“远景能源王晓宇解读风电领域的“矩阵革命””

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编辑:我们正处在向智能化升级的历史进程中，物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代新闻技术加速了向各个领域的渗透。 风电领域的“矩阵革命”到来，人工智能在风电行业已经不再是概念和装饰，而是更加具体现实的应用实践。 聪明的价值将在风电平价之后进一步被发现和利用。

“最近，围绕智能风扇和智能风场这两个重要场景，远景能源已经完成了将ai勾结整个产业链的布局，提供平价时代为风力发电提高质量的插件。 ”远景能源*技术官王晓宇博士说。

提高了ai加力风扇的效率和可靠性

风电进入平价时代，降低该插件是风电领域的刚需。 王晓宇博士认为，无论是粉丝制造还是风场的建设，降低材料价格都越来越难。 “只有通过ai技术提高效率、优化价格、控制风险、增加收益、保障粉丝和项目安全质量的可靠性，才能真正处理风电领域的痛点，满足质量提升的诉求。 ”。

从智能风扇到智能风场windos、greenwich、智能物联网操作系统enos，远景能源完成了智能化、数字化技术的储备与积累，为ai落地风扇的设计与制造、风场设计与建设奠定了技术基础。

而且作为中国第二、世界第五大粉丝制造商，远景能源目前有8000台以上、1600万千瓦以上的智能风扇单元。 作为中国较早的智能粉丝供应商，远景能源在智能粉丝中积累的大量数据，在智能时代确实是无形之宝。

传统的风机风场设计基于流体力学、结构动力学的理论模型，通过数值模拟预测产品的物理历史，通过有限的实验闭环验证确认产品设计的可靠性。 但是，实际的粉丝风场空之间的尺度巨大，处于非常随机的物理场景中。 由于这只依赖有限的地形特征和较长的数值模拟，无法准确预测风扇风场超过20个生命周期的物理历史，风扇风场的设计精度受到严重限制，难以实现lcoe的优秀设计目标。

基于aiot、大数据平台、数字双胎技术，粉丝风场完全可以通过一个ai系统交互完成设计。 也就是说，ai不仅可以帮助工程师设计更优异的发电性能、更低的电价风扇风场，还可以大大缩短风扇风场设计的周期，大幅降低风设计环节的价格，提高效率。

“为了实现这一点，王晓宇博士说:“支持粉丝风场设计系统的数据中台和ai中台很重要。” 远景能源智能粉丝和智能风场助力的是远景enos平台。 作为已经建成的全球大能源aiot系统，接入了包括风场在内的超过100gw的能源终端，在其大数据中，为风机风场设计提供了设计历史数据和对应的运行风机随时随地的数据，准确可靠。 强化学习算法还通过大量前向数据的训练，实现虚拟粉丝风场对实际粉丝风场的无限逼近，消除特征数据不足对粉丝风场学习和训练的制约。

ⅰ辅助风电全生命周期的优良设计与运行

王晓宇博士表示，ai帮助粉丝风场完成优lcoe设计，ai应用于风电全产业链一半的历史，智能粉丝智能化运行战略和风场优业绩的实现，在后津贴时代尤为重要，需要ai提供大力支持。

从以前的风机风场运行来看，受风机智能化水平、aiot技术不足和设计、运行大数据能力的限制，风电资产运行状况不透明，风机大部分受损报警和状态运维不足，风电场能量利用率( eba )计算不准确。

因此，王晓宇博士强调了aiot透明化风电场实际运行的内在状态，为资产智能运行、智能运营带来价值创造。 风扇访问aiot后，通过enos操作系统实现了风电场的智能管理。 例如，通过运行数据训练机的气象预报精度，更准确地预测了风速和有效功率，不仅提高了风机的发电效益，还降低了风机维修带来的功率损失。

为什么远景能源重视aiot对粉丝风场的重要性？ 王晓宇博士认为，在aiot的支持下，风机是能源和新闻节点，不仅是电源，更是风力发电资产新闻网上的传感器。 例如，台风机都是能够测量风资源类型的风力发电塔，台风机都是收益和价格传感器，实时测量风力发电资产的价值和收益。

王晓宇博士这样比喻说:“从提高效率和收益的角度来看，也可以把aiot看成是整个风场发电量的倍增器。”

ai刺激领域创新的想象力

作为世界三家具拥有自主知识产权的风机动力学求解器技术企业之一，远景能源基于对aiot系统和风机主要部件核心技术的认识发现了内在力量，尝试用ai技术提高风机风场的产品化。

王晓宇博士表示，远景aiot、大数据和人工智能，无疑将使新闻技术( it )和操作技术( ot )深入融合，产生降低该插件的革命性创新应用。

王晓宇博士表示，未来远景能源要求用模拟器设计风机，通过场景模拟风机的运行战略训练，完成风机从虚拟到真实的下一步。 这将进一步缩短粉丝从设计开发到量产的周期，让粉丝超越人类灌输的知识，实现自我学习和自我进化，真正处理粉丝每一机的定制匹配问题，以期提高发电效率和效益。

事实上，目前的远景能源是基于现有的粉丝风场设计平台，在安全可靠的边界条件下，根据20年、25年或30年的风场项目生命周期诉求设计粉丝风场，从而创造实际项目的收益率，