（问题）海上风电机组大型化、深远海化的趋势下，气动性能评估与载荷校核对仿真计算提出了更高要求。轴向诱导因子和切向诱导因子是描述风轮对来流影响的关键参数，直接关系功率预测、载荷评估和控制策略优化。工程实践中，设计迭代频繁、工况组合复杂，传统基于叶素动量理论的逐工况计算虽成熟可靠，但在大规模参数扫描、优化设计与快速评估场景下，计算耗时和流程效率逐渐成为提升研发与交付速度的限制因素之一。 （原因）从技术路径看，海上风机气动分析往往需要在不同风速、桨距、转速以及叶片局部几何参数等条件下反复计算，并与结构、控制等模块联动迭代。随着叶片变长、工况范围扩大、耦合分析更精细，仿真任务量呈倍增趋势。如何在保证计算可信度的同时缩短计算时间，成为风电装备研发与数字化设计需要解决的重要问题。以数据驱动方式建立近似映射、实现快速预测，是近年来仿真加速的主要探索方向之一。 （影响）国家知识产权局公开信息显示，中广核风电有限公司与上海交通大学申请了一项名为“基于神经网络的海上风机气动诱导因子代理模型构建方法”的专利，公开号CN121706648A，申请日期为2025年12月。专利内容显示，其思路是：利用海上风机一体化仿真工具中基于叶素动量理论的气动分析模块生成原始样本数据集并进行预处理；随后对样本中的设计变量与目标变量开展涉及的性分析，筛选与目标变量相关的设计变量作为模型输入特征；在模型构建上，采用神经网络对同一翼型的所有叶素使用同一个模型进行拟合并完成训练；验证环节——则在新的输入条件下——分别采用传统叶素动量理论与训练后的模型计算轴向诱导因子、切向诱导因子，并对结果进行对比验证。 业内人士认为，若该类代理模型在工程应用中表现稳定，可在方案比选、参数优化、控制策略整定以及数字化平台批量计算等环节发挥“加速”作用：一上减少重复计算带来的时间消耗，提高研发迭代效率；另一方面也有助于在更大范围内开展敏感性分析与不确定性评估，为提升能量捕获、降低载荷风险提供更充分的数据支持。尤其在海上风电项目施工窗口期紧、运维成本高、全寿命周期管理要求提升的背景下，设计阶段的仿真提效往往能传导至交付与运营环节，形成综合收益。 （对策）从专利披露的技术流程看，其关键在于“数据质量—特征选择—模型泛化—工程验证”四个环节形成闭环：一是样本数据来自成熟的气动分析模块，并通过数据预处理降低噪声与异常值影响；二是通过相关性分析筛选输入特征，减少冗余变量带来的训练效率下降与过拟合风险；三是对同翼型叶素采用统一模型，提升在相似构型下的可迁移性与维护便利性；四是以传统理论计算结果进行对比验证，强调与现有工程方法的一致性与可比性。若要继续提升工程可用性，仍需在更丰富的工况边界、更多机型及不同翼型族上持续验证，并建立模型更新与版本管理机制，确保在控制策略调整、叶片设计变更等情况下模型能够同步迭代。 （前景）当前，我国海上风电正由近海规模化走向深远海开发，装备大型化与系统复杂度提升将持续推高仿真需求。面向“设计—制造—施工—运维”全链条的数字化与智能化能力建设，正成为产业竞争的重要方向。以代理模型为代表的仿真加速技术，有望与高保真数值计算、试验数据以及运行监测数据形成互补，支持更快的工程决策与更精细的性能评估。，随着标准体系完善和应用场景拓展，相关成果的产业化落地将更依赖可解释性、稳定性与可追溯的工程验证，最终服务于安全可靠、成本可控的海上风电开发目标。
此次技术创新反映了我国企业在风电关键技术上的自主研发能力，也反映出产学研协作在工程问题攻关中的价值；在全球能源转型持续推进的背景下，更多面向工程效率与可靠性的技术突破，将为我国新能源产业发展提供支撑，并为全球应对气候变化贡献经验。下一步，如何将此类创新成果更顺畅地转化为可复制、可规模化的工程能力，仍有待业界继续探索与实践。