風電迎來AI時代？

阿里入局風電行業，引發業內關注。

衆所周知，風力發電受天氣影響大，每天發電量多少不確定，這種隨時可能斷供的“電源”給電網帶來了極大的不穩定性，爲了保證供電穩定，發電廠只能降低風電配比，用火電或核電等補充。但這樣也面臨一個問題，多出來的風電怎麼辦呢？

近日，阿里達摩院成功研發可精準預測風電場風速及發電功率的AI算法。據瞭解，該算法可預報平原、山地、海岸等不同地形的風速，並預測該區域內風電場的發電量。

數據顯示，在複雜的山地風電場中，使用阿里達摩院AI預報的準確率可提升20%。

互聯網巨頭攜技術入局風電

阿里攜AI算法闖入風電產業，成爲繼谷歌、騰訊、華爲後又一入局者。那麼，風電有何吸引力讓這些巨頭紛紛入局呢？

國際能源網/風電頭條瞭解，2022年還未滿三個月，除了阿里，BAT三巨頭之一的騰訊近日也發佈《騰訊碳中和目標及行動路線報告》，“鵝廠”將借碳中和進軍新能源領域。

有數據顯示，騰訊2022年度已集中籤訂共計5.04億千瓦時綠電交易合同，鎖定了6個風電光伏項目的年度部分發電量。

騰訊在關注陸上、海上風光項目的同時，也在探索能源互聯網管理平臺和新能源爲基礎的新型電力系統耦合技術，促進新能源電力行業數字化轉型。

其實，早在2019年，華爲已把目標瞄準風電。

這一年，華爲與上海電氣風電集團廣東有限公司、廣東移動簽訂了“5G+智慧風電”三方戰略合作協議，來助力海上風能發電行業數字化轉型。

不僅國內互聯網巨頭將目光瞄向新能源，據悉國外互聯網巨頭也在這一行業早早佈局。

最典型的莫過於谷歌，它不僅自己投資風電項目，還在不斷完善風電產業鏈。

衆所周知，谷歌作爲國際互聯網巨頭之一，爲了支撐強大的數據中心，需要巨大的耗電量。

谷歌曾公佈一個詳細數字，爲了支撐gmail, google ads, 還有被牆的youtube，谷歌數據中心需要消耗26億瓦特，基本上是一座核電廠四分之一的發電量。

由於Google耗能極大，谷歌創始人佩奇早在十多年前連同公司的其他高層在一則內部員工備忘錄中就宣佈，谷歌公司要實現碳中和。

谷歌確實也在新能源領域積極佈局，近年來，谷歌已經投資近10億美元用於風電等新能源項目。

不僅如此，谷歌X部門還斥巨資收購了風力發電創業公司Makani，除此之外，谷歌還與一家人工智能公司DeepMind 合作，將AI算法賦能風電，風能價值提高了約 20％。

除了行業巨頭，一些以計算機視覺和人工智能爲核心技術的高新技術企業也在悄悄入局風電領域。

高速發展下運維市場需要AI技術

科技時代，AI無處不在，風電豈能例外。

在碳達峰碳中和的政策引導下，風電發展迅速，已成爲我國第三大電力來源。

數據統計，自2017年起，國家能源局陸續組織開展多批次風電平價上網項目建設，近年來累計安排平價上網風電項目規模1121.7萬千瓦，相當於三峽大壩總裝機容量的一半。

然而，到現在爲止，很多風電機組開始走出質保期，進入故障頻發的階段。與此同時，地處偏遠、環境惡劣、人員少等問題也日益凸顯，風電管理運維成本居高不下。

據統計，陸上風電的 95%停運時間由 25%的故障導致，故障的集中化特徵明顯。

海上風電由於氣候條件差、維修難度高導致其維運成本比陸上風電更高。

一方面，海洋環境條件惡劣，颱風、海冰等災害頻發，在複雜多變的環境中，風機部件極易受到損害，對應運營成本顯著高於陸上風電。

另一方面，由於一部分海上風電廠處在遠離海岸線的深海區，當風機發生故障時出海修復作業對天氣條件要求很高。

就拿風電三大部件之一的葉片來說，葉片巡檢一直是風電後市場服務的重點領域之一。

風電機組捕風的關鍵就是葉片，肉眼看上去旋轉緩慢的風機葉片，實際上葉尖的運動速度能達到300公里/小時，甚至超過了高鐵的平均速度。但由於長時間暴露於風吹、雨淋等惡劣環境中，葉片前緣材料、塗層的腐蝕、裂縫或退化，會極大地影響其空氣動力學性能，對發電量產生影響。

有數字顯示，葉片受損可造成海上風場1.5%--8%的發電量損失。

當前3.28億千瓦的裝機量，以及每年25~30%的增速，無不催生着巨大的後運維需求。

而傳統的“蜘蛛人”解決方案顯然已不能滿足市場需求，大家知道，風機通常都“體型巨大”，在日常維護中需要高空作業，尤其是在風力驅動風機葉片時候，會給工作人員造成很大麻煩。即使藉助高倍望遠鏡，無人機等方式，但是仍不能達到精確的檢測效果。

在這種情況下，人工智能切入這一領域優勢凸顯。

國際能源網/風電頭條瞭解到，目前，除了阿里達摩院研發出的精準預測風電場風速及發電功率的AI算法外，專注於計算機視覺和人工智能核心技術的高新技術企業擴博智能和中科博宏，也在利用自己的AI技術進軍風電產業，爲其提供智能巡檢服務。

不單是運維市場需要科技手段支持，在風電設備製造過程中，爲了降低製造成本，一些廠家例如三一重能已經在關鍵工序上使用由智能機器人代替人工，以提高生產的效率和裝配質量可靠性。

億千瓦級市場驅動風電行業智能化發展

技術改變世界，在當前我國能源結構調整和電力改革的浪潮中，人工智能技術也許是開啓風電數字化轉型下一個里程碑的鑰匙。

不僅互聯網、高新技術企業爭相入局風電產業，就是傳統風電巨頭也早早就在智能化、數字化道路上進行探索。

中國第三大風電巨頭明陽智能經過多年探索，秉承海上風電的運維應該向預防性轉變，研發並形成一套完整的智能化運維繫統。

遠景能源通過物聯網技術，研發出EnOS™智慧風場軟件解決方案，實現風場數字化運營管理。

金風科技針對災害大風天氣，通過創新大風預測智能深度算法集成融合技術，建立起災害天氣預警平臺。

此外，國際能源網/風電頭條曾對中國33家優秀風電運維商進行統計整理，從這33家運維商的運維特色上來看，物聯網、大數據智慧服務、智能化運維管理、雲系統等已佔據主導地位。

我們看到，不管是互聯網高新企業還是傳統風電巨頭或者運維商，都在藉助大數據、移動智能設備、無人機等新技術爲風電產業高效賦能，這些新成果在風電設備上的應用，不僅會給這個行業帶來不一樣的工作方式，也會讓人類對於風電的控制變得更加得心應手。

最值得關注的是，風電市場潛力巨大，這些新技術還有更大的用武之地。

目前，我國已建成了很多風電機組，截至2021年年底，我國風電併網裝機容量達到3.28億千瓦，穩居全球第一。

中國電力市場廣闊，用電量需求大，未來這一趨勢仍將持續。

值得一提的是，受“3060目標”影響，中國風電累計裝機容量有望在2035年達到8億千瓦，2060年達到30億千瓦。

迅速發展的增量與巨大存量，無疑催生出龐大的風電運維市場，人工智能作爲一系列方法的集合，發揮的作用將是無限的。

如今，阿里、騰訊已開始入局風電領域，未來還有哪些技術大咖進局，這些手持前沿技術的企業將如何驅動行業進入智能化發展的新階段，我們拭目以待。

來源：國際能源網/風電頭條