风力发电是利用风能转换为电能的一种可再生能源技术。它的背景可以追溯到古代，人们利用风力驱动帆船、风车等进行机械工作。现代风力发电起源于20世纪末的能源危机和环境保护意识的兴起。随着对传统化石燃料的依赖和全球温室气体排放的担忧，风力发电作为一种清洁、可再生的能源选择逐渐受到重视。风力发电的发展情况迅速增长。近年来，随着技术的不断进步和成本的下降，风力发电已经成为全球最重要的可再生能源之一。许多国家都在大力发展风力发电，不仅为能源供应提供了一种可靠的替代选择，而且对减少碳排放和应对气候变化具有积极意义。当今的风力发电技术越来越成熟和高效。风力发电机的尺寸不断增大，新一代的风力涡轮机通常具有更长的桨叶和更高的塔高，能够捕捉更多的风能。同时，风力发电机的设计也变得更加智能化和优化，采用先进的控制系统和风向监测技术，以提高发电效率并实现风向风速的实时调整。此外，风力发电技术也在不断拓展。除了传统的陆上风电场，海上风电场也得到了越来越多的关注。海上风电具有更稳定的风能资源和更大的发展潜力，但也面临着技术和经济挑战。此外，新兴技术如风能储能、垂直轴风力发电机等也在不断研发和应用，以进一步提高风力发电系统的效率和可靠性。总体而言，风力发电在全球范围内呈现出良好的发展势头，成为推动可持续能源转型和应对气候变化的重要组成部分。1 自然能源的电力转化
2 中日风电发展状况
3 风机的种类
4 风能的计算
5 风速的分布
6 风速波动的处理
7 风机空气动力的效率转换
7.1 贝兹极限理论（理论效率）
7.2 功率系数
7.3 功率及扭矩系数
8 风机其他效率的转换
9 如何提高风电效率
1.1 传统方法
1.1 lens风车
9.3 lens风车的优点
9.4 lens风车结构及工作原理
10 中日在风电上面临的问题
自然能量是指从自然界中获取的能源，可以通过各种技术和装置转化为电力。以下是一些常见的自然能量电力转化方式：水力发电：利用水流的动能转化为电力。水力发电通常通过建设水坝，形成水库，并利用坝前的流水推动涡轮发电机产生电力。这是一种常见且成熟的可再生能源转化方式。
风力发电：利用风的动能转化为电力。风力发电通常使用风轮（也称为风力涡轮机）来转动发电机，将机械能转化为电能。风力发电是另一种常见的可再生能源转化方式。
太阳能发电：利用太阳辐射的能量转化为电力。太阳能发电系统使用光伏电池板将太阳光转化为直流电，并通过逆变器将其转换为交流电。太阳能发电是一种广泛应用于住宅和商业领域的可再生能源转化方式。
生物质能发电：利用生物质（如木材、农作物废弃物和城市垃圾等）的燃烧热能转化为电力。生物质能发电通过燃烧生物质产生高温蒸汽，驱动涡轮机发电。
地热发电：利用地球内部热能转化为电力。地热发电系统通过利用地下热水或蒸汽的热能，驱动涡轮机发电。这种能源转化方式主要应用于地热资源丰富的地区。
除了以上列举的方式，还有一些其他的自然能量电力转化方式，如潮汐能发电、波浪能发电和地下水流能发电等。这些方式都是利用自然界的能源转化为电力，以满足人类对能源的需求，并减少对传统化石燃料的依赖。为了了解这些装置的运行原理，首先需要知道自然能源的机械能量。地球表面约70%是海洋，每年约有约440万立方千米的水因太阳辐射能蒸发到大气中（图1）。这个数量相当于海洋表面降低约1.26米的水位，但是由于海上会下雨，并且陆地上的降水也会通过河流流入海洋，使海洋的水位保持平衡。此外，当空气受到太阳热量加热时，在高纬度和低纬度之间的对流层（如图2所示）会发生大规模的大气环流。在高纬度地区，对流层的厚度约为6千米，而在低纬度地区则约为18千米。大气环流的唯一驱动力是阳光。由于地球自转，在重力、阿基米德推力和科里奥利力的约束下，赤道和两极之间的温差导致大气在地球周围运动。这种由热带地区信风驱动的全球尺度的环流在每个半球都有一个明确的结构：三个经圈环流与五个纬向风带相联系，包括赤道附近的弱的低层东风带，以及在每个半球的两个西风带，一支是南北纬60°附近的高层极锋急流，另一支是南北纬30°附近的高层副热带急流（其速度慢于极锋急流）。在这些大气运动过程中，这些气团输送并重新分配陆地上的热量和海洋蒸发产生的水汽。2022年6月国家发展改革委、国家能源局等九部门近日联合印发的《“十四五”可再生能源发展规划》明确提出，以沙漠、戈壁、荒漠地区为重点，加快建设黄河上游、河西走廊等七大陆上新能源基地；重点建设山东半岛、长三角、闽南等五大海上风电基地集群；重点部署城镇屋顶光伏行动、“光伏+”综合利用行动等九大行动。我国的风电分布如下图3所示，风能资源丰富和较丰富的地区主要分布在两个大带里。第一是三北（东北、华北、西北）地区丰富带；第二是沿海及其岛屿地丰富带。具有较大的风能资源省份有：内蒙古、新疆、黑龙江、甘肃等。同时，阿拉山口、达坂城和辉腾格勒等地区的可利用小时数达到了5000h，除此之外东部部分沿海区域高风功率密度区域也是较为理想的风电场建设区域。在日本各岛的地表附近，夏季时北太平洋高压会带来来自东南方向的风，冬季时西伯利亚高压会带来来自西北方向的季节风。这些风会在海上形成风浪。在周围存在着小规模的空气环流，除了季节风外，还有海陆风、低压和高压引起的风、台风和地区性局地风等。可以利用这些风力进行风力发电。我们印象中日本的风力发电产业应该很发达，但事实上并非如此，在日本，风力发电不像在西方国家和中国那么受欢迎。其原因是日本的地震和台风等自然灾害比较多，建造抗台风抗震的风力机比欧美和中国造价更高，而且经常刮大风，以及很难获得足够的土地来安装大量的风机，因此日本电力企业不愿涉足风力发电项目，但地方政府和市民团体的热情却很丰富。此外，由于日本有许多河流并且被大海包围，因此可以使用河流等进行水力发电，并且日本还一直着重于研究通过海上波浪能进行波浪发电（图4），潮汐能发电以及地热能发电（图5）。（以上自然能源发电方式之后有时间写文章详细介绍）
风力发电机可以根据其转轴与风向的关系分为水平轴风力发电机和垂直轴风力发电机，如图6所示。根据驱动原理，可以将其分类为气动升力型风力发电机和气动阻力型风力发电机。气动提升型风力发电机的叶片形状类似翼型，当受到风的作用时，在与风向垂直的方向上产生升力，并且同时产生阻力，这些力的合力使风力发电机产生旋转力。另一方面，气动阻力型风力发电机利用作用在与风向垂直的面上的阻力来提供旋转力（图7所示）。本文只介绍风电场上用的螺旋桨式风力机(propeller type wind turbine)，由图8所示，风力涡轮机的旋转部分由叶片组成，叶片旋转以吸收风中的能量。它由一个轮毂和一个轴组成，将叶片固定在转子轴上，整体称为风力发电机转子。通常情况下，螺旋桨式风力发电机的叶片数量为2至3片。为了使转动面与风向正对，需要进行定向控制，其对风向变化的追随性较垂直轴型风力发电机较差，但通过增加塔高，可以实现高功率的大型风力发电机。为了减小空气动力学损失，螺旋桨的扭曲通常在叶片安装部分较大，而在末端较小。根据伯努利方程中的动能项可将单位时间内流动的流体质量流量表示为G［kg/s］，流速表示为v［m/s］，其运动能量为Gv2/2。因此，根据图9所示，当在风速为v［m/s］的风中设置风车叶片的受风面积又叫做扫过面积(swept area)为A[m2]时，风力能量E[W]可以用式1表示。
这里的ρ表示空气的密度（kg/m3）。当风通过风车转子时，由于叶片的阻力，风速会降低。但在这里，我们考虑的是风速不变的理想情况。根据式(1)，可以得知风力能量与受风面积成正比，与风速的立方成正比。根据这一点，选择能够获得尽可能稳定且较高的风速的位置在建设风机时非常重要。单位时间内单位受风面积所接收的风能量E/A [W/m2]被称为风力能量密度，通过对式(1)进行变换，可以得到以下公式：由于空气中含有水蒸气，在这里假设水蒸气对空气密度的影响很小，可以忽略不计。因此，空气的密度ρ [kg/m3]可以通过气体状态方程式来计算。设大气压力为p [Pa]，气温为绝对温度T [K]，那么计算公式为：这个公式描述了空气密度与大气压力和气温之间的关系。根据这个公式，我们可以通过测量大气压力和气温来计算空气密度。在考虑风力发电或其他与空气密度有关的应用时，准确估计空气密度是很重要的，因为它直接影响到能量的转换和性能预测。在这里，R是空气的气体常数（等于287.2 J/[ kg·K]）。取全国风电场的平均值，当假设气压为1大气压、温度为15度时，可以使用p=1.013×105 [Pa]和T=288.15 [K]来计算，得到ρ=1.224 kg/m3。利用这个值，可以求得式(2)中风速和风力能量密度的关系，如图10中的虚线所示。然而，不可能将风能的全部传递给风力发电机，在理论上，由图11所示的贝兹定律(Betz' Law，风力发电机的效率极限定律，之后有详细推导）可知，风能中向风力发电机传递的比例最大为59.3%。（图10中的实线表示基于这个比例计算的理想风力发电机的能量密度。从图10中可以看出，能量密度与风速之间有很大的依赖关系。）吹在地球上的风并不均匀，它们的速度随着与地球表面的距离而变化，并随时间波动。因此，虽说可以根据式(2)计算风力的能量，但实际情况下还要根据当地情况计算。地球表面附近的风速受到地形、地表摩擦、大气条件等因素的影响，从而导致风速的变化。通常情况下，地表附近的风速较低，而随着升高，风速逐渐增大。这种垂直方向上的风速变化可以用风切变来描述。风切变表示单位距离内的风速变化率。此外，风速还会随着时间发生变化。天气系统的演变、气压的变化以及地球自转等因素会导致风速的周期性变化。例如，白天和夜晚的风速可能不同，季节的变化也会影响风的强度和方向。为了处理这些变化，气象学和相关领域使用观测数据和数学模型来描述和预测风的变化。通过观测风速和风向的实时数据，并结合气象模型的预报，可以更好地理解和预测风的特征和变化。其次，地表粗糙度和地形地貌是影响风速分布的重要因素。地表粗糙度指的是地表的粗糙程度，如草地、森林、城市建筑等。地表粗糙度较高的区域会使得风通过时受到更大的阻力，从而降低风速。相比之下，地表粗糙度较低的区域（如平坦的水域）则会有较高的风速。如图13所示，从地表到大约100米高度的区域被称为地表边界层。在这个区域内，垂直高度h处的风速v可以用以下式(4)的指数法则来表示：在上述公式中，v1表示高度h1处的风速。此外，公式中的n值根据地表条件（例如城市、草原等）决定，如表1所示。图13展示了n取2、4、7、10时的风速分布的定性形状。与城市中心附近地表的高度变化相比，海面附近的风速变化较小。考虑到这些因素，风力发电项目的选址需要综合考虑地表粗糙度、地形地貌以及实际需求，选择具有稳定且适宜的风速分布的地点进行风力发电设施的安置。此外，在具体的风力发电项目中，还需要进行详细的风资源评估和测量，以了解特定区域的风速分布情况，并根据实际数据进行设计和优化。需要注意的是，指数法则是对一般情况下的风速分布的近似描述，不同地表条件下的n值可能会有所不同，实际情况可能受到地理和气象条件的影响而有所不同。地理条件、气候和季节变化等因素都可能对风速分布产生影响，因此在具体情况下需要进行实地观测和测量，以了解特定地区的风速特征。根据具体地区的地表条件，选择相应的n值进行风速分布的估算。同时，海洋环境下的风速分布相对较为均匀，因为海洋没有类似城市等建筑物的摩擦影响，所以高度变化对风速的影响较小。总之，风速分布的形状和变化受到多种因素的影响，包括地表条件、海陆位置、地形地貌等。准确估算特定地区的风速分布需要考虑这些因素，并选择适当的模型和参数进行分析。风速是具有持续变化的，它在时间上不是恒定的。因此，通常使用统计平均来表示风速，该平均值是在数秒至数年的时间范围内对风速瞬时值进行平均计算得到的。在特定时间点的平均风速中，通常使用正点前10分钟的平均值（10分钟平均风速）。对于较长时间段，会使用月平均风速和年平均风速。这种平均风速的使用可以提供更稳定和可靠的风速数据，以更好地评估和规划风能利用等相关应用。不同时间尺度上的平均风速可以提供不同的信息，适用于不同的研究和决策需求。需要注意的是，平均风速是对风速变化的统计描述，仍然可能存在一定的波动和变化。因此，在实际应用中，还需要结合风速的统计特征和其他气象要素进行综合分析和判断。如果将风速作为横轴，瞬时风速的频率作为纵轴，那么风速分布的形状会呈现出左右非对称性，弱风速的频率较大于平均风速。为了用数学公式描述这种频率分布，提出了几种函数形式。在这里，我们使用经常用于估计风速发生率的瑞利（Rayleigh）分布f(u)[s/m]，其公式如下：v(-)表示平均风速。瑞利分布在风能研究中常被用于模拟和分析风速的概率分布，它能够较好地描述实际风速分布中的特征。需要注意的是，实际风速分布可能受到多种因素的影响，如地理条件、季节变化、气候类型等。因此，在具体应用中，还需结合实测数据和地区特征进行分析和推断，以获得更准确的风速分布信息。图14是基于式5计算的在4~8m/s范围内的瑞利分布的平均风速分布。如果已知某地的平均风速，那么可以计算出任意风速范围vi±∆v/2 [m/s]的出现概率为F(vi)=f(vi)×∆v，其中f(vi)是瑞利分布函数的值。利用这个出现概率F(vi)，可以计算出风速vi在一年中的出现时间为8760×F(vi) [h]。因此，如果将风速vi下的风力发电机发电功率表示为P(vi) [W]，则年发电量Py [Wh]可以表示为：这个公式可以用来估算在特定风速条件下的风力发电机的年发电量。需要注意的是，该公式是基于平均风速和瑞利分布假设，并不考虑其他因素（如风向变化、风能利用效率等）。实际应用中，还需要综合考虑这些因素，并结合具体的风力发电机特性和系统参数进行更精确的计算和评估。然而，风力发电机需要达到一定的风速（切入风速）才能开始发电，并且为了安全起见，在风速超过一定阈值（切出风速）时会停止发电(图15所示)。在使用式6进行计算时，需要考虑切入风速和切出风速之间的风速范围。一般来说，切入风速约为2.5~4 m/s，切出风速约为25 m/s左右。需要注意的是，额定输出功率为900 W的小型风力发电机可能具有0.7 m/s的切入风速和7 m/s的切出风速。刚才说风力发电有很多的能量损失，在此只解释将风能转化为旋转力并产生电力时的空气动力学上的损失效率。首先，根据贝兹极限理论，计算风机能够提取的能量的极限值。假设风机的叶片数无限，并假定其受风面积为A的圆盘状风车转子。考虑到远离圆盘的上游面（I-I）和下游面（Ⅱ-Ⅱ）的断面积分别为A1和A2的检测区域，如图16所示。将I-I面和Ⅱ-Ⅱ面的风速和压力分别表示为v1、p0和v2、p0，另外，将通过风机叶片旋转领域的风速表示为v0，并将其前后的压力分别表示为p0+和p0-。由于根据流体动量守恒定律，检查区域的流入和流出动量差等于作用在风力涡轮机上的力F，因此应用以下公式。由连续方程可得 v1A1=v2A2，因此上述方程可以转换为以下方程。I-I到O-O表面，以及O-O到II-II表面之间由伯努利方程可得此外，由于作用在风力机叶片上的力F前后之间的压差为p0+，p0-然后，将方程式8和连续方程v0A=v2A2代入上述方程，得到通过风机的风速v0如下。由于风车转子的输出P[W]由Fv0得到，通过式13，式14可得式15如果减速比定义为a = v2/v1，则式15可以表示为以下等式。由于风车接收的总风能为方程式1中的E=pv1^3A/2，因此风力涡轮机的理论效率如下。最大理论效率ηmax可通过dηth/da=0求得。当a=1/3时，ηmax=16/27=0.593。图17表示了减速比a与风车理论效率之间的关系。将式14代入a=v2/v1=1/3，我们可以发现当通过风车转子的风速为v0=(2/3)v1时，理论效率达到最大。风车可以从自然风中提取的输出比率称为功率系数(power coefficient)Cp，由以下等式定义。在这里，P表示风速v中安装的风车的实际输出（以瓦特为单位），A表示风车的受风面积（以平方米为单位）。风车的效率可以通过使用输出系数进行评估，输出系数通常为翼型相关，大约为0.50左右的值。此外，作为与风力涡轮机性能相关的系数，风力涡轮机叶片尖端的速度与风速v的比值叫周速比(tip speed ratio)，由以下公式表示。在这里，ω表示转子的旋转角速度［rad/s］，R表示转子半径[m]，n表示风车的旋转速度[rps]。对于升力型风车，存在由叶片表面产生的升力成分引起的旋转力矩；对于阻力型风车，存在由阻力成分引起的旋转力矩。这些力矩构成了风车的转矩。实际获得的风车扭矩为TQ [Nm]，扭矩系数（torque coefficient）CT可以用以下公式表示。要确定实际风车的输出系数，通过实验或许会得到更准确的结果。图18和图18分别表示了各种风车的周速比λ和转矩系数CT之间的关系，以及周速比和输出系数CP之间的关系。升力型风车的螺旋桨形式具有较低的转矩系数，但相应地，周速比和输出系数相对于其他类型的风车而言较大。因此，螺旋桨型风车适用于低转矩高速旋转的发电。另一方面，萨瓦尼斯型和多叶片型的风车具有较小的输出系数，但具有较大的转矩系数。在风力发电系统中，风能的转换效率是一个重要因素。实际上，风力发电机无法将风能的全部转化为电能，存在一定的损耗（图20）。该损耗包括机械摩擦、发电机效率、传输和变换损耗等。因此，实际的风力发电系统的能量密度要比理论值低。
风力发电系统的总体效率可以表示为各个组成部分的效率的乘积，以下是与风力发电相关的各种效率：
捕捉风能效率：表示风力发电机能够捕捉到的风能与实际存在的风能之间的比例。它受到风力发电机的设计和桨叶的性能影响，但是最高效率不会超过贝兹定律极限的59.3%。
传输效率：表示从风力发电机桨叶传递到发电机转子的旋转动力的损耗情况。这受到传动系统（如齿轮箱）的效率影响。
发电机效率：表示发电机将旋转动力转化为电能的能力。它取决于发电机的设计和内部损耗。
变流器效率：对于直流风力发电机，变流器将发电机产生的直流电转换为交流电。变流器的效率影响了最终输送到电网的电能损耗情况。
由于风力发电系统的总体效率可以表示为上述各个环节的效率乘积，而且每个环节的效率都会受到技术设计、材料质量和运行条件等因素的影响。不同的风力发电机型号和组件可能具有不同的效率特点。因此，在设计和运营风力发电系统时，需要综合考虑各个环节的效率并根据实际情况进行合理的估计和计算，以提高系统整体的能量转换效率。图21表示了风力发电系统中各元件的效率。在风力发电中，通过齿轮箱将风车转速增加，并将其传递给发电机，因此每个元件都会导致能量损失。因此，风车的效率（输出系数）记为CP，齿轮箱的效率记为ηgb，发电机的效率记为ηg，下面关系成立。在这里，E、P、Pgb和Pg分别表示单位时间内风通过受风面积的动能、风车的输出、齿轮箱的输出和实际获得的电力。根据式21~23，电力Pg [W]可以表示为：大型齿轮箱的效率为ηgb=0.8～0.95
小型齿轮箱的效率为ηgb=0.7～0.8
大型发电机的效率为ηg=0.8～0.95
小型发电机的效率为ηg=0.6～0.8
选择适当的风能资源地点：选择具有稳定的风能资源的地点，例如海岸线、山区或高原地区，这样可以提高风电机组的发电效率。
优化风电场布局：合理规划风电场的布局，避免机组之间的阻挡和干扰，最大程度地利用风能资源。
优化风电机组设计：改进风电机组的设计，包括叶片形状、轴高度、发电机效率等方面。通过减小风阻、提高风能利用率等方式，可以提高发电效率。这种方法是为了将叶片效率无限靠近贝兹理论极限59.3%，完全达到59.3%难度很大，而现在的风机效率已经很高，在继续优化成本很大，收益很小。此外，还采用了可变桨叶角度（俗称“可变Pitch”）的设计，根据风况可以调整桨叶的安装角度。最后还可采用了能够适应广泛转速范围的发电机，通过提高发电机端的电压，减少输电损失，从而提高发电效率。
提高风电机组的可靠性：通过改进风电机组的结构和材料，增强其抗风能力和耐久性，降低故障率，提高发电效率和可靠性。
制定有效的运维策略：建立定期检查、维护和保养风电机组的计划，确保机组的正常运行和高效发电。
应用智能化技术：利用智能化技术，如远程监控、数据分析和预测等，对风电机组进行实时监测和管理，及时发现问题并采取措施，提高效率。
利用储能技术：结合储能技术，如电池、超级电容器等，将风能转化为可靠的电力供应，提高风电的可调度性和可靠性。储能技术也是自然能源的核心技术，无论水电还是风电，无法像火电一样认为控制，发出来的电如果不立刻利用，只能浪费掉，因此，储能技术就是自然能源发展的最大屏障。现在水电可以通过建造上下水库来储能，而风电还没有很好的储能方案。（之后会单独写文章来介绍储能技术）
不断创新和研发：加大对风能技术的研究和开发投入，推动风电技术的创新，提高发电效率和成本效益。
为了有效地收集风能，还提出了类似图22所示的风聚焦装置（lens风车），将其安装在桨叶旋转面的外周沿线。通过在小型风力发电机上安装风聚焦装置，可以有效地捕捉风力。在论文等中，它有时被称为边缘扩散器。装有风聚焦装置的风车称为“ windlens风车”、“lens风车”或“ frimed diffuser风车”。它是由九州大学应用力学研究所的大屋裕二教授等人开发的。lens风车的优点如下
lens风车由一个从进气口扩展到出气口的扩散器和一个围绕出气口的边缘组成。如图23所示，入口稍微加宽作为进风口。传统上风机的设计尽量减少对流体的阻力和涡流的产生，但是lens风车通过在扩散器后面形成涡流，从而降低压力导致入口附近的风速增加，由式1可知，发电量与风速的三次方成正比，因此可以将效率提高 2 到 5 倍。
lens风车发展之初，采用比较长、边缘较大的扩散器，实现了4-5倍的出力提升。然而，这样做的缺点是风镜结构本身重量大，导致lens风车承受的风荷载大，从而增加了风车的体积。近年来，更轻、更薄的环形风力涡轮机相继问世，与相同转子直径的传统风力涡轮机相比，它们的输出功率也增加了一倍多。图24是九州大学的最新研究成果，通过多组风机组合达到效率输出最大化。这种5环风车安装在佐贺县唐津市（图25所示）。问题共同点：
地点选择：两国都面临地理条件限制，适合风力发电的地区有限。山地、城市密集区和环境保护区等地形和土地利用限制了风力发电设施的建设。
电力系统整合：风力发电的波动性使得其与电力系统的整合成为一项挑战。需要调整和预测技术来平衡风力发电的波动性，以确保电力系统的稳定运行。
环境影响：两国都需要考虑风力发电对野生动植物和生态系统的潜在影响。风力发电设施可能对候鸟迁徙、鸟类和蝙蝠等野生动物的栖息地造成干扰，需要进行环境评估和保护措施。
社会接受度：风力发电的建设可能面临来自土地所有者和周边居民的反对。人们可能担心风力发电设施对景观、噪音和生活质量的影响，需要进行公众参与和沟通。
不同点：
规模差异：中国是世界上最大的风力发电市场，拥有大规模的风电项目。相比之下，日本的风力发电规模较小，由于地理条件和土地限制，发展空间有限。
发展阶段：中国在风力发电技术和市场方面已经取得了长足的发展，具备自主研发和制造能力。而日本在技术和市场方面仍处于较初级阶段，对外依赖较大。
政策支持：中国政府长期以来一直支持风力发电的发展，并实施了一系列的政策措施和激励机制。日本政府也在近年来加大了对可再生能源的支持力度，但仍需进一步提供稳定和可预测的政策环境。
总体而言，中国在风力发电领域的规模和技术成熟度上具有较大优势，而日本则面临更多的地理和社会限制，发展相对较慢，但两国都在努力解决共同的问题以推动可持续的风力发电发展。
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