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系统级优化
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市场化时代,如何挖掘风电传动链性能极致
中国能源网· 2025-11-06 09:38
文章核心观点 - 风电全面市场化后,行业需要成本可控且可靠性更高的风电机组产品 [1] - 传动链作为风电机组核心,其集成化技术发展是提升机组性能、控制成本和保障可靠性的关键 [2] - 远景能源通过系统级优化和深度制造,在传动链集成技术和齿轮箱扭矩密度提升方面取得显著进展 [6][7][12] 风电市场化影响与需求变化 - 新能源全量入市新政(136号文)出台,风电电价随市场波动,固定电价成为历史 [2] - 市场化可能导致电价下行,对风电机组制造成本控制提出更高要求 [2] - 单机功率增大使机组故障损失风险加剧,尤其在电价高时,稳定发电至关重要 [2] 传动链集成技术方案 - 传动链集成通过减少非增值零件、缩短部件间距来降低系统重量和体积 [4] - 低速集成方案将主轴系统与齿轮箱低速部分整合,适用于10MW以上机组,可靠性更高 [5] - 高速集成方案整合齿轮箱高速输出与发电机,主要用于15MW以上机型,解决轴承等挑战 [5] - 全集成方案实现传动链低速与高速端全面集成,是15MW以上海上大容量机型的未来趋势 [5] - 传动链集成化改变了机组装配方式,要求企业具备更深度的关键零部件整合与测试能力 [6] 齿轮箱扭矩密度提升路径 - 提升齿轮箱扭矩密度(扭矩/重量)是增强传动链竞争力的核心 [7] - 齿轮箱扭矩密度从5年前2MW机型的140N·m/kg提升至当前普遍250N·m/kg-260N·m/kg,未来有望达到300N·m/kg [7] - 提升材料性能与检测标准是关键,如远景引入EVA材料缺陷评估方法,标准比欧洲最高标准高一倍 [8] - 优化齿轮箱结构与制造精度,如采用更多行星轮(从3-4个增至探索9-10个)以提升扭矩密度 [8] - 滑动轴承应用可解决多行星轮齿轮箱中滚动轴承滚子打滑风险增大的问题 [8] 系统级优化与验证能力 - 系统级优化需整合控制逻辑、叶片载荷等,量身定制齿轮箱,避免冗余或短板 [10] - 传动链系统竞争力需在原材料、结构设计、制造精度、清洁度、测试等各维度做到极致 [11] - 系统级验证需涵盖材料性能测试、传动链集成测试及各种极端工况模拟,远景测试标准远超行业,整合20年载荷进行台架测试 [12] - 远景自研齿轮箱实现从0到10000台的历史性跨越,已投运6500台齿轮箱无一起因原材料缺陷导致的故障,整体失效率远低于行业最低水平 [12] 公司技术与制造里程碑 - 远景能源具备低速集成、高速集成及全集成传动链技术的研发与验证能力 [6] - 公司实现年自制齿轮箱5000台/年的生产交付能力,产能位列全球第二,成为全球齿轮箱制造头部企业 [14]
顶级资本罕见联手押注光互连,光联芯科加速AI算力底层革命
36氪· 2025-11-05 09:20
公司融资与技术进展 - 光联芯科在成立不到两年内完成多轮融资,近期获得两大顶级资本联合投资,是国内光互连芯片赛道近期较大规模的早期融资之一 [2] - 多轮融资迅速落地和顶级机构联手表明公司的OIO技术量产与商业化进程正在全面加速 [3] - 真知创投作为创始投资人深度孵化公司,采用Venture Studio模式,结合ECT能力帮助公司完成从0到1的创业过程 [26][27][28] 光互连技术优势与行业瓶颈 - 在万卡、十万卡大模型算力集群中,超过90%的能耗消耗在数据搬运而非计算本身,电互连已逼近效率极限 [8] - 片间光互连将芯片间短距互连从铜线切换为光学路径,在传输能耗、带宽密度、延迟与距离实现数量级突破 [8] - 传统铜互连受趋肤效应影响,能量大量转化为热量,传输速率提高时有效距离从几十厘米降到仅几厘米 [12][13] - 光联芯科的OIO方案有望将带宽提升两个数量级,能耗降低两个数量级,大幅降低数据中心运营成本和能源消耗 [16] 中国市场机遇与战略意义 - 2020-2023年全国算力年复合增长率约30%,头部企业进入千亿级CAPEX投入周期 [19] - 光互连技术可支撑千亿级算力扩张,满足"东数西算"跨区域算力调度需求,并依托国产供应链优势降低成本 [19][21] - 在先进制程被限制的背景下,中国半导体产业从单芯片性能转向系统优化,光互连成为弯道超车的新支点 [18][24] - 公司采用开放生态路线,与国内多家头部GPU企业合作,构建国产智算体系,全链路可在国内完成无需依赖海外Foundry [24] 公司团队与竞争愿景 - 核心团队来自麻省理工学院、清华大学、浙江大学、中科院及Marvell等行业巨头,具备高密度技术积累 [21] - 公司愿景是推动中国AI智算集群在2030年迈入全光互连时代,重新定义算力竞争格局从"堆芯片"转向"光互连" [31] - 光互连不仅是技术创新,更是中国AI产业弯道超车的突破口,有望在系统算力层面实现超越 [24][30]