AI風機，到底強在哪？

2026年中國風能新春茶話會“在不確定中尋找確定性”的提法，準確概括了中國風電近些年的市場發展邏輯。而作為風電開發的核心裝備，風機的發展歷程，何嘗不是沿著這樣的軌跡在行進。

回首數十年來，風電技術的演進始終圍繞著效率、成本與安全三大核心展開，努力在風與環境的不確定中，尋找風電開發收益的確定性。

第一代風機的本質是自動化控制風機，在“風的不確定性”里做到“功率目標跟隨”。系統能夠做到的核心一是基于簡單控制邏輯，實現功率目標跟隨；二是在實時風況波動中，讓風機“能穩定地按控制目標去發電”。它讓風機從“可用”走到“可控”。但受限于工業PLC的算力水平，風的不確定性遠遠超過PLC+規則控制能覆蓋的范圍，因此存在大量典型限制，如復雜工況下的適應性不足、傳感器能力和控制策略的復雜度受限等。

第二代風機，關鍵突破是把控制系統的表達方式從“堆規則”推進到“控制模型化”。這一步的標志性動作是：借鑒航空航天控制領域經驗，把復雜控制的建模思想引入風電行業。其帶來的是控制模型復雜度顯著提升，推動代碼規模從幾十萬行擴展到幾百萬行，并引入更復雜的算法如更精細的狀態估計等，讓功率跟隨、控制穩定性更上一個臺階。但隨著風機大型化，新的核心矛盾浮出水面：可靠性感知能力成為短板，尤其在復雜山地風場等場景，風的空間非均勻、湍流結構復雜、流動條件極端，模型再精細，也會被現實不斷考驗。

第2.5代風機，以遠景能源推出的“智能風機”為代表，通過“整機系統載荷”為抓手，從樣機推演走向“規模化載荷感知”，用真實數據重構設計邊界。通過在風機上標配整機級載荷傳感，利用風機邊緣算力與場站邊緣算力，構建“以載荷為核心”的載荷孿生。同時把仿真過程前移并下沉到風機側/邊緣側，將超過兩萬臺風機的真實載荷沉淀為設計階段的案例集，用于新項目的載荷仿真與整機設計驗證。由此解決了部分關鍵業務痛點，如大型化之后葉片因載荷超載導致的掃塔問題基本不再發生。

“但傳統智能風機仍然是一個機器，缺乏泛化和自主學習能力。技術人員無法為它窮舉每一個項目、每一個機位、每一天的風資源變化，這就是它的局限性。”當被問及智能風機與伽利略AI風機的區別時，遠景能源風機與裝備產品平臺副總裁黃虎說。

隨著AI技術在應用端的快速普及，2025年10月，遠景能源發布了全球首款伽利略AI風機，將風機的智能化水平，提升到了一個新的高度，這意味著第三代風機已經誕生。

據黃虎介紹，伽利略AI風機與規則驅動的智能風機，核心差異在于泛化、自主學習與自適應優化能力，其控制邏輯不再依賴人工編寫的場景化代碼，而是通過人工智能算法構建獎勵與懲罰機制，在物理規則約束下自主探索最優運行策略。

這意味著研發人員不再需要窮舉各類人工識別的場景，只要風機在物理規則的約束下，設定發電量最優、設備損耗最低等核心目標，風機就能在數字世界試錯、實踐和提升，形成類似“肌肉記憶”的運行模式，最后再到物理世界來運行，持續優化控制策略。

“就像教育小朋友，先設置規則，告訴他什么是對、什么是錯；再設置目標，學習走路、跑步、游泳。這樣在小朋友的神經網絡里，就形成了肌肉記憶，成為一個智能體。”黃虎進一步解釋：“我們已經看到，伽利略AI風機在剛開始訓練時，會比上一代的代碼風機差很多，但它的學習速度很快，隨著時間推移會越來越領先，沒有上限。”

在黃虎看來，136號文下的大型化風機非常適合搭載AI技術。在原有的風的不確定性基礎上，部件與系統的大型化不確定性同步疊加，而交易與電價的不確定性又引入新的優化維度。因此第三代的架構必須變成“感知—規劃—控制”一體化升級。感知上要做到從“載荷中心”走向“多模態融合感知”，規劃上要做到從“查表法”到AI規劃，打通實時運行與中期策略，并把交易納入最優，控制上要做到構建AI控制器體系，不再依賴傳統規則控制的if-else邊界。

“我們給風機裝上了‘大腦’。以前的PLC控制沒有算力，現在的伽利略AI風機要裝GPU，有算力，支撐感知—規劃—控制AI模型運行，這就是機端智能。”黃虎表示：“我們要讓每一個智能體能夠控制自己的行為。”

顯然，伽利略AI風機的泛化、自主學習與控制能力，不僅僅是軟件的升級，更是在硬件上感知系統與算力單元的全面革新。

據遠景能源實測數據，自2024年部署以來，加裝“天樞”能源大模型智能控制平臺模塊的AI風機，較同風場未加裝AI的第2.5代智能風機，收益提升達20.9%。

風電技術的每一次迭代都源于對行業痛點的精準破解。“風電是一個前途無量的行業，短期內最重要的是如何成為穩定的、可以支持電力系統的能源，遠景為這一目標做了很多嘗試。”黃虎說。

AI風機正是遠景能源的努力方向之一，它以物理人工智能的方式，重構了風機控制邏輯，通過感知、算力、算法的協同創新，打破傳統技術的性能邊界，為風電高比例發展提供了核心技術保障。

就在近日，該公司宣布其為澳大利亞Nullagine風電項目提供的首臺AI風機樣機并網發電。這個項目將通過安裝17臺EN182-7.8MW型伽利略AI風機，來應對澳大利亞礦區、沙漠極端環境、局地風況及嚴苛電網的環境需求與挑戰。

來源：遠景能源