以火电为首的传统能源方式需要源源不断供给煤炭等原材料，而水电也需要依赖大坝囤积的大量江水。
相比之下，太阳能和风能等新能源似乎更加灵活，但它们也更加不稳定。
光伏存在显著昼夜差异，风电则相对更加平稳。
在大自然环境中，风的大小和方向时刻都在发生着变化，这也就导致风力发电机捕获的风能始终处于波动状态，进而难以得到稳定的发电量，这最终体现在输出电流的幅值和频率上，电力输出的巨大不确定性使风电被贴上了“垃圾电”的标签。
风力发电机 | 图源：免版权图库然而，风力发电机组内部安装有专用的大功率变流器，随着电力技术的进步日趋成熟，机组发出的巨大电流可以通过整流、滤波等方式转化为质量可靠的交流电，但“垃圾电”的标签却仍旧无法完全摘掉，因为风电所面临的问题远远比这个还要复杂。
最为关键的是，风电机组无法提前感知到即将到来的风，当大风来临时往往猝不及防，它们首先需要一双千里眼和一对顺风耳，其次是一整套智能控制策略。
高压电网 | 图源：Pixabay当风电场遇到风速发生大幅变化时，大批风电机组可能需要在短期内完成并网及脱网的任务，这会使电网不得不承受强烈的冲击。
而为了维护电网的稳定，工作人员需要持续对上网的风电电量进行调配，使其能够与用户端的消耗量相匹配。
实际上，现在安装的风力发电机已经配备了全面可靠的风资源预测工具，工程师结合当地多年的气象数据，利用大数据和机器学习人工智能算法开发了风况预测模块，可以准确地预测大气流动的方向和强度，评估机组运行时的载荷和工作状态。
高压变压站 | 图源：免版权图库在我们的日常生活中，开灯则亮，关灯则灭，似乎电网无时无刻都可以满足我们的用电需求。
但承载着大量负荷的电网，始终都处在动态波动的状态，现代电网可以承受一定范围内的电力波动，并且可以通过结合用户习惯，提前预测耗电量，并进行预先调控。
然而，以风电场为单位进行集中并网发电的模式并不是温顺的“宠物”，它有时突然冒出的怪脾气甚至会让电网瘫痪。
这只尚未被完全驯服的“物种”，给未来风能技术的提升指明了方向，我们和风电也许可以和谐相处。
人工智能助力发电 | 图源：头条图库
