摘要：2026 年的风电行业将受到气候承诺、能源成本上升以及全球清洁电力竞赛的推动。从水下储能到人工智能优化的涡轮机运行，这些新兴创新正在改变风能的生产、储存和应用方式。预计到 2034 年，全球风力发电市场将超过 5439 亿美元，复合年增长率为 18.6%。

2026 年的风电行业将受到气候承诺、能源成本上升以及全球清洁电力竞赛的推动。从水下储能到人工智能优化的涡轮机运行，这些新兴创新正在改变风能的生产、储存和应用方式。预计到 2034 年，全球风力发电市场将超过 5439 亿美元，复合年增长率为 18.6%。

2026风能十大发展趋势

家用风力涡轮机扩张

风能存储飞速进步

3D 打印将风力涡轮机工具成本降低 72%

海上风能创新

将人工智能集成到风力发电运营中

风能分析的广泛应用

闭环回收

混合风电场

先进风力叶片设计

自动化风力涡轮机监控系统

风力发电的最新趋势反映了数字化、可持续性和分布式发电的融合。家用风力涡轮机的扩建正在为农村和住宅区带来分散式电力，而风能存储则解决了间歇性和电网并网挑战。同时，对替代制造技术的关注是降低成本和材料浪费，海上风能创新和先进叶片设计的兴起正在突破恶劣环境中的性能极限。风力运营中的人工智能集成以及风能分析的广泛使用正在将精度和控制提升到新的水平。随着行业走向循环，闭环回收的采用正在改善涡轮机部件的再利用方式。与此同时，混合风电场的部署和自动化资产监控正在实现更智能、更具弹性的电力基础设施。

家用风力涡轮机的扩张：到 2033 年，住宅风力市场将达到 29.4 亿美元

随着能源成本上升、气候破坏加剧、电网可靠性下降以及家庭脱碳的推动力度加大，欧美国家房主正在采用住宅风电系统。

预计到 2033 年，全球住宅风力涡轮机市场将达到 29.4 亿美元，复合年增长率为 8.2%。这种扩张是由政策激励措施、农村电气化需求以及对分布式能源解决方案不断增长的需求推动的。

消费者采用小型风电系统来减少对公用事业的依赖，稳定能源成本，并实现能源独立。现代涡轮机可减少家庭能源费用，实现净计量，并在停电期间提供备用电源。此外，结合风能、太阳能和电池存储的离网和混合设置在偏远和半城市环境中很受欢迎。

技术进步不断提高住宅涡轮机的性能和吸引力。并网智能逆变器可与公用事业电网顺利集成，同时在停电期间提供备用。

储能系统，特别是锂离子电池，由人工智能工具管理，这些工具可以优化充电周期并在低风期间提供电力可用性。

由物联网 （IoT） 传感器提供支持的实时监控可检测振动或热变化等异常情况。

空气动力学改进，如可变螺距叶片和锯齿状后缘，也最大限度地提高了输出，同时最大限度地降低了噪音。2024 年，Gazelle Wind Power 获得了 1140 万欧元，用于推进轻型浮动海上风电平台。

此外，数字孪生的集成使房主能够在安装前模拟风力涡轮机在当地天气条件下的性能。

PMMP Energy 提供离网风力涡轮机

波兰初创公司 PMMP Energy 建造住宅风力涡轮机，通过连接到发电机的旋转叶片将风能转化为电能。

这家初创公司提供水平轴涡轮机，可在强风、稳定的风中最大限度地提高产量。它还生产垂直轴涡轮机，在风向可变的城市环境中提供安静、稳定的运行。

当风转动叶片时，涡轮机不断产生电力用于家庭使用、储能或电网分配。

此外，风力涡轮机昼夜运行，比太阳能电池板需要更少的空间，同时在风力丰富的地区提供更高的年产量。

Windcrest Power 设计屋顶风力涡轮机

加拿大初创公司 Windcrest Power 开发了一种获得专利的水平风系统，可以捕获屋顶风的运动，为家庭和建筑物发电。

水平风系统将气流引导到屋脊处的夹点。它将风速提高了三倍，并驱动精密设计的低每分钟转数 （low-RPM） 发电机。

此外，该系统采用低调、无叶片设计，可静音运行并自动调节速度，以在大风中实现安全性能。

此外，它还与太阳能和电池系统集成，以提供混合能源的连续性。该系统还提供全天候发电，无论天气或一天中的时间如何。

2. 风能存储飞速进步

电网稳定性问题、弃电损失和收入不确定性正在推动风能储能在全球市场的部署。为了应对这些挑战，存储系统支持频率调节和电压控制等辅助服务。这使得能源运营商能够参与容量市场并增加财务回报。

作为英国增强频率响应计划的一部分，Vattenfall 的Battery@PYC项目与 Pen y Cymoedd 风电场位于同一地点。它使用锂离子电池进行快速频率控制。该系统通过快速吸收或供电以维持 50 Hz 频率，在一秒内稳定电网偏差。

与此同时，先进的电池技术正在获得关注。液流电池、钠离子电池和固态电池提供长时间的性能。这些解决方案非常适合在发电量大的时候储存剩余的风能，并在停电期进行排放。值得注意的是，2024 年，Form Energy 获得了 4.05 亿美元，用于扩大其铁空气电池业务和多日储能业务。

此外，飞轮系统补充了风力输出平滑和斜坡速率合规性，特别是对于海上风电场。

除了电池之外，公用事业规模的替代品正在扩大风能存储工具箱。抽水蓄能和压缩空气储能 （CAES） 提供长期、低成本的大规模存储。当与风能和太阳能相结合时，抽水蓄能还可以提高电网可靠性。

与此同时，电转气装置也正在兴起，将多余的风能转化为氢气。Vattenfall 的风能制氢项目将多余的风力发电转化为绿色氢气。

另一个例子是奥地利股份公司，该公司推出了世界上第一个地质储氢设施——地下太阳能储存。它通过使用多孔岩层实现循环持续时间超过 1000 小时的季节性氢气储存。

图片来源：IMARC Group

从区域进展来看，预计到2033年，印度风能储能设备市场将增至33.03吉瓦，复合年增长率为26.5%。

此外，智能电网技术和人工智能正在提高风能加储能的性能。并网逆变器和先进的电子设备提供顺畅的调度协调和系统优化。

展望未来，到2030年，风能储能设备市场预计将达到7528.7亿美元，复合年增长率为6.89%。

Ocean Grazer 开发基于抽水蓄能的储能

荷兰初创公司 Ocean Grazer 开发了 AquaVault，这是一种基于抽水蓄能的储能系统。它通过将多余的电力直接储存在发电现场来稳定风能输出。

储能系统利用剩余的可再生能源将水抽入地下深处的水库。随后，当需求超过供应时，它通过风力涡轮机释放水发电。

此外，AquaVault 通过在地下钻井来产生人为的高度差。这使得不受地形影响的灵活部署成为可能。

此外，该系统仅使用清洁水、钢材和混凝土。它避免了稀土材料，并提供无限的充放电循环而不会退化。

此外，Ocean Grazer 在风电场附近放置了存储基础设施，以提供可调度的可再生能源并减少电网拥塞。这改善了短期、中期和长期时间尺度的供需匹配。

BaroMar 提供水下风能存储

总部位于美国的初创公司 BaroMar 开发大规模和长期储能 （LSLDES） 系统。它们将压缩空气储存在刚性水下水箱中，以稳定风能供应。

这些系统吸收风力发电产生的多余电力来压缩空气，并将其储存在放置在海底的静态人造容器中。

此外，在高需求期间，它会释放压缩空气来驱动涡轮机并发电。这避免了使用地下洞穴，从而消除了对合适地质的需求。它还通过使用无害材料和保持中性碳足迹来最大限度地减少对环境的影响。

此外，LSLDES 系统支持一系列电网功能，包括调峰、能源套利、容量确认和输电延迟。

3. 专注于替代制造技术：3D 打印将风力涡轮机工具成本降低 72%

向更大涡轮机、本地供应链和可持续生产的转变正在增加风力发电行业对替代制造技术的采用。

传统的制造方法在可扩展性、成本和灵活性方面面临局限性，特别是随着涡轮机尺寸和转子直径的增加。为了应对这些挑战，涡轮机制造商正在采用 3D 打印、模块化结构和生物基材料。例如，GE、COBOD 和 Holcim 正在使用现场 3D 打印开发 200 米高的混凝土风塔。

与此同时，欧洲根据《净零工业法》和《关键原材料法》推动的政策正在减少对外国的依赖并鼓励国内风电基础设施。鉴于我国在 2023 年占全球风电装机容量的 65%，这些立法措施优先考虑欧洲制造业的自主权，特别是通过涡轮机部件的本地创新。

与此同时，环境压力也在加剧。例如，WindEurope预计，到2025年，每年约有25,000吨叶片达到使用寿命。预计德国和西班牙的退役叶片数量最多，其次是丹麦。

Voodin Blade Technology 和 Senvion India 等公司正在提供单板层积材 （LVL） 叶片。这些叶片减少了生产中的模具使用和碳排放。此外，替代技术可以节省可衡量的成本和时间。维斯塔斯报告称，通过 3D 打印模具，模具成本降低了 72%，交货时间缩短了三周。

从材料的角度来看，短碳纤维增强热塑性塑料和自修复聚合物提高了叶片的耐用性。

此外，材料回收也在推进。从退役叶片中回收的玻璃纤维在汽车和建筑领域得到重复使用。这可以实现叶片生命周期管理的闭环。

Tree Composites 为海上风力涡轮机生产 TC 接头

荷兰初创公司 Tree Composites 开发了 TC 接头，这是一种基于复合材料的管状钢结构连接技术。它取代了海上风电基础中的传统焊接接头，以提高性能和耐用性。

基于复合材料的连接技术通过定制的复合材料包裹将支撑和弦杆件粘合在一起。这种包裹将载荷分布在更大的内表面上，而不是依赖于较小的焊接区域。

此外，包裹过程使用玻璃纤维形成坚固、抗疲劳的接头。它还消除了焊接连接中常见的应力集中、残余应力和缺口效应。

此外，接头的优化形状减少了材料使用并简化了模块化组装，从而缩短了施工时间并提高了结构耐用性。

Atrevida Science 开发有源变形风力涡轮机叶片

总部位于美国的初创公司 Atrevida Science 开发了主动变形叶片 （AMB） 和用于适应空气结构的设计探索工具 （DELTAS）。 它们通过自适应设计提高风力涡轮机的效率和结构弹性。

AMB 使用执行器根据风速实时改变叶片形状。它们在整个运行过程中保持最佳的空气动力学轮廓。这种灵活性通过释放多余的力来减少疲劳载荷，提高发电效率，并稳定涡轮机在强风海上环境中的性能。

同时，DELTAS 通过探索和优化各种风场景的变形配置来支持设计过程。

此外，AMB 设计可在不影响系统可靠性的情况下实现更长的叶片，从而降低维护需求和安装成本。

此外，Atrevida Science 用自适应组件取代了刚性叶片结构，以推进可扩展和高效的海上风电系统。

4. 海上风能创新：到 2050 年，中国将运营全球 40% 的海上风电装机容量

气候要求、深水技术进步以及沿海枢纽附近对清洁电力的需求不断增长正在推动海上风电的快速增长。政府将其视为可靠的可再生能源，可降低土地使用和传输复杂性。

为了支持这一转变，欧盟的目标是到 2050 年至少拥有 300 吉瓦的海上风电，以实现其气候中和的目标。而国家海上风能的目标是到 2030 年达到 30 吉瓦。

海上条件还可以消除障碍物，使涡轮机能够在需求高峰期间以峰值输出运行。

浮动平台和下一代涡轮机正在降低平准化能源成本。这些创新支持深水项目，并扩大了缺乏浅海床地区的准入。此外，它们靠近沿海需求中心，减少了电网压力并提高了能源安全。

与此同时，海上风电制氢系统正在兴起。例如，Hywind Tampen 是世界上第一个专门为海上石油和天然气装置供电而建造的浮动风电场。它还为挪威北海的 Equinor 油气田 Snorre 和 Gullfaks 供电。

数字化也在提高运营绩效。例如，Vattenfall 部署数字孪生平台和人工智能驱动的分析来提高涡轮机性能。

机器人和自动化正在创新检查和维护流程。自主无人机和海底机器人可以处理日常任务、降低成本并提高安全性。

制造创新支持大规模部署。公司将 3D 打印用于机舱部件并实现叶片生产自动化，以降低成本并延长施工时间。

在全球范围内，到 2034 年，欧洲海上风电市场将达到 560.3 亿美元，复合年增长率为 18.8%。到 2050 年，中国将运营全球 40% 的海上风电装机容量。

图片来源：Precedence Research

此外，预计到2034年，全球海上风能市场规模将达到2155亿美元左右，2025年至2034年复合年增长率为18.6%。

HydePoint 打造海上制氢平台

挪威初创公司 HydePoint 创建了一个海上氢气生产平台，在浮动和固定风电场将风能转化为氢气。

该平台采用模块化工业设计来捕获风能，并根据特定地点的能源需求将其全部或部分转化为氢气。它还自主和远程运行，在不同的地理和环境条件下提供一致的性能和安全性。

此外，该平台使风电场能够在大风地区建立，而无需依赖现有的电网基础设施。

HydePoint 进一步将氢气生产直接与海上风电运营相结合，以支持灵活的能源部署并扩大可再生能源在海上环境中的潜力。

FARWIND ENERGY建造海上风能储能船

法国初创公司 FARWIND ENERGY 开发旋翼帆技术，利用风能为海船提供辅助推进。

旋翼帆技术基于马格努斯效应运行，其中圆柱形旋翼帆旋转，利用风流产生向前推力。这种效果减少了对传统燃料的依赖。

此外，该启动集成了自动化功能，可根据风况调整转速，并允许通过机载单元进行手动控制。

旋翼帆每平方米提供高推力，需要更少的活动部件，并适合各种船舶类型，同时将作中断降至最低。

5. 人工智能在风电运营中的整合：到 2034 年，市场将飙升至 1587.6亿美元

可再生能源容量的扩大、电价上涨和电网复杂性的增加正在推动人工智能融入风能运营。

人工智能在能源领域的应用

图片来源：Precedence Research

人工智能正在成为风能的核心推动者，预计到 2034 年，全球可再生能源市场中的人工智能将增长到 1587.6 亿美元，2025 年至 2034 年的复合年增长率为 25.65%。

人工智能驱动的预测性维护直接降低了涡轮机的生命周期成本。通过高精度识别故障，人工智能可以减少计划外停机时间并最大限度地减少代价高昂的服务中断。该应用在海上地区特别有价值，因为天气敏感的物流会增加维修成本。

此外，人工智能通过调节潮流、管理共置电池存储和预测能源需求来改善实时电网集成。通过强化学习，人工智能系统平衡可变的风力输入与电网需求，提高存储效率，并减少对化石燃料的依赖。

此外，在功率预测中，人工智能算法比传统模型提供更高的准确性。这使风电运营商能够更好地将电力输出与市场需求相匹配。

因此，人工智能增强的预测提高了能源产量，特别是当与尾流转向和优化的涡轮机选址相结合时。

为了支持这些成果，风力涡轮机制造商正在将人工智能直接嵌入到 SCADA 和资产管理平台中。例如，维斯塔斯使用人工智能每 500 分钟处理每台涡轮机 10 多个数据点。这允许及早故障检测和持续性能调整。

同时，更广泛的人工智能生态系统支持这些风能专用应用。与人工智能集成的物联网传感器收集实时振动和温度数据。

此外，由人工智能驱动的数字孪生可以模拟风电场在不断变化的环境和运营条件下的行为。

为了构建和完善这些系统，TensorFlow 和 PyTorch 等 AI 框架支持持续学习为风能环境创建的预测模型。

为了确保顺利集成，公司使用与人工智能兼容的应用程序编程接口 （API） 和云平台。这些工具将 SCADA、电网和存储系统集成到一个统一的运营框架中，以实现有效的风电场管理。

Claviate 为风力涡轮机安装监控提供支持 AI 的可视化数据平台

德国初创公司 Claviate 开发了一个可视化数据平台，该平台使用人工智能和智能摄像头来监控和优化风力涡轮机的施工过程。

该平台使用云连接的摄像头和传感器捕捉涡轮机组装的每个阶段，然后将镜头与天气和位置等上下文数据相结合。

此外，该平台处理这些输入以创建可通过视频界面访问的带有时间戳的基于图像的数据集。

该数据集使所有项目利益相关者（包括原始设备制造商 （OEM）和开发商）能够验证施工进度并协调沟通。它还通过提供每个项目阶段的客观视觉证据来支持索赔解决。

Claviate 进一步将人工智能集成到风电运营中，以提高透明度、减少延误并简化整个建筑工地的决策。

Renewcast 支持人工智能驱动的风能预测

意大利初创公司 Renewcast 开发了一个人工智能驱动的预测平台，该平台使用深度学习和数字孪生技术预测风能和太阳能发电量。

该平台对每个地理点的风力和涡轮机性能的混乱行为进行建模。它通过结合专有天气数据、涡轮机特定校正和数据管道管理来实现这一点。

此外，该平台还提供多个时间范围内的预测，包括日内、日前和最多 15 天。它提供每小时更新一次，可通过 API 和用户可配置的仪表板访问。

通过这种方式，初创公司减少了预测误差，从而使运营商能够降低全球不平衡成本。

6. 风能分析广泛应用

运营费用的上升、气候法规的严格以及电网复杂性的增加正在推动风能分析的广泛采用。

风能运营商面临着降低平准化能源成本 （LCOE） 并遵守更严格的性能标准的压力。同时，他们必须管理数字化能源市场内波动的电力流。他们正在转向高级分析以获得实时洞察，以提高资产绩效并保持法规遵从性。

预测性维护是分析在风电运营中最具影响力的应用之一。人工智能驱动的系统可以准确检测设备故障，减少计划外停机时间，并解决与人为相关的故障。

随着电网参与变得更加动态，分析还支持智能能源调度。例如，Google DeepMind 的风力预报系统将准确率提高到 93%。这每年为英国国家电网节省了 800 万英镑的运营成本。

现代海上风电场每年可能生成 10 PB 的 1 Hz 数据和 15 TB 的 10 分钟统计数据。边缘计算、5G 和云平台等技术使风能运营商能够实时处理这些数据，用于不同的应用。这包括尾流损失最小化和涡轮机调整。

人工智能驱动的分析进一步提高了能源输出。在丹麦的一个风电场，基于人工智能的涡轮机布局优化使发电量提高了 12%。在沙特阿拉伯，艾卜哈风电项目在 75 台城市风力涡轮机上部署了 2300 个物联网传感器。该风能项目使用定制的长短期记忆 （LSTM） 模型将能量收集提高了34.2%，并将停机时间减少了 56%。

分析还可以参与能源市场和电网平衡。例如，特斯拉的 Autobidder 平台为能源投资者创造了 3.3 亿美元的收入。它促进了混合风储资产的实时招标和能源交易。

数字孪生模拟涡轮机和结构行为，SCADA 系统提供连续监控。同样，CNN、LSTM 和 LightGBM 等神经网络也为预测算法提供动力。

战略合作伙伴关系正在扩展这些能力。2025 年，Clover Energy 和 Minds &; Co. 推出了全栈风能分析平台。此外，FLOWRA 和 DNV 合作改进了日本的海上分析。

SengEnergy 将人工智能和预测分析应用于风电场

摩尔多瓦初创公司 SengEnergy 提供人工智能驱动的分析平台，通过准确预测和实时性能不佳检测来提高风能和太阳能发电场的性能。

该平台使用 ML 模型来处理历史和实时数据。这样可以精确预测能源的产生和消耗。它进一步持续监控系统行为以识别效率低下的地方，使运营商能够采取纠正措施来减少损失并提高资产利用率。此外，该平台不需要人工干预，并集成了预测分析，以支持整个生产和贸易活动中更明智的决策。

RenewableBot 为海上风能运营开发人工智能主导的分析平台

爱尔兰初创公司 RenewableBot 提供了一个人工智能驱动的分析平台，通过数字孪生建模、实时监控和预测性维护来支持风能运营。

该平台集成了传感器、逆变器和卫星数据，以生成风电场的实时数字副本。这使能源运营商能够可视化绩效并预测问题。

它还使用 ML 来自动确定工单优先级、优化维护计划并提高天气预报的准确性。

此外，其模块化机器人还包括用于实时虚拟建模的数字孪生 BOT、用于预测性维护的 O&M BOT 和用于超本地预报的天气 BOT。

该平台还具有用于储能分析的存储 BOT 和用于自动性能报告的报告 BOT。

7. 闭环回收

高昂的电力成本、更严格的垃圾填埋场禁令以及对能源自主化日益增长的需求正在增加整个风电行业闭环回收的采用。

为了应对这一挑战，政策制定者和行业领导者正在设定目标。例如，德国禁止有机含量超过 5% 的垃圾填埋废物。该法规实际上禁止处置由有机含量高的复合材料制成的风力涡轮机叶片。

闭环回收使风电公司能够从退役的叶片中回收高价值材料，最大限度地减少环境足迹并降低碳排放。正在开发的工业规模热解和溶剂分解反应器还可以在提高产量的同时保持纤维强度。

此外，到 2035 年，风力叶片回收市场预计将增长至 68.9 亿美元，复合年增长率为 18.09%。

Advanced 4 解决方案支持风力涡轮机的回收和重新利用

总部位于美国的初创公司 Advanced 4 Solutions 提供闭环回收技术，可回收风力涡轮机叶片材料并将其重新利用为可用的复合原料。

该初创公司采用机械粉碎和专有的压力辅助化学溶剂分解 （PACS） 工艺。该工艺将玻璃纤维与树脂材料分离，并生产用于混凝土、沥青、木瓦和玻璃纤维应用的再生纤维和细粉。

此外，PACS 流程还提供叶片材料跟踪软件、优化的运输系统和经过认证的文档，以确保可追溯性和法规遵从性。

REEMAG 专注于钕铁硼磁铁回收

总部位于美国的初创公司 REEMAG 将风力涡轮机的报废钕铁硼 （NdFeB） 磁铁改为用于新型永磁体的可重复使用材料。

这家初创公司应用了两项专有技术，即磁铁到粉末和粉末到磁铁。 他们从废料、电子垃圾、边角料和切屑中回收稀土元素。

此外，这些技术无需使用化学品、研磨或切碎即可执行此过程。这种干燥且节能的方法可重复使用原材料，同时降低回收成本和环境影响。

8. 混合风电场的部署：到 2032 年市场规模将达到 53亿美元

电价快速上涨、能源供应压力越来越大，以及可再生能源间歇性的持续挑战，正在增加风能-太阳能混合系统的全球部署。这些装置将风能与太阳能光伏和储能相结合，正在提高电网稳定性和输出一致性。通过利用风能和太阳能的互补发电模式，混合配置最大限度地减少了功率变化并提高了容量利用率。

在应用方面，混合系统部署在不同的环境中。它包括偏远岛屿微电网、大型并网农场和企业可持续发展计划。一个著名的例子是塔塔汽车公司和塔塔电力公司之间 2025 年的协议，该协议获得了 131 MW 混合购电协议，为六家制造工厂供电。

人工智能驱动的能源管理平台和机器学习算法提供风能、太阳能和存储组件之间的实时电力流。

此外，电池储能系统 （BESS），无论是锂离子还是基于流量的，都是混合动力项目不可或缺的一部分。BESS 提供可调度电力和基本电网服务。此外，氢气生产的集成提供了长期存储，并使混合动力系统能够提供超出典型日常周期的电力。

为了增强适应性，配备最大功率点跟踪 （MPPT） 的多输入混合逆变器可根据不同的能量输入进行调整。

此外，即插即用微电网控制器和电网互连标准是专门为混合系统创建的。这些辅以边缘计算和支持 5G 的同步，从而增强了实时运行可靠性。由卫星图像提供支持的地理空间分析使企业能够确定混合风能-太阳能部署的理想区域。

根据市场预测，到 2032 年，全球混合太阳能风能市场预计将扩大至 53 亿美元，复合年增长率为 15.2%。到 2023 年，印度将以 1.44 吉瓦的混合动力装机容量引领这一势头。

此外，Iberdrola还在南澳大利亚奥古斯塔港附近投产了317MW的风光混合项目。此外，亚马逊在印度的 300 MW 混合站点展示了混合风能太阳能系统如何推进与气候相适应的能源基础设施。

IKYA Innovations设计六叶片双转子太阳能涡轮机

印度初创公司 IKYA Innovations 创建了一个混合可再生能源系统，该系统将六叶片双转子风力涡轮机与太阳能电池板集成在一起，以提供连续和分散的电力。

该系统同时捕获风能和太阳能，并在不同的天气条件下发电，同时减少对单一能源的依赖。

此外，该系统还通过将紧凑的设计与易于部署相结合，面向离网和农村应用。这为家庭、农田和小型企业提供了可靠的解决方案。

混合配置通过风力发电补充间歇性太阳能输出来提高能源可用性，特别是在夜间或阴天。

IKYA Innovations 支持混合风电场的部署，以促进清洁能源的获取、降低排放并提高服务欠缺地区的能源弹性。

Solarrent New Energy 提供基于 HVO 的混合发电机

德国初创公司 Solarrent New Energy 开发了一种加氢植物油 （HVO） 混合发电机。

它是一种集太阳能电池板、风力涡轮机、HVO 技术和储能于一体的移动电力系统，可在离网环境中提供低排放电力。

此外，该系统从风能和太阳能中捕获可再生能源，同时使用 HVO 作为备用电源，以确保在所有天气条件下都能提供稳定的电力。

它通过在低发电量或高需求期间实现持续供应，将产生的能量存储在集成电池单元中。

此外，紧凑的设计和坚固的结构支持在建筑工地、紧急区域和移动作等极端环境中的部署。

9. 先进叶片设计的兴起：到 2032 年市场规模将达到 2050亿美元

随着公司追求更高的涡轮机容量、更好的效率和在恶劣条件下的弹性，先进的叶片设计正在改善风电行业。这些变化响应了对具有成本效益的能源生产日益增长的需求，特别是在海上和高容量陆上装置中。例如，GE 的 Haliade-X 涡轮机具有 107 米长的叶片，使其能够从海上风电中榨取兆瓦级的可再生能源。

为了满足不断变化的需求，风能技术制造商采用空气动力学创新、碳纤维增强和自适应控制系统。这些解决方案提高了性能，并使叶片能够承受盐腐蚀和极端风等海洋压力。例如，Dogger Bank 风电场将成为世界上最大的海上风电场，采用 GE 的 Haliade-X 涡轮机和在蒂赛德制造的 107 米叶片。

此外，先进的叶片在整个风能生命周期中提供了可衡量的好处。空气动力学特性，如最小化尖端涡流形成和自适应流量控制，可增加能量捕获。此功能直接降低了平准化能源成本 （LCOE）。

石墨石复合材料和碳纤维等轻质材料可支撑更长的叶片，而不会增加结构应变。

集成了人工智能、光纤传感器和声学监测器的智能叶片系统，可实现实时损坏检测。这延长了使用寿命并降低了维护成本。例如，Werover 的人工智能平台持续监控叶片状况并降低维护费用。

同时，3D 打印和纤维铺放等自动化制造方法加快了生产速度并减少了浪费。可回收的热塑性塑料、生物基树脂和石墨烯增强材料提高了强度重量比，同时符合循环经济原则。

在市场方面，全球先进风力叶片项目的前景是，到 2032 年，市场规模将达到 2051.4 亿美元，复合年增长率为 27.07%。

Voodin Blade Technology 生产碳中和和可回收叶片

德国初创公司 Voodin Blade Technology 制造由单板层积木 （LVL） 制成的风力涡轮机叶片，以可持续的替代品取代传统的玻璃纤维增强材料。

叶片使用在热和压力下粘合的工程木材层。这创造了一种具有高承载能力、尺寸稳定性和机械强度的结构，适合涡轮机运行的要求。

此外，单板层积材减少了对环境的影响。它通过提供完全可生物降解的解决方案来实现这一点，同时在关键的高压力应用中保持性能。

此外，木制叶片在运行负载下表现出弹性，并通过报废可回收性符合循环经济原则。

Innowind Energy Solutions 为涡轮叶片开发空气动力学附加组件

加拿大初创公司 Innowind Energy Solutions 开发了一种适应性强的涡流发生器 （AVG），以提高风力涡轮机叶片的性能。涡流发生器可解决各种作条件下的流动分离问题。

AVG 使用专利机制，可根据 LiDAR、风速计或其他流量传感器的输入实时调整鳍片高度和角度。它还使用粘合剂安装进行非侵入式安装，无需叶片穿孔或安装前研究，并允许工厂和现场部署。

此外，AVG 仅在需要时部署，在不需要时折叠。这提供了持续的空气动力学优化，而不会影响不同风速下的性能。此外，涡流发生器可增加年发电量，延长叶片寿命，并延长轴承使用寿命。

10. 自动化资产监控：随着预测性维护在全球范围内受到关注，风电运维成本降低 25%

预计到 2033 年，风力涡轮机监控系统市场将增长至 109.8 亿美元，2026 年至 2033 年的复合年增长率为 9.1%。它是由风能运营中采用预测性维护、故障检测和远程诊断推动的。

去年，全球风电装机容量达到创历史新高的 117 吉瓦。风力发电运营商正在转向自动化资产监控，以减少计划外停机时间。它还管理老化的涡轮机组，并应对日益增长的电网并网压力。

固定和可变的运营和维护 （O&M） 成本是风电 LCOE 的主要部分。运维成本可能占陆上风电 LCOE 的 11% 至 30%。它通常可能占当前风力发电系统总 LCOE 的 20% 至 25%。

人工智能驱动的平台可以预测关键部件的故障，例如齿轮箱、轴承和发电机中的故障。这样可以进行早期干预，最大限度地减少停机时间和紧急维修，并减少生产损失。

例如，在乌克兰的 Staryi Sambir-1 风电场，无人机 （UAV） 集成热成像可提供缺陷检测。它还将每台涡轮机的检查时间缩短至仅 1.5 小时。

这些创新建立在支持技术网络之上。物联网传感器收集有关温度、振动和功率输出的实时数据。SCADA 系统处理和传输这些数据以进行涡轮机诊断。

数字孪生模拟涡轮机在压力条件下的行为，使风能运营商能够预测故障并计划主动维护。例如，在 ReliaBlade 项目中与丹麦技术大学 （DTU） 合作开发的可执行数字孪生 （xDT） 对叶片行为进行结构健康监测，以识别关键问题。

边缘计算平台，例如 Grid-Connect 的 ZEDEDA 解决方案，支持低延迟的涡轮级决策，从而缩短异常期间的响应时间。

与此同时，不断提高的能源目标和政策框架，如欧洲绿色协议和中国的“十四五”规划，迫使企业投资于支持合规和排放跟踪的监测解决方案。

此外，ABB 还与 WindESCo 合作，通过集成监控和分析解决方案提高数字涡轮机性能。

Vattenfall 还在其海上风电资产中部署了数字孪生技术，以减少计划外维护并提高资产可靠性。

SkyVisor 提供基于无人机的风力涡轮机检查

法国初创公司 SkyVisor 设计了一个平台，利用无人机技术和人工智能自动检查风力涡轮机，以实现早期缺陷检测和预测性维护。

该软件平台生成用于检查涡轮叶片和塔架的全自动无人机飞行计划，捕获通过人工智能驱动的缺陷分析工具处理的高分辨率图像。

它还集成了数字孪生技术，以监控一段时间内的缺陷、比较结构数据并跟踪损坏的传播。

此外，该平台还包括一个用于现场任务协调的现场应用程序和一个用于集中报告和协作的资产管理仪表板。

Merchant City Technologies 提供人工智能驱动的风电资产监控

总部位于英国的初创公司 Merchant City Technologies 开发了一个支持人工智能的 SaaS 平台，可以自动监控和优化整个涡轮机组的风力资产。

该平台结合了机器学习、实时分析和数字孪生技术来跟踪环境因素、能源市场状况和涡轮机组件的健康状况。

它还使用规范性维护算法和闭环控制系统来检测组件退化、预测故障并动态调整作以获得最大输出。

此外，该平台还通过持续分析传感器数据和性能趋势，减少了停机时间，降低了维护成本，并延长了关键涡轮机部件的使用寿命。

小结

全球风能理事会发布《2025全球风能报告》指出，2024年，全球新增陆上风电100吉瓦、海上风电8吉瓦，全球累计风电装机容量达到136吉瓦。其中，中国连续多年成为全球最大风电市场，是引领全球风电装机增长的绝对主力，非洲、东南亚等地区风电装机增幅也远超预期，新兴经济体正为全球风电产业发展注入新动能。

展望未来，风电技术的发展将沿着 “极致突破” 与 “深度融合” 两条主线展开，重塑全球能源格局的同时，也为中国实现 “双碳” 目标注入核心动力。

在单机性能突破层面，叶片设计将迈向 “更长、更智、更可持续”：150 米级以上的超长叶片将成为海上风电标配，通过碳纤维与仿生结构（如锯齿状后缘、可变螺距技术）的结合，使单机容量突破 20 兆瓦；同时，智能叶片将集成光纤传感器与 AI 算法，实时感知气流变化并调整形态，将发电效率提升 15% 以上。3D 打印技术的普及则会颠覆制造逻辑，不仅使模具成本降低 70% 以上，更能实现叶片的个性化定制，适配从低风速平原到台风频发海域的多样化场景。

在系统集成创新领域，“风电 +” 模式将彻底打破能源边界：与氢能的耦合将走向规模化，海上风电场将成为 “绿氢生产基地”，通过水下储氢技术实现跨季节能量调配；与太阳能、储能的混合系统会成为电网主力，AI 驱动的能源管理平台可动态平衡风光出力波动，使弃电率降至 5% 以下。更前沿的是 “风电 - 交通 - 建筑” 的协同，例如风电直接为电动船舶供电、与建筑光伏一体化（BIPV）结合形成分布式微电网，让风能从 “发电能源” 升级为 “多场景动力源”。

在可持续运维维度，数字孪生与自动化技术将重构行业生态：每个风电场都将拥有实时映射的虚拟副本，通过无人机巡检、机器人维护与边缘计算的结合，实现故障预测准确率超 90%，运维成本降低 30%；闭环回收技术则会破解 “退役叶片难题”，热解与溶剂分解工艺将使玻璃纤维、稀土磁体的回收率达 95% 以上，推动风电全生命周期碳排放下降 40%。

对于中国而言，这些技术趋势将加速 “三个转变”：从 “陆上为主” 转向 “海陆并重”，深远海风电技术突破将支撑 2050 年 40% 全球份额目标；从 “设备制造” 转向 “标准输出”，在智能运维、混合系统等领域主导国际规则制定；从 “能源生产” 转向 “生态构建”，通过风电与特高压、虚拟电厂的协同，打造全球最大的零碳能源网络。

可以预见，未来十年，风电技术的每一次迭代都将向 “更高效、更灵活、更绿色” 逼近，最终成为推动全球能源转型的 “终极变量”—— 而中国，正站在这场变革的最前沿。

来源：友绿