全球风电CTO论坛：深度理解是构建智慧风电场的前提

整理 | 时春景

10月18日上午，全球风电CTO论坛成功举办。论坛由中国大唐集团新能源科学技术研究院发展研究中心主任辛克锋以及华电福新能源股份有限公司副总工程师张文忠主持，国内外风电行业的专家作为受邀嘉宾从制造、运营、售电的不同视角深入探讨了智慧风电场的技术现状及未来发展，为观众细致全面地揭开智慧风电的神秘面纱。

维斯塔斯风力系统有限公司集团服务高级副总裁 Christian Venderby

首先应看到不同能源种类之间的相关性，同时要通过一个能源分析平台应对数据大爆炸现象，还应该对设备与电网有一个整体的理解。在设备方面，我们希望做一些预防式服务，主要使投资收益最大化。除此之外，还要对能源的生产与需求做一个前瞻性的分析，让我们能够对于市场的交易进行最优化配置。特别是作为贸易商来说，我们要看一下市场整个的供求关系，要更好地控制电网的能源，我们要有一个动态的能源价值链。作为投资者，我们要紧抓这些挑战，希望能够在可预见未来处于领先地位。

中国大唐集团新能源科学技术研究院发展研究中心主任 辛克锋

目前我们能看到，行业对风电基础、物理特性的理解还不够充分，在一定程度上限制了设计和创新，尤其是对风的理解。风电数字化，包括风的数字化，包括机组的数字化，也包括我们运营数据的数字化等方方面面。实际上对机组产生作用的风，是吹到叶片上的风，不是风电场的风，所以要把风电场的风预测好，就需要将每台机组预测好，在进行流场计算的时候，吹到叶片上的风要考虑湍流的影响。现在行业对整个场群控制认识程度还不够高，另外，大家意识到了数据的重要性，但对数据做到完全理解还需要一定的时间。

上海电气风电集团有限公司副总裁 缪骏

整个行业无论从数字化、智能还是智慧方面都在蓬勃地发展。但是值得提醒的一点是，我们所做的这一切工作，都是为了满足市场需求，我们需要去创造价值。无论是开发商、制造商、还是其他的合作方，在智慧、智能或者数字化方面投入的每一分钱，都应该有所回报。当然这个回报不一定给自己，也可以给客户或行业。很多国内的企业就没有搞清楚智能制造和数字化、自动化的区别，以为上了一些自动化生产线、用了很多的机器人，就可以叫数字化工厂、智能工厂。其实对于工厂运行，并不在于有多少自动化设备，而在于数据的连接和透明度。

法国电力公司副总裁 Sebastian Meyer

电力市场的改革是助力传统电力转型为低碳高效经济的一个关键，这是非常重要的。另外，技术进步以及电力市场不断开放，有助于服务不同电源类型、不同价值的度电，而且这也能够影响各个企业或者说个人选择不同电力能源的消费。在电力市场改革方面，中国已经做出了一定的规划，并且已经开展了现货交易，随着电力市场逐渐成熟，未来会有更多省际之间的交易。当前已经开展了相关的试点，尤其是在中国的东部地区，有可能会进行相关的比较大型的直接交易，通过双边协议实现购电。据了解，各级政府为电网公司确定了省内及区域的过网费。整个行业都需要应对变革，进一步使经济发展和碳脱钩。

明阳智慧能源集团股份公司风能研究院副总工程师 邹荔兵

总的来说，海上风电场依托数字化气象平台还有数字化模拟技术，海上风电机组依托一定高效可靠的产品技术路线，在现场做一些闭环的数字化验证。海上风电智能控制，主要涉及三点：第一，先进传感技术，能感知外界的环境，包括感知自身的状态；第二，它可以自我训练，可以深度学习；第三，风电场可以做一些协同决策。在推动风电场数字化进程中，未来可以依据大数据技术，实现风电场的数字化管理。海上风电的建设一定是需要技术的不断迭代与不断进化的，我认为全行业要共同面临海上风电的挑战。

新疆金风科技股份有限公司产品规划总监 孟庆顺

无论风电机组是智能还是传统的模式，最重要的一点，它是为了开发商投资收益着想，最终还是要从LCOE出发。但是目前特别是国内，风力发电机组场景非常复杂，包括陆上规模化开发、分散式风电，海上风电，低风速、低温、高温、风沙，包括一些特殊环境的应用，都对目前的传统风电机组提出新的挑战。我们对智能风电机组进行了定义，即利用综合计算、网络，包括物理环境的多维复杂系统；通过先进的测量和传感技术进行建模分析；以协同技术的应用实现风力发电机组的经济高效、可靠、安全以及环境和电网友好的目标。

远景智能智慧风电场软件产品总监 和彦辰

另外一个角度谈一下平台化的产品，一方面对于工程师来说，我们要让工程师有更综合的能力去设计，可以用统一的平台，统一的学习方式，更低的学习成本统一完成这些更综合的应用；另外一方面对于项目来说，平台意味着所有项目设计期的数据资产，意味着可闭环、数据标准化，这才能让我们跟后期闭环，跟运行闭环，跟最后施工完运行起来的情况闭环，这是所有产品向前演进非常重要的一步；第三点是对产品的意义、对平台的意义，今天所做的每个产品、每个数据、每个算法都是未来的原子。

Sentient Science公司首席数字官兼供应商技术副总裁 布瑞恩·威尔逊

如果看一下风电挑战和数字化真正性能之间的关系，资产的行动就非常重要，所以要看故障是什么样的，更换整个齿轮箱的成本是多少。我们应该有延长寿命的战略，而不是说完全取决于数据是什么，对于轴承、齿轮箱、润滑剂，表面的处理，或者是维修的材料，实际上我们都可以提前做一些预测，同时还能够帮助运营商提供一些解决方案。如果想推动新的市场，吸引更多的运营商，可以展示一些平台。我们签署了非常多的风电场，如果你希望了解中国、欧盟或者美国的数字化进程，实际上我们可以提供一些数据支持。在这个过程中更好地了解整个生态体系会帮助我们降低能源的成本。

DNV GL可再生能源认证部亚太区域经理 Per Haahr

数据是非常重要的资产，在整个价值链中我们现在有海量的数据，比如说可以利用数据来预测一下叶片或者是风电机组在哪些地方出现了问题，如果有故障的话，可以进行进一步的检测以及深挖。另外，我们也可以采用数字化的方式实现电场更好的控制或者是管理，从而能够让我们有更好的发电量。我们希望能够提供一个开放的让整个业界都能共同使用的平台。在这个数据平台里面，有非常多的数据集，我们会把不同的应用进行整合，让它们都能够进一步融合到用户的平台上。同时应该对数据进行评估。

中国船舶重工集团海装风电股份有限公司高级大数据专家 张方红

风电场管理的痛点是什么？大家都知道粗放型管理的风电场终将被淘汰，因为我国风电产业起步比较晚，所以设备的资产管理、检修和维护管理粗放，是增加风电落地成本的根本原因之一。当前由于风电限价，也决定了劳动密集型的运维方式一定是行不通的，即便风电场的数据可以实现远程的监控，也绝不等于可以实现智能监控和智慧管理。所以指标优、效益好、管理强才应该是一个优质风电场的标杆。在这种情况下，如何把巨额的诊断成本变成巨额的诊断资产，我觉得实实在在是风电场管理的一个痛点。