2025年10月，全球首臺具備自主學習和泛化能力的AI風機正式發布，標志著風電行業迎來第三代智能化技術突破。與傳統風機依賴預設代碼的運行邏輯不同，AI風機通過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。這一技術變革正推動風電行業從“確定性控制”向“自適應優化”轉變，為應對復雜風況和極端環境提供了全新解決方案。

01 風機智能化演進：從自動化控制到自主決策

風電技術的演進始終圍繞如何在風資源的不確定性中尋求發電收益的確定性。第一代風機基于可編程邏輯控制器實現基礎自動化控制，使風機從“可用”邁向“可控”，但受限于算力與規則復雜度，難以適應復雜多變的風況環境。第二代風機引入航空航天領域的控制模型化思想，通過數百萬行代碼實現更精細的狀態估計和功率跟隨，顯著提升了控制穩定性。

隨著風機大型化趨勢加速，傳統控制模式面臨新的挑戰。在復雜山地、沿海湍流等場景中，風的空間非均勻性和極端流動條件使得精細模型也難以完全匹配現實需求。第2.5代智能風機通過整機載荷傳感和邊緣計算技術，構建以載荷為核心的孿生系統，將超過兩萬臺真實風機的運行數據沉淀為設計案例集，有效解決了大型葉片掃塔等工程難題，但仍缺乏泛化與自主優化能力。

02 AI風機核心技術：獎勵機制與自主學習突破

第三代AI風機的核心突破在于將控制邏輯從人工編寫的場景化代碼轉變為基于人工智能的自主決策系統。研發人員無需窮舉所有可能的風況場景，只需設定發電量最大化、設備損耗最小化等核心目標，風機便能在數字空間中通過試錯和實踐形成最優運行策略，最終在物理世界中持續優化。

這一技術架構的關鍵在于構建“感知—規劃—控制”一體化系統。在感知層面，AI風機從單一的載荷中心轉向多模態融合感知，實時捕捉風況、設備狀態和外部環境變化。在規劃層面，傳統查表法被AI規劃算法取代，能夠同步考慮實時運行需求與中期策略，甚至將電力市場交易價格波動納入優化目標?？刂茖用鎰t構建完整的AI控制器體系，擺脫傳統規則控制中“if-else”邏輯的局限性。

03 大型化趨勢下的技術適配與性能驗證

風機大型化已成為行業明確趨勢，136號文政策引導下，單機容量持續提升對風機控制技術提出更高要求。AI風機通過搭載GPU算力單元，在機端實現智能決策，有效應對了大型化帶來的系統不確定性疊加問題。據實測數據顯示，自2024年部署以來，加裝智能控制平臺的AI風機較同風場未加裝AI的智能風機，收益提升達20.9%。

澳大利亞Nullagine風電項目的實踐進一步驗證了AI風機的環境適應性。該項目計劃安裝17臺單機容量7.8兆瓦的AI風機，用于應對礦區、沙漠極端環境及局部復雜風況的挑戰。AI風機通過自主學習和適應能力，能夠在極端條件下保持穩定運行，并根據電網要求實時調整輸出策略，展現出傳統風機難以企及的靈活性。

04 技術挑戰與行業前景分析

盡管AI風機展現出顯著優勢，但其規?；瘧萌悦媾R多重挑戰。算力硬件成本、模型訓練復雜度以及在不同風電場環境的泛化能力，都是需要持續優化的方向。此外，AI決策系統的透明度和可解釋性對風電行業的安全認證至關重要，需要建立相應的技術標準和驗證體系。

從行業前景看，AI風機技術有望成為風電高比例發展的核心支撐。隨著算法優化和算力成本下降，AI風機將在復雜地形風電場、老舊機組改造等場景中發揮更大價值。電力市場交易機制的完善也將進一步凸顯AI風機在收益優化方面的優勢，推動行業從“保證發電”向“提升價值”轉變。

AI風機的誕生不僅是控制技術的升級，更是風電行業應對不確定性環境的范式變革。通過將人工智能與物理規則深度融合，風機實現了從執行指令到自主決策的跨越。隨著技術不斷成熟和應用場景拓展，AI風機有望成為風電行業邁向智能化、高效化的重要推動力，為構建新型電力系統提供關鍵技術支撐。