“可再生能源是未来能源变革的主力，它与物联网的结合将成为下一个风口，那些真正看懂并相信这一趋势的有识之士，会造就能源领域下一个BAT。”在日前召开的“可再生能源大数据应用暨智慧企业建设论坛”上，中国可再生能源学会风能专业委员会秘书长秦海岩如是说。
经过30年的指数级进步，IT技术已经融入到各个行业中。如今，“大数据、云计算”等信息技术已成为我国实现经济结构转型升级的核心抓手，亦推动着全球风电行业智能化的发展和进步。
智能手段促使运维成本降低
截至2017年9月，我国并网风电1.6亿千瓦，累计发电1498.3亿千瓦时，无论是装机量还是发电量，已跃居世界第一。
业内专家认为，要继续保持全球引领的优势，需要在“再创新”上下大功夫。从近几年的发展趋势中可以看出，国际化、定制化、智能化、互联化和服务化日益明朗，将成为我国风电下一个阶段发展的主线，而提升技术和服务的创新能力将是企业增强竞争力的法宝。
事实上，借助大数据技术和人工智能等手段降低电站建设及运维成本、提高风功率预测精准度，争取优先调度主动权，早已成为行业共识。
昆仑数据CEO陆薇谈到，目前风电行业对低度电成本和高投资收益的整体发展诉求迫切，并提出80%先天设计和20%后服务运维的影响占比。随着设计精细化程度的加深，或将带来成百上千倍的计算量激增。
ABB中国中压服务业务单元负责人蒋英则指出，风电运维面临着距离远、分布散、维护成本高以及设备状态未知等挑战，主要痛点集中在设备关键部件上。“ABB正通过智能运维系统实现智能化控制和可视化管理，其中使用云资产设备健康管理系统，可使风电运维效率提高60%。”
在此领域，另一国际电气巨头GE亦有建树。其打造的Predix云平台通过对机组的全维度影射，可以建立齿轮箱等零部件的模型和相应规则。风电企业通过相应接口，便可调动该功能计算的原始数据，全面了解机组性能。
有参会嘉宾建议，除加强创新外，运营商和设备厂商之间加强沟通也十分重要。通过共享数据，借助数字化手段打通可再生能源开发各个环节，才能在确保收益的同时，持续提高环境和并网的友好性。
数字化推动风场设计和规划更精准
如今，互联网已渗透到风电的各个环节，并深刻地改变着行业。如借助先进的传感器、高速的传输线路和大容量数据存储装置等，可以在微观选址中实现低成本、快速、精准寻找最优质的风能资源;在风电运行中，则实现了设备的智能监测和智能控制，大大提高了机组的发电效率和可靠性。
据金风科技风电设计研究院院长孟庆顺介绍，金风科技用数字化技术来对风做“解析”。具体为在大气环流层面，采用多重物理模型嵌套，构建从宏观到微观的物理世界。这种对外部环境评估与预测的智能化，使得风电机组环境适应性飞跃式进步。而通过气象条件反映的区域资源属性确定风电场的位置，借助风机的智能感知技术实现风机瞬态环境自适应，再反过来进行迭代，通过云计算与大数据技术实现技术闭环这一循环过程。
“数字化风电场规划可以降低不确定性，确保收益，持续提升环境友好性。”孟庆顺指出，金风科技运用数字化技术推动风场设计更为精准。运用中尺度数据平台结合地理信息进行分析，可实现自动宏观选址、场区推荐。同时，在微观寻址与精细化测风方面，运用激光雷达、无人机技术等先进技术结合其自主研发的三维仿真建模平台对风资源进行高精度分析，通过数据整合，实现最优机组选型及控制策略的自由化;通过风场定制化仿真计算实现机型定制化、最优机组排布、自动生成塔筒方案、工程量精准概算等功能。
基于数据的资产性能管理，使得发电量更高，运维成本更低。基于风电场实际运行情况评估，采用多种策略并用，在保障安全运行的前提下，可提升机组发电量达到2%~3%。
传统企业必须加快数字化转型
数字化时代为风电行业带来的并非冲击，而是机遇。如何抓紧机遇，在“风口”下实现转型升级是值得关注的话题。可以预见的是，以全面感知、全面数字、全面互联、全面智能为主的、具备自动管理能力的企业组织形态和管理模式将成为未来趋势。
龙源电力集团股份有限公司副总经理张滨泉坦言，经过多年的摸索实践，目前可再生能源企业已经初步实现了设备自动化和运营信息化，但距离智慧企业仍有一定差距。
以龙源电力为例，由于风电开发比较早，如今已在线监测风电机组11000多台，包含有全世界20多个厂家、80多种机型，要整合不同容量、配置、版本、运行标准的设备将是一个非常难的课题。到目前为止，龙源还是基于电力行业传统的信息化运营模式在管理。
对此，普华永道中国管理咨询高级经理吴倩建议，要成为智慧企业必须具备以下几个特征：在商业模式上，要实现用户需求和企业生产的交互;在生产流程上，要做到纵向和横向的整合;在技术上，要提高企业的数据采集和分析能力。
在大数据的智能化时代，传统企业必须加快数字化转型才能“赢在未来”。
“因此，形成由各类信息化系统组成的多维一体智慧管控体系，将成为提高可再生能源企业核心竞争力的重要技术保障。”一位来自中国计算机用户协会工业互联网与大数据分会的嘉宾预测。
