过去十年，海上风电的发电量每年增长30%。
但尽管有所增长，海上风电仍仅占全球电力供应的1%。
尽管海上风电是高效的可再生能源发电方式，但漂浮式风电场成本高昂，因此其成本效益并不理想。
英国皇家工程院的苏珊·古尔韦内克解释了如何通过开发运用人工智能和机器学习的新技术来改变这一现状。
自2010年以来，风能在全球持续增长，海上风电的发电量增幅达到每年近30%。世界各国需要迅速扩大可再生能源供应，以满足不断增长的需求并快速减排。尽管形势紧迫，漂浮式风电场目前提供的电力仍不到全球供应量的1%。
许多适合建设风电场的优质浅水海域正在开发中。但如下方全球装机容量图表所示，海上风电的潜力仍远未得到充分挖掘。
陆上与海上风电装机容量
这一潜力尚未得到充分开发，原因在于80%的风在更远的海域持续吹过——那里水深超过60米，而在海床上建造固定式风机颇具难度。
解决方案可能是建设漂浮式海上风电场。那么，是什么阻碍了它们的发展？
漂浮式风电场
现有海上风机中，除少数几台外，几乎都通过固定式基础与海床相连；这种基础通常是一根大型钢管桩，向上连接至海床以上的风机塔架。这类所谓的固定式基础风机只能建在水深50米或60米以内的海域。
但包括以下近期项目在内的工程表明，Hywind苏格兰近海项目和Windfloat葡萄牙近海项目，证明建造漂浮式风机是可行的。一台6兆瓦风机——例如Hywind风电场使用的机型——所发电力足以满足英国4,000户家庭的用电需求。
但若要为全球到2050年达到90亿的人口提供相当于家庭用电的电力，大约需要50万台海上风机，比目前数量增加100倍；此外，还需要额外装机容量来满足未来的能源需求。
遗憾的是，漂浮式风电场虽然在技术上可行，在经济上却不具备可行性。在海上开展任何工作都成本高昂。建设一座1吉瓦的固定式海上风电场，完成必要场址勘测的费用约为1,500万英镑。安装并调试风电场约需6.5亿英镑，而后续运营和维护费用每年约为7,500万英镑。风电场寿命终结时（可能约为25年），还需花费3亿英镑进行退役拆除。
然而，漂浮式风电场的设计和技术仍处于早期阶段，成本更高。2019年，海上风电的供电价格为每兆瓦时36至45英镑，而目前漂浮式风电的竞标价格超过这一价格的两倍。
海上设施的规模也十分庞大。Hywind的6兆瓦风机直径为154米，每片叶片的长度都相当于一架空客A380客机的翼展。西门子歌美飒的10兆瓦风机转子直径为193米，而美国国家可再生能源实验室的15兆瓦参考风机直径为240米。在海洋中建造、安装、运营、监测、维护和拆除如此规模的基础设施，绝非易事。
能源公司经常在远海建设设施，但一台漂浮式风机的发电量远低于一座海上油气平台。根据两种设施的规模，在其运营期间，风机发电量可能少达约1,000倍。因此，要从可再生能源获得同等发电量，就需要更多基础设施。要让海上风机的能源生产成本与海上油气相当，就必须大幅降低将风机送至海上并维持其运行的成本。
传统海洋工程的经验可以为向可再生能源转型提供许多借鉴。但仅靠重复现有做法，或提升现有方法和技术的效率，无法实现所需的成本削减。
让漂浮式风电场实现成本效益的技术方案
因此，要让漂浮式风电场实现成本效益，很可能需要新技术。例如，利用机器人和其他自主技术控制海上工程活动——从勘察海床到运营、检查和维护漂浮式风机——可以降低工作人员面临的风险，并更高效地控制这些复杂系统。
对于如今正在建设的大型海上风电场，以及未来计划建设的风电场，让人员进行例行检查并不现实。相反，安装在漂浮式风电场各个部分的智能传感器可以持续评估结构的运行状况。
机器学习利用数据训练计算机自主决策——可用于在设计阶段找出效率最高的锚固方案，或在运营期间判断系泊缆是否有失效风险。
机器学习已经能够利用天气数据控制风机叶片的位置，以最大限度地提高发电量，或防止叶片在强风或风暴中受损。将物理学与机器学习相结合的新方法，可以用更少的数据作出可靠预测；这对海上作业很有用，因为那里往往难以收集数据。
随着英国政府开始开展一项调查，探讨哪些技术创新能够应对气候变化，海上风电成为首要关注领域。通过投资面向未来的技术，漂浮式风电场有望大幅提升英国乃至全球的可再生能源装机容量。
