本文来源于“海洋与湿地”（OceanWetlands）

随着全球气候变化和能源转型挑战加剧，可再生能源的高效开发利用成为全球能源领域的关键课题。风能作为一种清洁、丰富的能源资源，其发电技术在近年来取得飞速发展，全球风力涡轮机装机容量不断攀升，根据《2024年世界能源统计年鉴》可知，2013-2023年的风力涡轮机装机年均增长率为13%。然而，风力发电固有的间歇性和波动性特征给电力系统的稳定运营和能源管理带来诸多挑战。与此同时，伴随风电产业规模扩大，如何提升风力发电系统的效率、可靠性和成本效益，降低其生命周期的环境影响，成为制约该行业进一步发展的关键因素。

全球风电装机容量，Bošnjaković, M.; Martinović, M.; Đokić, K. Application of Artificial Intelligence in Wind Power Systems.Appl. Sci. 2025, 15, 2443. https://doi.org/10.3390/app15052443

在此背景下，小编注意到人工智能（AI）技术的兴起为风力发电系统的优化升级带来新转机。2025年2月9日，由Mladen Bošnjaković、Marko Martinović和Kristian Đokić合作完成的题为《人工智能在风电系统中的运用》（Application of Artificial Intelligence in Wind Power Systems）文章在《应用科学》（Applied Sciences）上发表，主要讨论人工智能在风力发电系统全生命周期（包含设计规划、运营、退役）中的应用，重点分析AI驱动的维护、设计优化、环境影响评估和电量预测等。

全球能源互联网大会上展示的风力发电机与其他发电方式组合的模型。©Linda Wong 摄影 | 绿会融媒·“海洋与湿地”（CC BY-SA 4.0）【图文无关】

AI在风电系统设计规划阶段的应用

风产生于地表受热不均形成的气压差，广义上讲，风能来源于太阳能。那么风能如何转化为电能？风力涡轮机的叶片发挥重要作用。叶片能够有效捕捉风能将其转化为旋转的机械能，旋转的叶片则带动发电子转子在磁场中切割磁力线，从而实现机械能到电能的转换。因此，要提升风力发电系统的效率，首先可以从叶片出发进行优化。

海上风电（Offshore wind power）是在海洋或大海上的风力发电项目。它利用海上风力资源，通过安装风力发电机将风能转化为电能。与陆地上的风力发电相比，海上风电由于海上风速较大且更加稳定，能够产生更多的电力，被认为是一种非常有效的可再生能源。上图：三座位于德国海域的南部Alpha-Ventus海上风力发电机以及它们的变电站。图片拍摄于2009年，摄影：SteKrueBe（CC BY-SA 3.0）

利用AI技术中的遗传算法和粒子群优化改变风力涡轮机叶片的空气动力学形状，提高升阻比（Lift-to-Drag Ratio，即升力与阻力的比值，是衡量物体在流体如空气或水中运动时流体动力学性能的重要指标。在风力发电领域，升阻比对于风力涡轮机叶片的设计和优化具有关键意义）和能量产出，英国EvoPhase+公司与KwikFab合作，借助AI设计的“Birmingham Blade”风力涡轮机，捕捉到城市中典型的低风速（约3.6米/秒）并能有效应对建筑物造成的湍流，在城市环境中相较传统模型发电量高7倍。在塔架结构设计方面，深度学习模型预测浮动风力平台的动态响应，并优化塔架和基础结构以降低成本提高耐用性。AI技术结合地理信息系统（GIS）和多标准决策分析（MCDA），能够快速处理和分析大量气象、地形和环境数据，识别最佳风电场选址，优化涡轮机布局，减少“尾流效应”导致的能量损失。

AI在风电系统运营维护阶段的运用

风电天然的间歇性与波动性给运营维护带来较大挑战，AI技术在风电运营阶段着力协助提升电量预测精确度、强化设备维护、缓解环境影响、增强电网稳定性。风电的生产依赖稳定而充足的风力供应，如果风速大幅度下降，风力涡轮机的发电量会进一步减少，电力系统的稳定性难以保障。因此，利用长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等AI模型处理气象和历史发电数据，提供短期和中期的风速及发电量预测，提高预测精度，帮助电网运营商提前规划。

上图：西北大地上的风力发电机。摄影：Shouyong Chen ©绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）

除此之外，自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结合神经网络和模糊逻辑实时调整风力涡轮机的叶片螺距、偏航角和旋转速度等参数，确保其在多变环境条件下高效运行。当该系统与最大功率点追踪（MPPT）算法集成时，不仅能实现能量捕获的最优化，还有效降低了对机械部件的结构应力，延长了设备服役周期。风电涡轮装机初始建设成本高昂，设备维护较为复杂，AI系统通过分析传感器数据，实现对设备的远程监控和故障预警，提前发现潜在故障，减少现场维护需求，降低运营成本。

AI还用于开发鸟类碰撞避免系统和评估噪声污染，减少风力发电对环境的影响。在智能电网集成方面，AI通过实时分析电网状态和调整风力涡轮机的输出，优化电网稳定性，并协调能源存储系统的使用，平衡电网负载，提高电网对风力发电波动性的适应性和灵活性。

风电的生物多样性友好问题，一直是环境影响评价（EIA）中的一个重要关注。上图是河北官厅水库湿地的灰鹤。©熊昱彤，摄于2025年2月1日| 绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）图文无关

AI技术的使用使被动或计划性维护向数据驱动的预测性维护的转变带来了可衡量的成本节约和优化的维护计划。更进一步，基于无人机的风电设备巡检方案被大规模部署，并与计算机视觉技术实现深度融合。这一方案在提升故障识别精度的同时，显著降低了海上或高海拔地区人工操作所带来的安全风险。

湖南雪峰山一带的风力发电现场。供图：绿会研究室（图文无关）

AI在风电系统退役阶段的应用

风电机组的设计寿命一般为20～25年，风电涡轮装机在经历长时间的运行后，会面临性能下降、设备老化等问题。并且，随着技术更新迭代，部分风机将会提前退役。AI技术通过分析风力涡轮机的运行数据、材料特性以及退役时间表等信息，能够为风力涡轮机的退役过程制定出更为科学合理的规划。叶片作为风力发电机组捕获风能的关键构件，由于其高强度的材质及构造导致退役后的难处理。AI技术能够准确识别和分类风力涡轮机的各种材料，如叶片的复合材料、塔筒的钢材等，从而提高回收效率和回收质量，实现材料的最大化回收再利用。

AI在风电领域面临的挑战

AI 技术在风力发电领域的应用虽带来诸多机遇，但也面临着算法、数据、安全层面的难题。AI 系统在算法层面普遍存在对运行环境语义与上下文理解不足的问题，易出现所谓的“幻觉”现象，即输出不准确或虚构的信息。在故障检测时，AI技术可能过度关注叶片表面裂纹这类常见小问题，而忽略齿轮箱轴承磨损等罕见但关键的故障，进而制定出错误的维护计划，影响系统整体的经济性与安全性。

上图：华北平原的风电。© Linda Wong | 绿会融媒·海洋与湿地工作组（图文无关）

由于AI模型高度依赖大规模、高质量的数据进行训练与决策，其性能对数据的准确性、一致性和全面性具有极高敏感性。现实中，风力涡轮机运行数据往往存在格式不统一、标准不一致等问题。 例如，不同原始设备制造商（OEM）使用的状态代码存在显著差异，传感器输出存在系统性误差，这些因素极易引发预测结果偏差。

思考题

1. 人工智能在风力发电领域具体解决了哪些关键问题？

在设计阶段，优化叶片、塔架和基础设计，提升风能捕获效率、降低材料成本并增强结构稳定性，还能依据当地风况定制设计、精准选址并优化布局；运营阶段，提高发电预测准确性、动态优化涡轮机性能、实现远程监测与故障诊断、促进与智能电网集成；维护阶段，实现预测性维护，减少停机时间和运维成本；退役阶段，助力优化退役规划、材料回收和环境影响评估。

2. 这些人工智能技术的应用可能带来哪些经济、环境和社会效益？

经济上，借助预测性维护，分析数据提前预知故障，减少维修成本和停机损失；依据实时风况调整参数，精准预测风能，提升发电效率；结合GIS 优化选址布局，降低成本增加发电量，提高经济效益。环境方面，推动风力发电高效发展，减少对传统能源依赖，降低温室气体排放。利用 AI 评估对野生动物影响，合理规划风电场位置，监测动物活动并调整涡轮机状态，同时预测对土壤和水资源的影响，减少生态破坏。社会层面，精准发电预测和电网集成，平衡电力供需，保障能源稳定供应。技术融合促进创新，带动产业升级，吸引投资和人才。从研发到运营维护，创造大量就业机会，还带动上下游产业发展。

3. AI在风电领域的发展和中国实现““双碳”目标”之间有什么联系？

中国提出“双碳”目标”，即2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，核心在于大规模发展清洁能源，逐步替代化石能源。风能作为极具规模化潜力的可再生能源之一，在其中承担着重要角色。然而，风电本身存在波动性强、不可预测、维护成本高等问题，制约了其大规模接入电网和实现稳定供电的能力，而这正是人工智能发挥关键作用的切入点。借助AI技术，风电系统不仅能够精准预测风速和发电量，从而实现电网资源的提前调度，缓解电力供需不平衡问题，还能通过智能优化风机运行参数，有效提升发电效率并降低能量浪费。同时，AI支持的预测性维护方案有助于减少故障发生率和停机时间，延长设备使用寿命，进一步降低运维成本。在风电场布局方面，AI也可辅助实现科学选址与合理设计，降低对生态环境的干扰并提升单机运行效能。此外，人工智能还加速了风电与智能电网的深度融合，使能源系统在运行灵活性、负载调节能力及碳减排水平上均实现显著提升。因此，AI不仅是推动风电规模化发展和清洁能源稳定供给的重要支撑，更是助力实现““双碳”目标”的关键技术引擎。随着AI算法不断进化、算力持续增强，其在风电系统中的作用有望进一步放大，为我国能源体系的低碳转型注入更强劲的“智能动力”。

（注：本文仅代表资讯，不代表平台观点。欢迎留言、讨论。）

资讯源 | Bošnjaković, M. Martinović, M. Đokić（2025）

作者 | 王茜

审核 | Linda Wong

排版 | WX

关于作者

王茜，目前就读于吉林大学，外交学专业大三学生，对全球治理体系中的气候变化与能源转型问题有着深入的关注和浓厚的兴趣，未来希望投身于环境政策等领域的研究，为应对全球性挑战贡献自己的力量。中国生物多样性保护与绿色发展基金会国际部、“海洋与湿地”（OceanWetlands）志愿者。

引用本文

王茜. 人工智能，为风力发电按下 “快进键”. 海洋与湿地. 2025-04-23

【参考资料】

https://imech.cas.cn/science/lxyd/syjh/202406/t20240613_7188407.html

https://www.sohu.com/a/739643755_120815556

https://barrazacarlos.com/zh-hans/风能的优缺点/

https://www.21jingji.com/article/20250110/herald/32185d8d6ed6bf2dda6203a145c3b5dd.html

https://wind.in-en.com/html/wind-2450893.shtml

https://www.sohu.com/a/885107795_121924584

https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/cn/pdf/zh/2024/08/statistical-review-of-world-energy-2024.pdf

Bošnjaković, M. Martinović, M. Đokić, K. Application of Artificial Intelligence in Wind Power Systems.Appl. Sci. 2025, 15, 2443. https://doi.org/10.3390/app15052443