10月21日下午，在2025北京国际风能大会暨展览会（CWP2025）上，“叶片技术创新发展论坛”顺利举办，本届论坛围绕风电叶片精细化设计与测试、高质量制造、智能运维、高值回收等议题展开研讨，100多位来自风电开发商、主机厂、叶片厂的专家齐聚一堂，分享叶片全生命周期风险防控技术研究成果，以更强质量防线主动拥抱新形势下行业的诸多挑战。

会议由鉴衡认证中心协助举办，金风科技叶片专家闻笔荣、鉴衡认证叶片客户线负责人吕路勇主持会议。

嘉宾精彩观点摘要如下：

浙江大学博士 王宝萱

《长柔叶片三维数值校核过程中的精细化加载方法研究》

在风力发电机组不断迭代背景下，前几年风电叶片的失效或事故频发，主要原因之一就是过于简化的结构完整性校核方法。针对长柔风电叶片受荷量级大，变形程度高的响应特征，开发了大变形条件下截面弯矩的精准匹配算法；研究了扭转载荷的合理施加形式和协同重构机制；提出了六自由度完整气弹载荷分量的精细化施加方法，据此探讨了当前以极限弯矩分量为主的传统三维数值加载方法存在的问题及其对结构设计的影响。

北京鉴衡认证中心高级工程师 谢利来

《大型风电叶片新型失效模式分析与设计验证方法》

随着风电叶片加速迈向“大型化”与“长柔化”，行业正面临一系列新型技术挑战。由于大型长柔叶片结构特征以及载荷特征的变化，叶片在结构上遇到了面外变形、弯扭耦合等新型失效模式，同时对制造公差、储运吊装过程以及非结构部件的敏感性也显著增强，传统设计方法已难以满足当前可靠性要求。为应对这些挑战，建议从三方面着手推进：一是采用精细化建模与非线性的计算方法，精准量化新型失效机理；二是将制造公差、运输载荷等以往被忽视的因素前置，纳入设计阶段，实现风险源头管控；三是通过从设计到运维全过程监控，强化对潜在损伤的实时监控。

叶片可靠性是一个贯穿设计、制造、运维的系统工程，需通过系统性的质量保证才能实现其全生命周期的可靠运行。未来叶片可靠性的提升，将更加依赖于持续的数据积累与严格的试验验证。通过关联实际失效案例驱动设计优化，并构建“仿真-测试”的闭环验证机制，已成为提升叶片质量的关键路径。

中船科技股份有限公司装备研究院叶片总工 于永峰

《长柔叶片气弹稳定性的核心挑战与解决方案》

为构建新型电力系统，达成“3060”双碳目标，风电叶片呈现超大型化与柔性化趋势，长度突破150米。这一趋势在降低度电成本（LCOE）的同时，也带来了气弹稳定性挑战，存在叶片异常振动、断裂甚至整机倒塌等风险。中船科技针对长柔叶片的气弹失稳问题（如经典颤振、失速颤振、涡激振动），开发了CFD/CSD双向耦合模拟、数据驱动的动态失速模型等高效分析工具，并搭建了多目标优化与气弹稳定性专项优化平台，实现自动化设计迭代。通过机组控制优化（如差异化收桨）、叶片防振网套抑制涡激振动、内置阻尼器耗能等抑振技术，结合外场实测验证，系统提升叶片运行安全性与可靠性，支撑风电产业高质量发展。

兰州理工大学教授 安宗文 

《风电叶片结构疲劳测试理论与方法:从全尺寸到子部件》

为进一步应对大型叶片全尺寸试验带来的挑战，安宗文教授系统介绍了从全尺寸试验到子部件试验的技术现状与发展路径。目前，我国已逐步建立起从“材料试片-部件-全尺寸叶片”的“积木式”验证体系，其中全尺寸与子部件疲劳测试是认证过程中的核心环节。过理论的创新，兰州理工大学研发的双轴加载式全尺寸测试系统成功的解决了应变耦合难题，实现了挥舞与摆振方向应变的精准解耦；结合智能载荷优化算法与在线损伤评估软件，提升了测试效率与数据可靠性。在子部件测试方面，进一步提出弯扭复合加载解决方案，并成功研制出了弯扭复合加载式疲劳试验机，可以对叶片进行更为充分的加载验证，为局部安全系数优化与结构轻量化设计提供了关键数据支撑。

中车株洲电力机车研究所有限公司副总工程师 刘立华 

《基于精细化部件测试的叶片结构优化设计》

近年来，叶片大型化在叶片仿真、测试以及制造方面带来了较多的问题与挑战，生产过程中的缺陷问题频发，结构失效模式也日趋复杂，叶片结构设计创新程度也无显著变化。应对这些挑战，精细化的子部件测试是提升叶片结构可靠性的重要方法，通过开展针对制造缺陷、粘接结构、螺栓连接等关键部件的测试，可以建立更为完善的评估体系，并可以通过部件测试结果进一步对叶片结构进行优化。构建以部件测试为支撑的精细化设计体系，已成为应对叶片大型化挑战、全面提升结构可靠性的必要路径。

北华润电力技术研究院有限公司副总工程师 袁炜  

《从投资企业视角对风电叶片的发展建议》

风电机组的大型化与创新已成为国内风电产业发展的主要动力；同时，低价竞争导致产品验证周期被严重压缩，批量质量问题频现，全行业年损失超十亿元；产业链封闭、设计标准不统一更造成资源浪费与重复投资。面对叶片大型化带来的质量挑战，从投资企业视角提出三项核心建议：呼吁行业停止低价竞争，共建健康产业生态；推动建立叶片设计标准化共享机制，通过“基础平台+差异化”模式减少重复开发与资源浪费；强化全生命周期质量管控，从设计、制造到运维实施闭环监督。建议通过“竞标优选”开发共享叶片平台，实现工艺与认证成果互通，以系统性举措提升叶片可靠性，支撑行业可持续发展与全面电力市场交易需求。

科大讯飞股份有限公司电力业务总经理 李心 

《声学大模型技术在叶片故障诊断中的应用》

声纹监测技术在AI声学大模型的加持下，已成为风电机组叶片监测的最优解。基于工业声纹监测、工业声纹识别、设备预测性维护及AI缺陷识别等关键技术的突破，讯飞潮汐力风机叶片裂纹声纹监测系统已实现风机叶片健康状态的7x24小时远程监测、异常告警以及典型缺陷的精准识别，识别准确率超90%。系统通过部署非接触式传声器实时采集叶片运行声音，采集数据经AI深度学习算法分析后，在可视化平台实时监测异常声纹频谱，自动触发报警并生成运维日志，辅助运维人员制定消缺策略。

荷兰 We4Ce 公司叶片专家 王路

《叶片失效原因及如何修复损坏的叶根连接》

叶根失效一般会带来较为严重的损失，针对叶根失效这一行业难题，荷兰We4Ce公司指出叶根的高收缩率、低纤维含量以及螺套表面过于光滑是导致叶根失效的根本原因，并针对性地提出了一种修复叶根的方法——通过使用低收缩率的环氧树脂、螺套开槽以及纤维缠绕等方式，并结合其专用的设备及修复方案，可以实现叶根结构的高效低成本地修复，为叶片维修提供了系统性解决方案。

道生天合材料科技（上海）股份有限公司高级科学家 郑勰     

《可降解回收的热固性树脂研究进展以及在风电叶片的应用》

随着风电叶片退役高峰临近，风电叶片的回收利用成为了行业热点，其中热固性复合材料回收成为行业难题。道生天合公司通过多项技术，实现了热固叶片的有效降解以及产物的回收利用，并开发出了可降解的粘接剂以及拉挤树脂，在保持力学性能的同时还具有较好的工艺性能。目前该技术已完成客户测试并进入量产阶段，为风电叶片全生命周期绿色管理提供了切实可行的材料解决方案。

杰瑞再生循环集团新疆大区销售总监 唐道未

《风机叶片及光伏组件资源化解决方案》

为应对风电与光伏组件回收的难点，增加回收经济价值，杰瑞新能源综合的介绍了当前风电叶片以及光伏组件的回收利用全产业技术路线，并同步展示其完整的循环利用的解决方案及对应的设备。针对风电叶片，采用现场快速切割，并结合叶片回收降解技术，提高回收利用率。对于光伏组件，采用移动式拆解设备，降低运输成本，精准回收其中经济价值较高的金属。该方案提供了多元化的合作模式，为风光行业的回收提供了可行的解决方案。

保利泰克高级应用工程师 周铭 

《风机叶片前缘保护技术研究》

随着叶片大型化，叶尖速度提升，前缘腐蚀已成为影响叶片气动性能与全生命周期成本的核心挑战。Polytech研究表明，腐蚀风险高度依赖于叶尖速度、降雨量及环境条件，应依据上述信息进行合理地计算，选择适合的防腐方案。为此，其推出的前缘保护产品通过系统化材料筛选，在耐久性、安装便捷性与成本间实现较好的平衡，并能大幅降低叶片生命周期内的维护更换次数，填补叶片前缘保护市场的空白，为风电场有效控制运维成本、保障发电收益提供了关键技术支撑。

中车山东风电有限公司技术专家 高猛  

《AI重构风电叶片设计:智能优化与全生命周期管理》

随着AI技术的发展，其在风电机组设计中的应用逐渐增多，AI不仅能识别设计环节中的风险，更能加快设计的迭代周期，解决行业传统模式中的痛点与技术瓶颈。中车风电提出，使用AI构建“多源数据-智能闭环”系统，通过数据处理、模型库、智能生成与校核优化，能够实现自动化、智能化设计，提高设计效率。此外，通过AI技术还可以优化结构铺层、降低叶片载荷，并能结合声纹和图像缺陷识别技术，预测机组运行风险。AI的应用将贯穿设计研发、制造生产、运营维护全生命周期，可以助力企业实现设计提升、成本下降和全生命周期内的风险识别。