7月8日，在海南万宁举办的中欧漂浮式海上风电合作论坛上，上海交通大学船舶与海洋工程计算水动力学研究中心(CMHL)主任万德成教授以漂浮式风机一体化分析与降低成本设计的关键技术为题，从漂浮式风机研究背景、一体化耦合性能分析、降本增效优化设计、总结与展望四个方面进行了阐述。
万德成教授首先介绍了漂浮式风电发展背景。深远海风能开发一定是未来重要趋势，不仅仅因为它有大量的风能，更取决于现有的能源结构需要调整。目前开发的风能多数来自于内陆，未来海洋应该是能源结构调整里面一个重要组成部分。
其次，海上风电的关键技术挑战是一体化综合性能分析，由于涉及水动、气动、结构、叶片、系泊、结构力学等综合相互作用的问题，是一个综合学科的耦合，从力学角度来说是非常复杂的问题。目前有很多软件大部分都是单项耦合，水动气动是分开求解，然后把相互作用各自带进去，这种耦合解决了一些表层的问题，但是没有解决真正的一体化问题。而解决这一问题方法便是双向耦合，将水动和气动形成一个整体方程求解。在深远海，浮体是大幅度运动，如果做单项耦合的话，它们之间的非线性相互作用就很难体现，不符合大幅度运动问题。漂浮式风机未来一定是走向大型化，水动与气动的双向耦合是必然趋势。一体化的整体仿真系统包括气动、水动、水弹性、浮体、系泊系统。
万德成介绍，降低成本的关键技术包括轻量化设计和优化协同设计。轻量化设计包括材料和结构形式，结构可选用实体、空心等。优化设计可以从水动力性能、平台结构形式、叶片结构形式、运动优化、结构质量等方面开展。开发以水动结构、运营响应为目标的一体化设计软件是降低海上风电成本的有效途径。
最后，万德成教授从伺服耦合性能准确预报、真实复杂大气入流下浮式风机全耦合性能预报、尾流干扰、基于机器学习的快速预报等方面对海上漂浮式风电的发展进行了展望。他提到，基于机器学习的快速预报是非常关键的。未来我们可以通过现场测试、模型试验和数字仿真结合起来以数字孪生的形式，形成基于大数据、机器学习的模型进行预报，反映真实的一体化，能更好地预报漂浮式风机的问题。
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（根据现场发言整理，未经嘉宾本人审核）
