編者按：我們正處在向智能化升級的歷史進程中，物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術加速向各個行業滲透。風電行業的“矩陣革命”到來，人工智能在風電領域不再是概念和點綴，而是更加具體和實實在在的應用實踐。智能化的價值，將在風電平價后進一步被發現和利用。
 

“近期，圍繞智能風機和智慧風場這兩個關鍵場景，遠景能源已經完成將AI貫穿于整條產業鏈的布局，將在平價時代為風電提質增效賦能。”遠景能源首席技術官王曉宇博士說。

AI賦能風機效率和可靠性提升

風電進入平價時代，降本增效是風電行業的剛需。王曉宇博士認為，無論是風機制造還是風場建設，降低材料成本的難度越來越大，“唯有通過AI技術提升效率，進而優化成本、控制風險、增加收益以及保障風機和項目的安全質量可靠性，才能真正解決風電行業的痛點，進而滿足提質增效的需求。”

從智能風機到智慧風場Wind OS、Greenwich，再到智能物聯網操作系統EnOS，遠景能源完成了智能化、數字化技術儲備和積累，為AI落地風機設計與制造、風場設計與建設奠定了技術基礎。

同時，作為中國第二、全球第五大風機制造商，遠景能源目前擁有8000多臺、1600多萬千瓦的在運智能風機機組。作為中國最早的智能風機供應商，遠景能源在運智能風機積累的大量數據，在智能時代無疑是一座隱形的寶藏。

傳統的風機風場設計，主要基于流體力學、結構動力學的理論模型，再通過數值模擬預測產品的物理歷程，以及有限的實驗閉環驗證來確認產品設計的可靠性。但實際風機風場空間尺度巨大，且處于極為隨機的物理場景，因此僅依靠有限地形特征和時間長度的數值模擬，無法準確預測風機風場在超過20生命周期中所經歷的物理歷程，顯著限制了風機風場的設計精度，也就難以達到LCOE最優設計目標。

而基于AIoT、大數據平臺和數字孿生技術，風機風場完全可在一個AI系統通過交互完成設計，也就是說，AI不但可以幫助工程師設計出更優發電性能、更低度電成本的風機風場，還可以大大縮短風機風場設計的周期，大大降低風設計環節的成本、極致提升效率。

“做到這一點，”王曉宇博士說，“關鍵在于支撐風機風場設計系統的數據中臺和AI中臺的支持。”為遠景能源智能風機和智慧風場賦能的，是遠景EnOS平臺。作為已建成的全球最大能源AIoT系統，其接入了包括風場在內超過100GW的能源終端，其大數據中臺可為風機風場設計提供設計歷史數據以及對應的運行風機在任意時間、地點的數據，且準確可靠，而強化學習算法又可以通過大量正向數據的訓練來實現虛擬風機風場對真實風機風場的無限逼近，解除了特征數據不足對風機風場學習與訓練帶來的制約。

AI助力風電全生命周期最優設計和運行

在王曉宇博士看來，AI幫助風機風場完成最優LCOE設計，只是AI應用于風電全產業鏈的一半歷程，智能風機的智能化運行策略以及風場最優業績的實現，在后補貼時代顯得尤為重要，需要AI提供強力支撐。

從傳統風機風場的運行實際看，受限于風機智能化水平、AIoT技術缺失和設計、運行大數據能力限制，造成風電資產運行狀況不透明，導致風機大部件損傷預警與狀態運維缺失、風電場能量可利用率（EBA）計算不準確，致使風機智能控制策略和風電場最優運行計劃得不到有效實施，因而拉低了風電資產的收益。

也正因為如此，王曉宇博士強調AIoT對于透明化風電場實際運行的內在狀態，實現資產智能運行、智慧運營帶來價值創造。風機接入AIoT后，通過EnOS操作系統實現了風電場智能化管理，比如通過運行數據訓練機位氣象預報準確率，進而更準確地預測風速與有功出力，不僅提升了風機的發電收益，也降低了因為風機維護帶來的電量損失。

為什么遠景能源如此看重AIoT對于風機風場的重要性？王曉宇博士認為，在AIoT支撐下，風機是能量和信息節點，不僅是電源，更是風電資產信息網絡中的傳感器，比如每臺風機都可以是某種類型的可以度量風資源的測風塔，每臺風機都可以是營收和成本傳感器，實時度量著風電資產價值和收益。

“從提升效率和收益的角度看，也可以把AIoT視為風場整體發電量的倍增器。”王曉宇博士這樣比喻道。

AI激發行業創新想象力

作為全球三家具有自主知識產權的風機動力學求解器的技術公司之一，遠景能源正基于對AIoT系統以及對風機關鍵部件核心技術的認知洞察力，嘗試用AI技術助推風機風場產品化進階。

在王曉宇博士看來，遠景AIoT、大數據與人工智能，讓信息科技(IT)與操作技術（OT)深度融合，必定產生出降本增效的革命性創新應用。

據王曉宇博士描述，未來遠景能源將探求用模擬器來設計風機，并通過場景仿真風機運行策略訓練，完成風機從虛擬到真實的最后一步。這將進一步縮短風機從設計開發到批量應用的周期，期望風機超越人類灌輸的知識，自學習和自進化成為現實，進而真正解決風機一機一場景的定制匹配問題，提升發電效率和收益。

實際上，目前遠景能源可以基于現有的風機風場設計平臺，在安全可靠的邊界條件下，根據20年、25年或30年風場項目的生命周期需求來設計風機風場，做實項目收益率。