• 根據丹麥財經報 Finans 8月7日報導，透過人工智慧，對風運進行新型分析運算，可優化及提高離岸風場發電量，預計可增加10% 至 15%。     

• 根據奧爾胡斯大學從事風能優化研究之副教授 Mahdi Akbar表示，此取決於離岸風機的數量、風機的排列方式和風力條件，據研究指出，透過人工智慧，大量數據運算，預估將可增加風機 10% 到 15%的 發電量。此僅為人工智慧應用在風能行業，產生重大意義的案例之一。

• 風機整個生命週期，從早期規劃階段，尋找海上或陸地上的最佳位置，到處理故障和維修，均涉及許多精密數據。

• 沃旭 (Ørsted) 營運2,000 多台離岸風機，該公司收集風機所有數據，然後使用人工智慧，發現潛在故障訊號。（第一台 Ørsted 風力渦輪機於 32 年前建立）。Force Technology 與丹麥技術大學(DTU)一合作項目，亦係透過人工智慧，偵測風機葉片損壞。

• 由於離岸風機位置，非常難以到達，且其結構如此龐大，在海上修復某些東西非常複雜且成本高昂，需要儘早發現，並決定是否需要修復，該產業特別關切可減少故障的所有措施，降低成本，使風能更具競爭力。

• 人工智慧除應用離岸風機硬體(包括位置及使用壽命)外，亦可使用與風力發電相關的工作，例如，高精準預測未來 10 分鐘或未來 24 小時風量。風力生產商在大型能源市場，出售尚未生產的電力，精準預測對該產業甚為重要。

• 整體而言，仍有許多事情需要解決，人工智慧可創造新的、甚至更複雜的計算，降低風能的價格。

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