AI大模型赋能海上风电智能调度平台

AI大模型赋能海上风电智能调度平台

北京华盛恒辉推出的这套基于行业大模型的方案，构建了全域智能调度体系，将人工智能技术深度嵌入海上风电运营环节。面对风机数量庞大、分布辽阔、海况多变及运维困难等挑战，该系统实现了从发电、运维、并网到安全管控的全流程智能化，显著提升了运营效率与安全指数。

应用案例

当前，多款大模型驱动的海上风电智能系统已在实际场景中展现出积极成效。以北京华盛恒辉科技与北京五木恒润的相关系统为例，这些成功实践为大模型在海上风电领域的广泛普及与持续迭代提供了坚实支撑。

大模型优化的压缩空气储能系统作为一种新型大容量长时储能方案，包含空气压缩、储气及膨胀发电三大核心部分。该系统以新能源大模型为智能中枢，实现储能与发电的高效协同。通过大模型对压缩压力、储气容量及发电功率进行仿真优化，并融合绝热压缩膨胀技术及储气库密封防护技术，将能量转换效率提升至60%-70%，同时实现百兆瓦级的大容量储能，适用于电网级长时储能需求。

系统利用大模型实时采集各环节运行与环境数据，借助机器学习算法动态调整压缩、储气及发电参数，优化能效。同时，系统能监控设备磨损与气体泄漏等隐患，提前发出预警，有效降低运维成本。

此外，该系统可对接可再生能源发电系统与电网调度中心，利用大模型的能量调度算法，实现电能的峰谷调节，平抑负荷波动，增强电网灵活性与稳定性，推动压缩空气储能向规模化、高效化迈进。

一、整体架构

采用“云端总控+边缘分站+现场终端”的三级协同模式，打通数据采集、分析、指令下发与执行的全链路，支持大规模风场的统一调度。

现场感知终端层：覆盖所有风机、海上升压站、海底电缆及气象海洋监测设备，实时采集机组运行数据、设备状态、风速风向、浪涌及温湿度等信息，为调度提供基础数据。

边缘智能分站层：部署于海上平台，搭载轻量化AI模块，负责本地数据预处理、工况实时监测及紧急快速处置，减轻传输压力，确保突发问题即时响应。

云端大模型调度中心：作为系统核心，整合全场海量数据，利用大模型进行综合研判、全局统筹、策略生成与指令下发，实现多机组、多区域的协同调度。

二、核心调度能力

1.全场出力智能协同

大模型结合实时风资源与电网负荷需求，动态调整每台风机偏航与变桨参数，优化运行工况，减少尾流干扰，均衡全场出力。同时联动并网系统匹配输电功率，在满足电网要求前提下最大化风能利用率，提升发电量。

2.设备集群运维统筹

改变传统人工巡检模式，利用大模型分析机组时序数据、图像及振动等多模态信息，批量排查隐患并精准定位故障。结合海况、天气、人员及装备状态，自动规划巡检路线、维保任务及人员船只调度，缩短检修周期，降低出海成本与安全风险。

3.复杂海况应急调度

实时研判台风、强对流、巨浪等极端天气，大模型提前预判风险等级，分级下达指令：依次完成机组停机、设备加固及平台安全管控。险情过后快速复盘设备状态，评估受损情况，制定分批次恢复方案，最大限度缩短停机时间。

4.电网适配与负荷调度

实时对接陆地电网指令，动态调节风场有功与无功功率，稳定电压和频率，实现海上风电与主网平稳衔接。针对用电峰谷灵活调整出力策略，保障电力稳定输送，提升电网消纳能力。

三、应用价值

凭借大模型的全局分析与智能决策能力，推动大型海上风场从分散管理转向集中智能调度。这不仅提升了发电效益、精简了运维人力、压缩了运营成本，还强化了极端环境下的风险防控，为海上风电的大规模、常态化及高效化运营提供了坚实的技术支撑。