如何造一台終生進化的風力發電機_風聞

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我是張每羊，這裏是回形針事務所。你現在看到的是目前最大的民航飛機空客 A380 ，翼展近 80 米，在運行時，兩片機翼必須能承受狂風、暴雨的攻擊。

但有一種機器，它的單個葉片就有整架 A380 那麼長，並且需要在 150 米的高空連續工作 20 年，這就是風力發電機。

它們通常坐落在山區、戈壁乃至海上，和飛機一樣面臨自然界的摧殘，卻因為地處偏遠且數量眾多，很難得到精心的養護和維修。

在這樣艱苦的環境下，怎樣才能造出發電效益高，同時又不給人添麻煩、顧全大局的風力發電機？

風力發電機，也叫風機，能利用風帶動葉片轉動，葉片再帶動內部的發電機轉動來發電。

但並不是有風就能發電，因為自然界的風，方向、速度總在不斷變化，很可能讓風機轉不起來發不了電，或者轉的太快損壞部件。

所以在風機上安裝風向標和風速儀，時刻監測風向、風速是必須的，基於此，風機會通過偏航和變槳調整姿態。

偏航指的是轉動頂部機艙，使風機儘可能迎着風向，儘可能多的捕捉風能，提高發電效率。

變槳指的是調整葉片角度，當風速較低時，三個葉片會同時往前轉，提高葉片與風的接觸面，保持風機轉速，當風速過大乃至遭遇颱風時，葉片則會同時向後轉動，減少與風的接觸面，降低葉片升力，使風機降速乃至停機，避免因轉速過快而出現故障。

然而，它們的上班地點實在太過兇險。山間的亂流、戈壁的風沙、海上的風暴，很多意想不到的情況仍然可能突破風機的安全工作極限。

所以，我們需要更可靠的風機，它們安裝了大量的傳感器，用來檢測健康狀況。比如通過温度變化監視部件安全，通過振動變化判斷是否故障，通過聲音分析葉片是否完好，藉此讓風機擁有 “視覺”、“觸覺”、“聽覺” 這些基礎的 “感覺” 。

但要想讓風機健康工作 20 年，這還遠遠不夠。

首先，傳感器難以覆蓋風機所有部件，且過多的傳感器稍不注意反而還會增加故障，徒增維護負擔。其次，傳感器只能監測到故障發生的結果，無法瞭解風機各部件內在的健康趨勢變化，也就無法在遭遇特殊情況時主動調整、預防損傷。

如何解決這個問題呢？遠景科技集團（Envision Group）的 “超感知” 智能風機，讓風機不僅擁有“感覺”，更具備主動意識與行動能力。

利用風機運動學模型和大數據驅動的機器學習模型，遠景搭建出了風機各個系統內在運行機理的數字模型。這個模型部署在風機上，可以利用物理傳感器的實時數據，還原風機各個關鍵部件的實時健康趨勢。

不僅如此，位於各地各種型號的千萬颱風機，它們各自的數據將彙集在雲端，幫助數字模型更新迭代，而不斷升級的數字模型又會讓所有風機的 “感覺” 和 “意識” 能力持續進化。換言之，這種智能的自主進化，能力不僅來自個體，還來自網絡中的所有工作夥伴。

那麼在實際運行時，這種 “超感知” 智能風機會有哪些優勢？

以風切變為例，風切變一般指的是風在垂直方向上的風速變化，比如越靠近風輪頂部，風速越高，越靠近底部，風速越低。

傳統風機，三根葉片只能一起變槳，每根葉片都不能在最佳角度工作，且由於風速不均勻，風輪還會出現週期性的上下搖動，使主軸承磨損。

遠景 “超感知” 智能風機則可以利用物理傳感器和數字模型，時刻得知各個部件損耗的趨勢分佈，並通過三根葉片頻繁的獨立變槳，減少主軸承磨損。這種動態調整有助於均衡各個部件的健康狀況，延長整機壽命。

從 “感覺” 到 “主動意識” ，遠景不僅讓風機學會了自力更生，還學會了顧全大局。

比如在風電場中，尾流效應是個常見的問題。

當上遊的風經過機組時，由於阻力，風速會降低，經過下游機組的風能就會變少，從而造成電能損失；且這個風還會對下游風機產生尾流，增加葉片載荷，造成顫震，引起疲勞甚至損傷。

而遠景的 “超感知” 智能風機則可以通過葉片的顫震能量，感知到尾流。後排風機將發出請求，協調前排風機偏航，從而避開尾流。

而利用尾流協同，在保證風機健康運行的前提下，100MW 規模的海上風場站發電效率預計將提升 1.5% ，一年增加收益 375 萬人民幣。

可以看到，在這套被遠景稱為 EnOS™ Inside 人工智能機器進化系統的數字模型加持下，風機不再是遇到特定情況再被動執行命令的舊機器，而是真正具有網絡協同智能和集羣進化能力的 “新機器” 。

它們能像人一樣，主動適應多變的環境，智能規避風險，及時溝通協作，高效地清潔發電。