束方向的運動會導致回波的頻率變化，如下式所示：

上式中，c 代表光速， Vlos是氣溶膠顆粒沿相關光光束方向的運動速度，ν和λ分別代表激光束的頻率和波長，δν是回波信號的頻移。根據多普勒原理，回波信號的頻移是正比于氣溶膠顆粒運動速度（風速）的。在機載式激光雷達內部，回波光束和本機振蕩器（參考光束）在光電探測器內進行拍頻處理，光電探測器的輸出再經過模數轉換，在工控機內進行頻譜處理等數字調解方法，最終獲得風速風向等信息。

在云南的另一片山地，一個全新智能風電場的開發即將開始。他們借助一臺測繪無人機，在數以萬計的預定位置上拍攝照片，加上海量的歷史氣象數據，一個數字化風場，快速出現在電腦上。數字技術，使風電場的建設周期縮短15%以上。收集到的精細數據，還可以快速規劃出最優的風機布局，發電量也將大幅提高。

隨著我國風電行業的持續發展，高功率大葉片機組伴隨著復雜地形帶來的復雜風況，給風機的載荷、壽命和發電量都帶來了不小的挑戰。通過引入機載式激光雷達，并與智能控制策略有機結合，大大提高了機組的技術先進性，給機組帶來多層級的感知能力。

2020年底，中國政府已經宣布，要用十年的時間，將中國的風能、太陽能總裝機容量提升到12億千瓦，前沿的數字技術，將推動中國率先成為發展可再生能源利用上的典范國家。

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