风电技术创新面临数据难题 数字化利器需渗透至整个产业周期

CFP图

　　难以获取准确数据是行业“痛点”

　　众多企业探寻风电智能化根源是电量的损失，风电与光伏电站的运营核心就是控制损失电量。

　　目前新能源电站计算损失电量的方式并不严谨，存在大量人工统计、环境变化和设备自身带来的误差。“这就导致目前行业内所有的所谓损失电量统计都属于非考核级的数据。”远景能源智慧风场软件负责人赵清声介绍，“小到电站最基层工作人员的奖金收入，大到国家能源局对弃电量弃电率的‘双弃率’考核，都因为损失电量无法准确统计而受到影响。”

　　作为已经在风机智能化方面进行7年探索的“老兵”，远景能源对上述运营商面临的“难题”开出的“药方”是，基于自身的EnOS™平台开发的相关产品，对损失电量进行分析，固化整个风电场的指标体系，提升理论发电量与损失电量的准确度，用不同维度分析电量损失，包括原因、责任、系统、部件、故障代码。

　　变化很快发生，上述内蒙古运营商打造了内蒙古首个全功能运转的集控中心，对多台风机和光伏组件进行监控，保证了数据质量，人员可远程进行数据分析与报表制作，节省了成本。

　　这样的故事并不是只有一个，明阳智慧能源集团股份公司算法模型工程师刘兵认为，要逐步实现智慧能源的目标，具体的项目规划路径是：第一在风能发电场配置储能系统，第二建立光储系统，第三建立一个风储的微电网平台，最后是打造智慧城市。

　　数字化要从风场建设到运维管理

　　风电电站的损失电量、风电发电与电网之间的协调、集控中心难以实现准确的数据，这都是摆在风电运营商眼前的难题。

　　在2017北京国际风能大会（CWP2017）上，不论是风电企业的龙头企业金风科技，还是探索风力发电机智能化长达7年的远景能源，亦或者是最开始海上风电探索的的华锐风电及诸多厂商，都在智能风力发电机业务上有所布局。

　　上海电气风电集团有限公司总裁金孝龙认为，风力发电机数字化要扩展到整个产业类的数字化，从风厂的选址开始到最终的运维全生命周期包括投资的模型上实现数字化。此外，风电行业存在的弃风限电状况，源于能源消费端到生产端的反向延伸的数字化尚未打开，如果能这一点，新能源发展的春天才是真正来临。

　　此外，金孝龙还提到，数字产业也将对行业技术产生影响，为市场准入和技术研发带来困难和调整，不论是成本方面的压力还是智慧型的人才，均会随着数字化的普及而有所变化。

　　张世国对《每日经济新闻》记者表示，现在已经到了风电企业数字化的关键期，市场上的各大厂家都在“红海”中拼杀，未来谁能够运用好大数据，看清数字化的本质，谁就有领跑行业机会。

　　（原标题：风电技术创新面临数据难题 数字化利器需渗透至整个产业周期|难题|创新|风电技术）