过去近二十年，风电产业高速发展，从全球范围来看已经发展到能与传统能源竞争的程度，各国也大力投资发展可再生能源技术，以取代对传统能源的依赖。在风电技术不断发展的过程中，建模技术承担了非常重要的角色，也成为了“智慧风电”产业升级迭代的关键性技术。

在过去的15-20年中，风能在成熟度和效率方面都已经发展到几乎与传统能源（如煤炭和天然气）竞争的程度。各国政府已作出广泛努力，鼓励对可再生能源技术的投资，特别是陆上和海上风能设备，以便它们能够在能源市场上发挥重要作用。

为了生成更可靠的物理模型，正确模拟风力涡轮机或风力资源的输入非常重要。边界层建模的最新技术将捕获低至约1公里影响的中尺度大气模型与可以捕获约50米的更精细细节的大型涡流模拟相结合。天气研究预报模型（WRF）是一种中尺度模型，它捕获大气动力学，可以在并行环境中跨多个核心运行。然而，对于复杂地形的更具体的建模，研究发现，与实验结果相比，RANS模拟可以更准确地预测流动。

涉及风电场的建模和模拟，可以利用风资源建模技术来模拟涡轮机转子高度发生的复杂动态流。风电场使用一系列技术进行建模，但最先进的技术在于使用 AD 和 AL 模型的 LES 模拟。这些类型的模型已用于大型涡轮机阵列中的尾流分析和布局优化。这些模型提供了有关涡轮机在排列在大型阵列中时如何相互作用的重要信息。

随着涡轮机规模和数量的增加，风电行业面临着一系列挑战。很明显，用于建模和模拟相关问题的软件对于提高效率和降低能源成本至关重要，因此风能可以在能源市场中发挥更大的作用。

由于计算机资源、HPC 系统和云计算对研究人员和公司的可用性不断增加，开发更灵活和可扩展的软件以提高模型的保真度和细节的机会正在增加。随着研究人员可用的计算能力不断增长，以及通过规模和学科耦合的趋势，“智能风电场”成为可能。

在“大数据”时代，从现有风力涡轮机和风电基地获得的信息量是巨大的，这些数据可以集成到模型中，为模拟增加更高水平的真实感，将数据集成到模拟中提供了许多可能性。测量传入的风速和风向可用于运行先发制人/实时仿真以预测功率输出。在涡轮机部件上使用传感器可用于为模拟提供有关材料在其使用寿命内变化的数据，以更好地预测使用寿命和故障机制。

开发的模型与生产的工业解决方案之间的差距正在慢慢缩小。随着这些模型的改进以及它们提供的信息和细节水平的增加，风电行业应该看到更耐用的高效涡轮机正在开发中。这将使风电行业能够与不可再生能源竞争，并在全球能源市场中发挥重要作用。

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