隨著我國逐漸收緊清潔能源的補貼，風電未來的出路在哪里？2021年的第一天，一條講述風機進化史的科普視頻在b站爆紅，2天即突破10萬+播放量。聽說up主“工程師徐小刀”不僅帶大家梳理了風機歷史上的關鍵技術，還發現了引領未來風機發展方向的新物種？

風機界的老祖宗

古代風車

早在3000年前，人類就開始利用風車提水或者磨面，進入了風能利用的初級階段。

荷蘭最古老的風車村——小孩堤防村，建于1740年
1887-1888年，Brush安裝了第一臺自動運行且用于發電的風機，葉輪直徑17米，有144個葉片，僅有12千瓦。
第一代風機

關鍵詞：偏航

20世紀前后，隨著電能的普及，慢慢地出現了很多風力發電機。這個時期，風力發電機加入了扭頭功能，在專業上稱作偏航，大大增加了風能的利用效率，讓風能的利用進入了全新的時代。

1956-1957年安裝在丹麥的Johannes Juul風機，帶有電動機械偏航，是現代風機的設計先驅。
第二代風機

關鍵詞：變槳

只有偏航還不夠，由于風機槳葉的角度是固定不變的，因此只有一定風速范圍的風，可以帶動風機旋轉。風力小了葉輪動力不足，風力大了，葉輪又會轉得過快，給風機帶來很大的風險。于是一個新的詞匯就產生了，就是變槳。變槳讓風機以最好的姿態迎接每一股氣流，發電量也隨之提升了15%，大大降低度電成本。

風機變槳結構

第三代風機

關鍵詞：獨立變槳

原來，隨著風機越做越大，在不均勻的氣流下旋轉的葉輪，自然也就會給風機的相關部件，帶來不均勻的受力和磨損，長此以往，風機的壽命將大打折扣。于是，第三代風機誕生了。這代風機在關鍵部件加裝了大量的傳感設備，擁有了更復雜的控制能力，風機的每一片槳葉，都可以根據風的不均勻程度，按照一定的規律獨立變槳，調節葉輪處于平衡狀態，讓各個部件的壽命比第二代風機更長，從而取得更多的發電量。

擁有獨立變槳技術的第三代風機

第四代風機

關鍵詞：人工智能

再后來，工程師們發現，不同的風機機位，隨著地形起伏，氣流有明顯的差異，甚至同一機位的不同時間也大不相同。第三代風機無法進行如此精細的感知和控制，只能按照預設的風況變槳，也就無法精確地與每個機位、每個時間段的風貼合。因此，解決這個問題，就成了第四代風機該有的樣子。

隨著人工智能的崛起，終于有人做出了第四代風機，這就是遠景能源推出的伽利略超感知風機。它能夠利用傳感數據，結合人工智能模型，實時還原所在機位的風信息，并對比實際運行情況與設計的差異，進行不斷的精細調整。這樣一來，風機不再是按照預設好的場景程式化的變槳，而是依據實際的氣流特性求真務實的變槳。就和伽利略一樣，能夠用實例來驗證固有理論。當成千上萬臺伽利略超感知風機遍布群山、平原、海洋，大量的實例驗證信息將在云端刻畫出風機該有的樣子，然后傳回每一臺風機，進而使風機不斷進化，將潛力發揮到極致，再次提升發電能力。

遠景能源自主研發的伽利略超感知風機

而且，這種進化不僅可以體現在某一臺風機上，也體現在整個風電場上。依托邊緣計算技術，風電場集群的人工智能，可以回顧和預測數十臺風機已經和將要經歷的風況，協調各個風機的運行，實現風場整體發電能力的最大化。

伽利略超感知風機的群體智能進化

除此之外，伽利略超感知風機還有很多進步，比如可以借助先進的趨勢感知能力，在線規劃風機的壽命策略，找到最優的運行模式，從而降低運維成本?？梢酝ㄟ^大量結構受力樣本，知道風機哪一部位需要進一步加強，哪一個部位可以優化減少材料，再運用到新風機的制造上，從而降低建設成本。

伽利略超感知風機的趨勢感知力

以伽利略超感知風機為先河的人工智能風機，才真正滿足了降低度電成本的所有條件，降低了建設成本、運維成本，將風機的發電性能發揮到了極致。隨著我國逐漸收緊清潔能源的補貼，風電就像一個襁褓中的嬰兒，不得不長大成人，降低度電成本是電能的本質需求，而伽利略超感知風機，似乎就是唯一的出路。

（嗶哩嗶哩網站 作者工程師徐小刀）