人工智能正在飞速发展，其在海上风电领域的应用日益广泛。目前，AI已被应用于风资源评估、环境影响评估和预测性维护等领域。如今，融合数字孪生与人工智能、大数据、物联网的数智孪生技术，有望成为一项前景广阔的应用，可显著降低开发商的成本。

数智孪生是物理资产的数字化表示。作为真实系统的虚拟映射，数智孪生可用于异常检测、状态监测、性能优化、预测性维护以及设计改进。

数智孪生的核心价值

数智孪生技术通过在水上部署最少数量的物理传感器，实时追踪关键结构热点部位的载荷和应力。其实现方式通常是创建一个全耦合有限元模型，为数智孪生提供训练所需的数据集。该技术可用于模拟不同类型的海上风电结构，例如基础、塔筒、风力发电机组、电缆和系泊系统。

基于历史与实时数据，并结合精密算法模型，数智孪生能够帮助我们回溯过去、预测未来，识别异常、延长资产寿命，并优化水下检验间隔。所收集的数据能促成可操作的洞察，缩短开发商的决策周期，提高政府机构的审批通过率，并降低项目的总体资本支出和运营支出。同时，它还能通过减少所需的海上出行次数来显著提升人员安全性。

大型风电场的监测困局

对大型风电场开展长期结构监测，给开发商带来诸多挑战。

• 风机数量庞大：在大型风电场中，每台风机都经历着不同的运行工况。管理众多风机的疲劳累积变得异常复杂。

• 经济可行性：为每台风机配备监控设备的成本过高。在精确数据采集与财务约束之间取得平衡至关重要。

• 传感器成本高昂：为水下风机在水下安装传感器费用昂贵。

解决方案：基于数智孪生的监测

• 基准风机：在风电场内选取一台基准风机，为其密集配备倾角仪、加速度计和应变计。这台基准风机作为系统训练和设计验证的参考。

• 机器学习训练：通过仿真数据与机器学习对数智孪生模型进行训练。将仿真结果与实测数据相比较，推动模型不断迭代优化。

• 虚拟传感器：在其他风机上尽量减少物理传感器部署以降低成本；取而代之的是开发虚拟传感器，其基于基准风机的运行行为推断数据。数智孪生对于估算在无法安装仪表的未测量位置处的结构响应非常有用。

行业价值

数智孪生的成功实践，依赖于优化的传感器网络与先进分析工具形成的智能闭环，实现从数据感知到决策支持的完整价值链。其用途广泛，包括初始设计验证、完整性管理、适用性评估以及剩余寿命评估。通过降低仪器设备成本、优化检验间隔并减少计划外停机时间，数智孪生能够提升资产价值并延长运行寿命。尽管数智孪生并不会完全取代现场检验，但它能与之形成互补，帮助资产管理方更有策略地安排检修活动。