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      從“預測風雨”到“預知電價”,遠景用物理AI為風電收益注入“確定性”

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      “上半年一個風電項目都沒通過投委會決策——因為算不清收益。”一位開發商的感慨,道出“136號文”出臺后當下風電行業面臨最大痛點。近日,國家能源局發布通知組織開展“人工智能+能源 ”試點工作,推動AI與能源領域的深度融合。風電行業如何借助人工智能應對如今的收益不確定并提升資產價值,成為行業發展的關鍵命題。

      風速預測偏差僅0.21米/秒、30天長期預報命中率超80%、風電場收益提升超20%、葉片故障預警提前數月……這是遠景最新的“硬核成績單”。繼今年10月率先發布全球首個伽利略AI風機后,在12月4日舉行的第二十二屆世界風能大會暨第三屆汕頭國際風電技術創新大會上,遠景能源再次系統闡述了以物理人工智能賦能新能源全產業鏈的創新實踐。當行業還在為“風光靠天”而焦慮時,遠景已在多年來自研自制打造的堅實物理基座上,用“遠景天機”氣象大模型與“遠景天樞”能源大模型,將風電從“自然隨機題”解構成“數據最優解”,為行業在不確定性中創造確定性提供了前瞻性方案。

      物理人工智能重構風電價值邏輯

      當前風電行業正經歷從“設備管理”到“價值運營”的深刻轉變。遠景智能技術解決方案總監范勇軍認為,這一過程可分為三個階段:2018年以前的“計劃管理”階段,關注設備可用性,考核TBA;201—-2024年平價時代的“生產運營”階段,強調風場精細化管理和發電質量;自2024年起,隨著新能源全面參與電力市場,行業已進入“價值運營”新階段。

      在這一新階段,風電面臨的挑戰已從簡單的“能否發電”轉變為“何時發電、發多少電最劃算”。遠景能源高級副總裁、首席產品官、風機與裝備產品平臺總裁婁益民曾表示,單純追求裝機規模和發電量的時代已經結束,行業必須從“虛胖”轉向“強健”,從“靠天吃飯”轉向“智慧發電”。電力市場化改革使得每一度電的價值都取決于實時供需關系,風電資產必須具備智能化決策能力。

      然而和火電、水電、光伏等其他能源品種相比,風能最不可控,風電產業對經濟性和可靠性的追求也更高,這使得風電設備的系統設計復雜度遠超其他能源。遠景能源伽利略AI風機產品總監、系統工程負責人王林鵬介紹,遠景以物理人工智能技術為引擎,依托“遠景天機”氣象大模型和“遠景天樞”能源大模型的雙輪驅動,將深耕多年的多物理場動力學仿真技術、伽利略超感知系統、自研自制物理基座深度融合,構建了端到端整機一體化AI設計和運營體系,通過發電性能的精細優化和預防預警的精準預測,最終實現發電收益的顯著提升。



      王林鵬進一步指出,面對風電設計的高度復雜性,融合多物理場仿真模型與生成式AI技術的業內首個整機一體化AI設計平臺,徹底改變了傳統從整機到部件再到載荷控制互相迭代的設計方法,實現了從葉片氣動外形到控制系統參數的全鏈路協同優化,將傳統離散的、依賴專家經驗的設計過程,轉變為基于海量仿真的自主尋優過程,在巨大的設計空間中快速找到發電收益成本最優的整機設計方案。通過設計演化平臺訓練出的AI控制器更像“六邊形戰士”,在性能提升、載荷優化、電網友好性等各個方面均表現優異,基于遠景自建風場近一年的穩定運行數據顯示,AI控制機組群的發電量比同場競技的傳統控制機組群高出8%以上,風電場整體收益提升超20%,并且發電性能仍在持續進化中。

      遠景多年來堅持的核心部件自研自制,在AI時代產生了巨大的額外收益。通過自研自制打通的設計、測試、制造、運營全數字鏈路,為伽利略系統提供每天超過20TB的數據,海量數據又成為AI模型持續學習的養料。基于Transformer架構的預警系統,能夠通過分析葉片運轉中的聲音、振動等微弱信號變化,提前識別開裂風險,將預警周期提前數月。這種“主動預警”能力從根本上改變了風電設備的運維模式,從被動檢修轉向預防性維護。

      遠景的AI賦能戰略不僅停留在風機層面,更延伸到整個能源系統。在位于內蒙古赤峰的全球最大綠色氫氨項目中,遠景構建了一套“能源水庫”智能調度系統。通過精準預測風光資源“來水”和工業負荷“用水”,實現了能源供需的動態平衡。這一實踐表明,風電的未來競爭力將從單一的“度電成本”競爭,轉向“系統價值”創造。

      氣象大模型成AI賦能風電的核心基石

      遠景認為,精準的氣象預測是新能源智能化的基礎,為此該公司投入千卡級算力建立數據中心,構建了“遠景天機”氣象大模型。該模型融合物理規律與AI算法,接入全球超800GW能源資產運行數據,把傳統物理驅動的數值模型和數據驅動的AI技術相結合,兼顧尺度規律與混沌效應,實現了預測精度的重大突破。

      據范勇軍介紹,在實際應用中,該模型對全國范圍內30天以上的大小風月風速預測命中率超過80%,2025年上半年全國范圍風速預測偏差僅為-0.21米/秒,遠超行業平均水平。基于這一能力,遠景將預測維度從傳統的功率預測,拓展至負荷預測、電價預測和消納預測,形成了完整的“發輸配用”協同預測體系。在2022年至2024年南網預測賽馬年度PK中,遠景多次獲得了功率預測和負荷預測的雙料第一,日前/實時節點電價預測準確率超過85%。正是“遠景天機”氣象大模型提供的精準預測,使交易決策從“經驗驅動”轉向“數據智能驅動”。



      目前遠景已系統構建了覆蓋新能源資產全生命周期的六大智能體架構,形成完整的AI賦能體系:電力交易智能體通過精準的功率預測、負荷預測和電價預測,捕捉市場高價窗口,實現收益最大化;生產運行智能體根據不同風場的特性和運行人員的習慣,自動生成定制化監控界面,實現“千人千站千面”的智能化監控,大幅提升運營效率;設備控制智能體基于強化學習的自適應控制系統,無需傳統控制工程師介入參數整定;安全運維智能體整合近百萬條工單數據,通過智能診斷和工單優化,降低現場工作門檻;規劃設計智能體融合圖像識別與多維數據,輔助前期資源評估和項目規劃,提升項目開發的精準度;產銷協同智能體創新性地將電價信號引入生產排程,優化檢修計劃,從“看天吃飯”到“看電價吃飯”,確保在收益損失最小的時間進行設備維護。

      在世界風能大會的演講中,遠景清晰地傳遞出一個信號:物理人工智能正從根本上重塑風電行業的價值創造方式。通過氣象大模型、一體化設計平臺、智能控制算法和全生命周期數據閉環,該公司正幫助客戶在電力市場的不確定性中構建確定性收益。

      這標志著中國風電產業正從“規模引領”走向“技術引領”和“價值引領”。在國家“人工智能+”行動的政策東風下,包括遠景在內的中國新能源企業,正以物理人工智能推動行業向更高可靠性、更高經濟性和更強系統友好性邁進,為全球能源轉型貢獻中國智慧與中國方案。(仲新源)

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