隨著平價時代的到來，如何實現平準化度電成本（LCOE）最低和全生命周期收益最大，成為了整個行業最關注的焦點。對于整機商而言，提高風電機組的可靠性以及發電能力，是解決這一難題最行之有效的途徑。

　　

　　

　　

　　縱觀風電機組的發展歷程，中國海裝引領了加長葉片時代，即通過加長葉片來提升單位千瓦掃風面積、加大單機容量、提升塔筒高度等。每年都能看到各家新的大功率、長葉片機型問世，但在基礎制造能力沒有顛覆性突破的情況下，葉片長度不可能無休止加長、功率等級也不可能無限制增大。

　　

　　目前，可以看到各整機商主推機型的單機功率和葉片長度已經基本相差無幾。因此，在零部件結構如此同質化的時代，需要思考的是如何提升風電機組的軟實力，如何讓風電機組更聰明、更智能。對此，中國海裝提出了面向未來的解決方案——智能風機&智慧風場。

　　

　　會思考的大腦、能行動的肢體、會感知的觸覺

　　

　　如何打造一個會思考、能學習、善決斷的智慧風場，首先得從智能風機說起。中國海裝始終堅持把風場視同一個組織，要想讓整個風場實現高智慧運行，需要有運籌帷幄的場群管理系統作為“領頭羊”。但僅憑 “領頭羊”的一路狂奔無法實現發電量的最大化提升，還需要強有力的執行者——智能風機。

　　

　　如何去賦予風機智能呢？這要求我們不能單純地把風機當成一個只知道執行命令的機械設備，中國海裝視風機為一個能夠擁有智慧的生物，精心為其打造會思考的大腦、能行動的肢體、會感知的觸覺。

　　

　　風機的感知能力需要應用各種先進傳感器對風電機組所處環境、狀態、行為的全方位、深層次的獲取。通過豐富的數據獲取，為智能風機的管理和控制提供準確有效的數據輸入。除常規的風速風向、溫濕度、振動等傳感器之外，中國海裝還提供了葉片振動監測系統、傳動鏈振動監測系統、塔筒監測系統等各類智能型傳感器系統。大規模傳感器的部署和應用，構成智能風機的眼睛、耳朵、觸感，實時感知機組運行過程的全狀態。“觀”狀態、“聽”頻譜、“感”振動，實現機組狀態全方位的監測。

　　

　　通過大量傳感器實測數據實時反饋到風機的PLC控制單元，機組就能第一時間感知到當前所處的環境、狀態，并做出正確的反應。怎樣讓它做出的反應是最優最合理最智能的呢？這就需要風機有一定的學習、總結、思考能力。

　　通過各種智能傳感器完成對所處環境、狀態和行為的認知后，機組運用自主學習能力對數據進行科學分析，提高對機組運行狀態的洞察力和理解力。對先后邏輯、因果關系進行深度挖掘；對數據進行機器學習和深度學習的建模，建立面向場景的更細分維度分析模型和控制策略模型；運用自適應尋優，尋找最適應于當前狀態的風機運行行為，如此實現機組從自我識別、自我學習、自主控制到自主適應的過程。

　　

　　以中國海裝研發的偏航自學習技術為例，該技術是基于風電機組運行狀態多維數據庫，利用數值計算模型來實現風電機組在線偏航校準。同時，通過長期的偏航自動校準，不斷進行計算模型修正，配合原有自動偏航技術，能夠有效提高機組偏航對風性能。與此類似的風況識別自適應控制技術，也是通過數值算法優化、風電機組動力學復雜模型修正，借助現有風電機組運算設備，實現較高精度的等效風速在線計算，獲得用于風況識別較為準確的輸入風速。風況識別技術（根據模型反向推算風速）已經經過技術測試，產品化實施也正在研究中，預計可在2年內逐步應用。

　　

　　以上是中國海裝在單機智能方面的部分研究成果，我們將在后續逐步介紹中國海裝在打造智能風機、智慧風場過程中的最新進展。