数智化在海外风电项目中的技术创新与实践分析

近年来，全球风电行业呈现出高速增长的态势，如何让数智化技术（如大数据、人工智能、物联网、数字孪生等）在海外风电项目中发挥更大作用值得探讨。大数据和人工智能可用于风场选址和风功率预测，提高发电效率；物联网技术可实现远程监测和智能维护，减少运维成本；数字孪生技术能够构建风电场的虚拟模型，优化运行策略。本文重点探讨数智化技术在海外风电项目中的应用，涵盖选址、建设、运维及管理等主要环节，并分析当前面临的挑战，提出应对策略。

海外风电项目的数智化需求

一、海外风电项目面临的挑战

1.海上风电项目的挑战

海上风电项目在施工建设和运营维护方面存在诸多挑战。一是环境复杂，施工难度高。海上风电场建设受恶劣海洋环境（台风、巨浪、盐雾腐蚀等）影响，施工成本远高于陆上风电。二是远程监控难度大。海上风电场通常距离陆地较远，传统人工巡检难以覆盖，且故障排查成本高。三是运维难度大。海上风机受潮湿、盐雾、高风速等因素影响，维护需求大，但派遣维护人员的成本昂贵且存在安全风险。四是存在风电并网与电网适应性问题。海上风电的波动性较大，需要更精准的功率预测与调度策略，以保证电网稳定性。

2.陆上风电项目的挑战

陆上风电项目在风场选址、大件运输和本地化运营方面存在挑战。一是地形限制与风资源分布不均。陆上风电选址需考虑地形地貌，如山地、丘陵等区域的施工难度较大，风资源分布受地形影响存在不均衡问题。二是征地与环保要求影响。风电项目需符合当地土地政策和环保要求，通常涉及复杂的审批流程。三是设备运输与吊装受限。大型风机设备的运输受限于道路条件，尤其在偏远地区，风机吊装施工难度较高。四是本地化运营挑战。不同国家和地区的政策法规、并网标准不同，影响风电项目的审批和运营。

3.海外风电项目的运营难点

由于各国甚至同一国别内不同地区涉及风电的政策法规不一致、项目所在的地理环境千差万别，海外风电项目的运营会面临更多困难。一是远程监控与智能运维挑战。远程运维难度大，传统的人工巡检和维护模式效率低，成本高。二是需要实时监测风机状态，减少非计划停机时间。三是政策法规与合规性管理难。不同国家对风电项目的审批、环保标准、并网要求存在差异，影响项目推进。四是风电数据的跨国传输和存储可能涉及数据安全和隐私保护问题。五是运维管理与成本控制难。风机维护成本高，特别是海上风电，维修成本比陆上高出2—3倍。备件供应链管理复杂，跨国物流周期长，影响故障处理效率。

二、数智化与海外风电项目的契合点

数智化正在深刻改变工程行业，尤其是在风电等能源基础设施建设和运维中。海外风电项目具有地理环境复杂、远程管理难度大、项目周期较长等特点。通过大数据、物联网、人工智能、数字孪生等核心技术的应用，能够显著提升海外风电等工程项目的建设运营效率、经济性、安全性和可持续性。

海外风电项目数智化的应用技术

一、大数据与云计算

主要用于风电项目的选址与智能分析。一是风机选址优化，通过UI算法分析历史气象数据、地形数据和测风数据，结合地理信息系统（GIS）开展环境与社会影响评估，优化风机选址布局。二是无人机+激光雷达（LiDAR）提供高精度地形测绘，提高风机基础施工精度。三是智能负荷预测，在电网侧分析电力需求变化，优化风电并网策略，提高风电并网稳定性。四是数据驱动的运维管理，分析风电设备运行数据，优化维护计划，降低运维成本。

二、物联网（IoT）

主要用于远程监测与智能感知。一是通过在风机叶片、齿轮箱、发电机等各关键部件上安装IoT传感器，实时监测设备振动、温度、电流等参数，实现风机状态不间断监测，预警设备故障。二是气象数据采集，通过对风速、风向、温湿度等数据的实时监测，为风电场的智能调度提供支持。三是远程运维，如利用IoT识别风机叶片结冰情况并启动加热器或机械刮刀等除冰系统，实现远程故障诊断及处理，减少人工巡检次数，提高运维效率。

三、人工智能（AI）

风电项目能够广泛使用的AI技术包括人工神经网络、遗传算法、粒子群优化、模糊逻辑、统计方法和决策技术，主要用于风机设计、智能运维与优化调度。一是协助设计，利用人工智能技术和计算流体力学，捕捉传统设计中常被忽略的复杂非线性气动效应，优化风机叶片形状，最大限度减少阻力和湍流，提升风机发电效率。二是预测性维护，基于历史SCADA数据，使用极端梯度提升（XGBoost）和长短期记忆网络（LSTM）等来预测风机关键部件特性，使用统计过程控制（SPC）来评估异常状态，分析风机振动、温度、烟雾水平等数据，预测潜在故障并提前维修，减少停机损失。三是智能调度算法，基于天气预测、电网负荷数据，优化风机发电策略，提高风能利用率。四是自动缺陷检测，利用AI结合无人机巡检，通过计算机视觉实现风机叶片、塔筒的自动缺陷识别，提高检测效率和准确性，实现风电场“无人值守”。五是服务风场退役，人工智能可以通过分析数据来优化风电场退役过程，评估服役末期的风机状况并预测其剩余寿命，识别和分类报废材料，确保风机最终高效、经济地退役。

四、数字孪生（Digital Twin）

主要用于虚拟仿真与远程管理。一是施工模拟与优化，基于数字孪生进行施工模拟，优化风机吊装、风场施工进度。二是风电场数字化建模，通过构建风电场的虚拟模型，模拟不同环境条件下的发电情况，优化运行策略。三是实时监测与预测，结合IoT数据，实时更新数字孪生模型，预测设备性能变化，优化运维计划。四是远程运维支持，运维工程师可在虚拟环境中模拟维护操作，提高实际运维的准确性和安全性。

五、区块链技术

利用区块链技术进行碳交易与能源管理。可开展碳排放追踪，利用区块链记录风电场的碳减排数据，确保数据真实可信，为碳交易提供基础。同时开展分布式能源管理，结合区块链和购电智能合约，实现风电、光伏等多种能源的智能调度和交易，提高能源综合利用效率。

海外风电项目数智化的挑战与对策

数智化依赖远程通信作为基础支撑，陆上风电位置普遍偏远，海上风电则远离陆地，海外部分国家地区蜂窝网络覆盖不足，影响数智化的可实现性。同时数智化依赖大量基础数据，风电场运行的数据安全问题也值得高度重视。

一、偏远地区风电场通信问题与对策

在极端偏远地区或海上风电区域，容易出现通讯信号受限问题。特别是海上风电远离传统的蜂窝网络覆盖范围，通信信号弱可能会影响远程监测和数据传输，限制数智化应用的实现，对此问题可以采用低功耗远程通信技术配合边缘计算解决。

1.5G+卫星通信

结合海上5G基站和低轨卫星（如Starlink、OneWeb等）提供高速稳定的远程通信支持，实现风电数据的实时传输。当风电场靠近海岸时，可通过海上5G基站（或陆地信号覆盖）进行高速数据传输。5G网络支持低时延（<1ms）和超高带宽（>10Gbps），适合大规模数据传输，如高清摄像头监控、无人机巡检等。远海风电场可通过低轨卫星（LEO）或地球同步轨道卫星（GEO）进行通信。未来，随着低轨卫星和6G技术的发展，通信延时将会进一步降低，助力风电项目数智化水平的进一步提升。

2.边缘计算

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，在风机控制系统内嵌智能芯片，通过边缘计算将数据处理和计算能力从云端或中央数据中心下沉到单个风机，减少数据传输延迟，降低带宽消耗，并提高实时计算能力，从而减少对云端的依赖，实现本地数据分析，提高响应速度和运维效率，可以用于风机状态监测、智能调度、预测性维护等场景。

二、数据安全问题与对策

风电数据包含风资源预测、设备运行状态、电网调度指令等敏感信息，若遭受网络攻击或发生数据泄露，会影响电网稳定运行、造成发电企业损失，对此可采用分布式存储与区块链等技术减小数据安全风险。

1.分布式存储与区块链技术

分布式存储（如IPFS、分布式数据库）通过数据分片和副本复制机制实现高可用性，减少单点数据泄露风险，具有抗网络攻击能力强的优点，可用于风机状态监测数据、远程运维数据存储和风电功率预测数据的存储。区块链（Blockchain）是一种去中心化的分布式账本技术，区块链加密存储可确保数据不可篡改，提高风电运维等数据的可信度和安全性。

2.优化数据加密与访问权限

通过数据加密和访问权限设置保护数据安全，采用端到端加密（E2EE），确保数据在传输和存储过程中不被篡改。采用零信任安全架构（Zero Trust），确保只有授权用户才能访问风电场运行的关键数据。

发展展望

在全球能源转型的大背景下，数智化技术正成为海外风电项目提质增效的关键工具。从项目的选址、建设、运维到调度，数智化技术的深度应用正在改变传统风电行业的运作模式。

一、AI+数字孪生技术的深度融合

未来的数字孪生将结合AI进行更复杂的物理仿真，例如风机在不同风速、湿度、温度的环境下，优化设计方案，实现更精确的风机性能模拟。同时基于AI学习海量历史数据，数字孪生可自动优化风机运行策略，实现智能决策辅助，进一步提升发电效率。

二、无人值守风电场的实现

目前已有风电场实现了有限度的“无人值守”。未来的AI+自动巡检机器人可自主巡检风机、通过边缘计算+5G/卫星通信来实现风电场实时数据处理及传输、分析甚至自动处理风机各类故障，更大限度实现无人值守，降低人工运维成本。

三、智能电网协同优化

促使风电+储能+智能电网联动，AI算法可优化风电场与储能系统的协同运行，提高可再生能源的消纳率。VPP（虚拟电厂）+区块链结合，未来风电场可成为智能电网中的“虚拟电厂”，通过区块链技术记录电力交易，优化电网调度。

四、绿色能源交易平台的建设

在风电项目的碳交易方面，通过区块链记录风电场的碳减排数据，提高碳交易的透明度，助力国际碳信用体系建设。打造智能化电力交易平台，AI结合大数据预测供需，智能化匹配可再生能源的发电与消费，提高市场化交易效率。

数智化技术正在全面重塑海外风电项目的运作模式，提高风电选址精准度、优化风机建设效率、提升智能运维能力，并增强电网调度优化水平。未来，随着AI+数字孪生、智能电网协同、区块链绿色能源交易等技术的发展，国际风电行业将迈向更智能、更高效、更可持续的新时代。然而，要实现这一目标，还需要进一步突破AI算法精度、数智化成本、通讯技术和数据安全等关键问题，才能使全球风电行业的数智化升级迈向更高的台阶。

（作者单位：中国电建集团国际工程有限公司）