10月19日，遠景能源在北京重磅發(fā)布伽利略AI 風機，以更靈活精準的發(fā)電策略和更高的可靠性，刺破行業(yè)痛點，為風電未來發(fā)展開辟新圖景，引領風電行業(yè)進入物理人工智能應用新階段。

如何解決預測不準（功率/負荷/消納/電價）、風機發(fā)電性能差、安全質(zhì)量隱患高這三個風電行業(yè)最大的痛點，遠景伽利略AI風機給出了完整并經(jīng)過驗證的解決方案：

基于“天機”氣象大模型與“天樞”能源大模型搭建的全域多模態(tài)感知平臺、數(shù)字孿生平臺、智能控制平臺和設計演化平臺，不僅可以解決以上痛點問題，還可以將風電場收益提升20%以上。

去年開始，遠景某平原示范風電場一半風機加裝了“天樞”能源大模型智能控制平臺模塊，截止到今天，AI風機較同風場未加裝AI的風機收益提升了20.9%，精準預測和高電價交易；AI算法算力提升性能；全域多模態(tài)融合提前預警共同完成了這一目標。

01 伽利略AI風機如何提升預測精度？

遠景“天機”氣象大模型利用千卡算力和百億參數(shù)模型實現(xiàn)了關鍵突破。融合衛(wèi)星、雷達、地面站多模態(tài)數(shù)據(jù)和全球超過800GW的能源資產(chǎn)數(shù)據(jù)，再嵌入大氣動力方程、地形地貌等物理約束，大模型得以構建強物理表征架構，僅需3分鐘即可生成未來 15 -30天的全球精準預報。在此基礎之上，遠景還將所有在運風機的實時運行數(shù)據(jù)反饋至氣象大模型，"反饋閉環(huán)"使得模型能夠不斷修正和優(yōu)化預測結果，區(qū)域級高時空分辨率可以做到20米以內(nèi)。 

02 伽利略AI風機如何提升發(fā)電能力？

將復雜性交給智能，遠景伽利略AI風機核心是一個過億參數(shù)規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡，如同為風機植入一個不知疲倦的超級大腦。在高性能芯片的強勁算力支撐下，這一系統(tǒng)能夠進行實時在線推理，應對傳統(tǒng)控制邏輯難以處理的非線性、高維耦合問題。 

芯片是心臟，算法是靈魂?；凇疤鞓小蹦茉创竽Ｐ偷闹悄芸刂破脚_，實現(xiàn)了從毫秒級的實時響應，到小時、天、月級別的策略調(diào)度深度融合。它讓風機像擁有預感，可提前調(diào)整變槳變頻策略，也讓它具備自愈力，能在部件亞健康階段就預警干預。

基于“天樞”能源大模型，遠景在后臺云端同樣部署了一個設計研發(fā)平臺，覆蓋百萬級仿真工況，以及多種綜合能源應用場景。再加上遠景ENFAST自研求解軟件，以及伽利略平臺每天數(shù)千GB級海量數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)，最終實現(xiàn)每年超億級案例的仿真迭代?！疤鞓小蹦茉创竽Ｐ驮O計演化平臺由此完成了從標準設計到風機自主設計的轉變，實現(xiàn)了AI驅動的產(chǎn)品設計管理，能夠讓風機更加高效地捕獲每一縷綠色風能。

03 伽利略AI風機如何提升預警準確率？

自研自制是打開物理人工智能世界的入場券。在這一前沿領域，只有長期深耕自主技術研發(fā)，堅持建設高保真的數(shù)字孿生平臺，才能真正掌握核心部件的基因圖譜，從而構筑起預警準確率持續(xù)提升的堅實基座。

隨著AI算力和算法的發(fā)展，加之海量伽利略運行數(shù)據(jù)和遠景對失效模式的物理分析理解，全域的多模態(tài)信息融合把預測準確度和覆蓋度推升到了一個新的高度。以過去無法感知的葉片失效為例，葉片在運轉過程中，可以通過聲音傳感監(jiān)測到聲音信號、位移信號與應變信號的微小變化。當這種聯(lián)系建立起來，就可以很清晰地發(fā)現(xiàn)一些早期的失效風險并防患于未然。遠景伽利略AI風機兩大模型的引入，讓故障預警周期提前了2個月以上，有充分的時間做好備件的調(diào)度和部件更換等維修工作，最終帶來運營收益顯著提升。

遠景能源風機與裝備產(chǎn)品平臺副總裁黃虎發(fā)布伽利略AI風機 

從只會埋頭出力的“工具”，到可以洞察天氣變化、了解電力市場動態(tài)、調(diào)整功率曲線、捕獲更多價值的“智能體”，人工智能對風電的賦能還有更多想象空間和更大的進化空間。