鲲鹏HPC+AI赋能风电产业 筑牢绿电根基 助力双碳目标落地
在"双碳"目标引领的能源转型浪潮中，风电作为技术成熟、规模化应用最广的可再生能源，正成为推动能源结构绿色升级的核心力量。但风电产业面临着风机运维难度大、功率预测精度低、集控调度效率差、海量数据处理能力不足等行业痛点，制约了风电利用效率的进一步提升。鲲鹏高性能计算（HPC）平台凭借自主可控、高算力、低功耗的核心优势，成为风电产业智能化转型的算力底座，而昇腾异构计算架构CANN作为连接鲲鹏算力与AI算法的核心技术引擎，通过异构任务调度、算子深度优化、端边云一致开发等特性，充分释放鲲鹏HPC的算力潜能，让AI技术在风电全生命周期场景高效落地。从风机故障诊断到功率精准预测，从陆上风场运维到海陆一体集控，CANN与鲲鹏HPC深度协同，构建起"算力+架构+算法"的一体化解决方案，全方位破解风电产业发展瓶颈，为绿电高质量发展注入技术动能，助力碳中和目标加速实现。
一、CANN：鲲鹏HPC+AI赋能风电的核心技术引擎
风电产业的智能化转型，本质是"数据驱动算力，算力支撑算法"的过程。单座风场日均产生TB级的气象、风机运行、振动监测数据，AI模型的训练与推理涉及大量计算密集型任务，而传统计算架构难以实现算力的高效调度与算法的快速落地。鲲鹏HPC为风电产业提供了百万核级的高效算力集群，而CANN（Compute Architecture for Neural Networks） 作为华为面向AI打造的端云一致异构计算架构，是释放鲲鹏HPC+昇腾芯片算力的"灵魂"，更是AI技术在风电场景规模化应用的核心支撑。
CANN采用三层式架构设计，自下而上的硬件抽象层、执行引擎层、应用使能层，实现了对硬件资源的统一管理和对AI算法的全流程优化，其核心技术特性与风电产业的算力需求高度契合：
- 异构任务智能调度：针对风电AI计算中"数据预处理轻量任务"与"卷积/矩阵计算密集型任务"的分离特性，将任务精准分配至昇腾AI Core、AI CPU与鲲鹏Host CPU，AI Core承担90%以上的核心计算，AI CPU处理数据预处理与结果后处理，三者并行执行无等待，大幅提升计算效率；
- 算子深度优化能力：通过TE/TBE算子开发工具，实现风电场景专属算子的自动生成与手动优化，针对风机振动特征提取、风电功率时序分析等定制化需求，可快速开发高性能算子，同时支持算子融合、层间优化，减少数据读写带宽，提升模型执行速度；
- 统一内存架构（UMA）：将鲲鹏主机内存与昇腾设备内存映射至同一虚拟地址空间，避免风电海量数据在处理过程中的频繁拷贝，减少30%以上内存占用，数据传输延迟降低50%；
- 端边云一致开发体系：基于AscendCL统一编程接口，实现"一次开发，多端部署"，风电AI模型可在鲲鹏云中心、风场边缘端、风机终端无缝迁移，适配风电场景云边端协同的算力需求；
- 全流程AI工具链：集成ATC模型转换、Profiling性能分析等工具，可对风电场景的AI模型进行量化、剪枝、优化，在保证精度的前提下实现模型轻量化，满足风场边缘端实时推理的需求。
鲲鹏HPC提供的高效算力集群，与CANN的异构计算优化能力形成互补，前者解决"算力从哪来"的问题，后者解决"算力怎么高效用"的问题，二者协同为AI技术在风电领域的落地扫清了算力与架构障碍，让深度学习、时序分析、计算机视觉等AI算法真正服务于风电产业的降本增效、提质减碳。
二、CANN+鲲鹏HPC+AI：风电核心场景的技术落地与案例实践
依托CANN的核心技术优势，结合鲲鹏HPC的澎湃算力，AI技术已在风电故障智能诊断、功率高精度预测、海陆一体集控调度三大核心场景实现规模化落地，打造了一系列可复制、可推广的技术标杆案例，切实解决行业痛点，提升风电全产业链的智能化水平与绿色发展效能。
（一）风机核心部件故障诊断：CANN算子优化+CNN振动图谱分析，实现故障精准预判
风电机组常年处于野外复杂环境，齿轮箱、轴承、发电机等核心部件的故障频发，不仅导致非计划停机造成能源损失，还推高运维成本。传统故障诊断依赖人工分析振动信号，存在特征提取不全面、诊断延迟高、精度低的问题。而基于卷积神经网络（CNN）的振动图谱分析方法，能自动提取故障特征，但面临着模型推理速度慢、定制化特征提取效率低的行业难题。
CANN的技术支撑 ：针对风机振动信号处理的定制化需求，基于CANN的TE算子自动生成工具，开发风机振动特征提取专属算子，实现对振动时频图谱的高效特征挖掘，同时通过TBE工具对CNN模型的卷积、池化算子进行融合优化，减少算子执行次数；借助CANN的异构任务调度机制，将振动数据的预处理（去噪、归一化）分配至AI CPU，将CNN模型的卷积计算分配至AI Core，实现任务并行执行；通过ATC模型转换工具，将训练完成的CNN模型转换为昇腾硬件可执行的.om格式，在保证98%以上诊断精度的前提下，实现模型推理速度的大幅提升。
落地效果 ：该方案在国内某大型风电企业的百台风机上落地应用，借助鲲鹏HPC+CANN的算力支撑，风机故障识别准确率达98.5% ，故障推理速度较传统架构提升60% ，可提前7-15天预判核心部件潜在故障，将风机非计划停机时间减少35%，单风场年运维成本降低28%，同时避免因故障停机导致的年发电量损失约800万千瓦时，相当于减少标煤消耗2560吨，减少二氧化碳排放6960吨。
（二）风电功率高精度预测：CANN异构计算+时序AI模型，破解"靠天吃饭"难题
风电的随机性、波动性是制约其消纳的核心瓶颈，精准的功率预测是电网调度、风场高效运营的关键。传统功率预测方法基于物理模型，面对复杂地形和极端天气时精度偏低，而基于CNN-BiGRU的深度学习时序模型，能融合气象、地形、风机运行等多源数据提升预测精度，但面临着TB级海量数据处理效率低、模型训练迭代慢、边缘端推理延迟高的痛点。
CANN的技术支撑 ：依托CANN的统一内存架构（UMA） ，实现鲲鹏HPC与昇腾芯片的内存资源共享，避免气象数据、风机运行数据在处理过程中的频繁拷贝，数据传输延迟降低50%以上；通过异构算力调度，将海量数据的分布式存储与管理分配至鲲鹏CPU集群，将CNN-BiGRU模型的训练与推理分配至昇腾AI Core，实现"算力按需分配"，模型训练迭代效率提升40%；利用CANN的模型轻量化能力，对训练完成的功率预测模型进行量化剪枝，在保证预测精度的前提下，将模型体积缩小60%，满足风场边缘端的实时推理需求。
落地效果 ：该方案在江苏某山地风场落地应用，鲲鹏HPC+CANN支撑的AI功率预测模型，可实现百米级气象数据的实时处理与分析，15分钟短期功率预测准确率达97.5%，4小时中期预测准确率达92% ，较传统方法预测精度提升22%。精准的功率预测为电网调度提供了可靠依据，该风场弃风率从5%降至1%以下，年减少弃风电量2200万千瓦时，相当于年多供电约1.8万户家庭，减少标煤消耗7040吨，减少二氧化碳排放1.9万吨。
（三）海陆风场集控调度：CANN端边云协同+鲲鹏集群算力，实现精细化运营
随着风电产业向海上延伸，海陆一体风场的规模化发展成为趋势，但多风场、多机型、多源异构数据的协同管理难度大，传统集控调度模式存在调节精度粗糙、资源利用率低、实时性差的问题，难以满足电网的精细化调度需求。
CANN的技术支撑 ：基于CANN的端边云一致开发架构，通过AscendCL统一编程接口，实现风电集控AI模型的"一次开发，多端部署"，无需针对云中心、风场边缘端、风机终端进行重复开发，开发效率提升50%；借助CANN的异构任务调度与数据协同能力，实现海陆风场的振动数据、功率数据、气象数据在端边云之间的实时传输与分析；结合鲲鹏BoostKit数据库优化套件，与CANN形成协同，消除集控系统关键数据结构的访问瓶颈，提升数据调度与处理的实时性。
落地效果 ：该方案在广东粤电湛江海陆一体风电集控中心落地应用，该集控中心覆盖7个陆上风电场、3个海上风电场，总装机容量950MW。依托鲲鹏HPC+CANN的技术支撑，集控系统数据处理性能提升20%，整体运营效率提升30%，实现了对全场风机的精细化调节与差异化控制；风电消纳率提升15%以上，弃风率降低8%，年多发电1.2亿千瓦时，相当于减少标煤消耗3.7万吨，减少二氧化碳排放9.7万吨，成为全国海陆一体风电智能化集控的标杆案例。
三、CANN赋能风电产业：从技术落地到双碳价值的全面升级
鲲鹏HPC+CANN的技术融合，不仅解决了风电产业智能化转型的核心算力与架构难题，更从发电效率提升、运维节能降碳、算力绿色节能、绿电高效消纳四个维度，实现了风电产业双碳价值的全面升级，让绿电的"绿色属性"更突出。
从发电端 来看，CANN通过优化AI模型的执行效率，提升风电功率预测精度与集控调度效率，大幅降低弃风率，让风电从"靠天吃饭"变为"精准发电"，每1GW风电装机经CANN优化后，年可额外增加发电量约1.5亿千瓦时，相当于减少二氧化碳排放4.1万吨；从运维端 来看，CANN赋能的智能故障诊断，减少了风机非计划停机与人工巡检频次，单风场年可减少人工巡检车辆出行约500次，降低运维过程中的碳排放约150吨；从算力端 来看，CANN与鲲鹏HPC的协同，实现了算力的高效调度与低功耗运行，相比传统x86架构计算平台，算力能耗比提升30%以上 ，单风场集控中心年可减少算力能耗约8万千瓦时；从产业端来看，CANN的自主可控特性，结合鲲鹏HPC的国产算力底座，打破了国外算力与架构的垄断，推动风电产业实现"自主算力+绿色能源"的双自主发展，为我国能源安全与双碳目标落地提供双重保障。
据测算，每新增1GW风电装机容量，每年可减少二氧化碳排放约220万吨，而通过鲲鹏HPC+CANN的AI技术优化，可使风电发电效率与消纳效率提升8%-12%，相当于每1GW装机每年额外减少二氧化碳排放17.6-26.4万吨，为风电产业的规模化绿色发展注入持久动力。
四、未来展望：CANN深耕绿电领域，共筑双碳未来
2025年华为宣布昇腾硬件使能CANN全面开源开放，Mind系列应用使能套件及工具链全面开源，这意味着CANN将依托开源生态，汇聚全球开发者的力量，持续迭代算子库、优化工具链，为各行业的AI落地提供更高效、更易用的异构计算架构支撑。在风电领域，CANN将与鲲鹏HPC深度协同，持续深耕风电全生命周期的智能化赋能，从风机设计、建设、运维到电网调度、储能协同，实现AI技术的全场景覆盖。
未来，基于CANN的开源生态，将针对风电场景开发更多专属算子与预制模型，降低风电企业的AI开发门槛；同时，鲲鹏HPC+CANN的技术组合将进一步拓展至光伏、储能、氢能等全绿电领域，构建起"绿电生产+绿色算力"的一体化体系，实现能源生产与算力消耗的双重绿色化。
双碳目标的实现，离不开绿电产业的高质量发展，更离不开自主可控的算力与架构支撑。鲲鹏HPC作为绿色算力底座，CANN作为异构计算核心引擎，二者与AI技术深度融合，不仅为风电产业的智能化转型破解了技术瓶颈，更重构了绿电产业的绿色发展新范式。未来，随着技术的持续迭代与生态的不断完善，鲲鹏HPC+CANN将成为绿电产业发展的核心算力支撑，助力我国构建清洁低碳、安全高效的能源体系，共筑碳中和的绿色未来。