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风机界的老祖宗
古代风车
早在3000年前，人类就开始利用风车提水或者磨面，进入了风能利用的初级阶段。
荷兰最古老的风车村——小孩堤防村，建于1740年
1887-1888年，Brush安装了第一台自动运行且用于发电的风机，叶轮直径17米，有144个叶片，仅有12千瓦。
第一代风机
关键词：偏航
20世纪前后，随着电能的普及，慢慢地出现了很多风力发电机。这个时期，风力发电机加入了扭头功能，在专业上称作偏航，大大增加了风能的利用效率，让风能的利用进入了全新的时代。
1956-1957年安装在丹麦的Johannes Juul风机，带有电动机械偏航，是现代风机的设计先驱。
第二代风机
关键词：变桨
只有偏航还不够，由于风机桨叶的角度是固定不变的，因此只有一定风速范围的风，可以带动风机旋转。风力小了叶轮动力不足，风力大了，叶轮又会转得过快，给风机带来很大的风险。于是一个新的词汇就产生了，就是变桨。变桨让风机以最好的姿态迎接每一股气流，发电量也随之提升了15%，大大降低度电成本。
风机变桨结构
第三代风机
关键词：独立变桨
原来，随着风机越做越大，在不均匀的气流下旋转的叶轮，自然也就会给风机的相关部件，带来不均匀的受力和磨损，长此以往，风机的寿命将大打折扣。于是，第三代风机诞生了。这代风机在关键部件加装了大量的传感设备，拥有了更复杂的控制能力，风机的每一片桨叶，都可以根据风的不均匀程度，按照一定的规律独立变桨，调节叶轮处于平衡状态，让各个部件的寿命比第二代风机更长，从而取得更多的发电量。
拥有独立变桨技术的第三代风机
第四代风机
关键词：人工智能
再后来，工程师们发现，不同的风机机位，随着地形起伏，气流有明显的差异，甚至同一机位的不同时间也大不相同。第三代风机无法进行如此精细的感知和控制，只能按照预设的风况变桨，也就无法精确地与每个机位、每个时间段的风贴合。因此，解决这个问题，就成了第四代风机该有的样子。
随着人工智能的崛起，终于有人做出了第四代风机，这就是远景能源推出的伽利略超感知风机。它能够利用传感数据，结合人工智能模型，实时还原所在机位的风信息，并对比实际运行情况与设计的差异，进行不断的精细调整。这样一来，风机不再是按照预设好的场景程式化的变桨，而是依据实际的气流特性求真务实的变桨。就和伽利略一样，能够用实例来验证固有理论。当成千上万台伽利略超感知风机遍布群山、平原、海洋，大量的实例验证信息将在云端刻画出风机该有的样子，然后传回每一台风机，进而使风机不断进化，将潜力发挥到极致，再次提升发电能力。
远景能源自主研发的伽利略超感知风机
而且，这种进化不仅可以体现在某一台风机上，也体现在整个风电场上。依托边缘计算技术，风电场集群的人工智能，可以回顾和预测数十台风机已经和将要经历的风况，协调各个风机的运行，实现风场整体发电能力的最大化。
伽利略超感知风机的群体智能进化
除此之外，伽利略超感知风机还有很多进步，比如可以借助先进的趋势感知能力，在线规划风机的寿命策略，找到最优的运行模式，从而降低运维成本。可以通过大量结构受力样本，知道风机哪一部位需要进一步加强，哪一个部位可以优化减少材料，再运用到新风机的制造上，从而降低建设成本。
伽利略超感知风机的趋势感知力
以伽利略超感知风机为先河的人工智能风机，才真正满足了降低度电成本的所有条件，降低了建设成本、运维成本，将风机的发电性能发挥到了极致。随着我国逐渐收紧清洁能源的补贴，风电就像一个襁褓中的婴儿，不得不长大成人，降低度电成本是电能的本质需求，而伽利略超感知风机，似乎就是唯一的出路。
（哔哩哔哩网站 作者工程师徐小刀）
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