11月22-24日，“2017全国大型风能设备行业年会暨产业发展论坛” 在浙江杭州市召开，本届年会以“绿色制造 绿色发展 绿色未来”为主题。大会共邀请来自业内的四十余位专家、主题对话与分享，参会人数超500人。
新疆金风科技股份有限公司研发中心总经理助理李富荣在专题论坛二：未来风电场专题论坛发言，他发言题目是“创新未来风电”。李总提出风电行业需要互联网思维，比如“共享”，产生了大量的数据，在自己手中能够产生的价值有限，要在整个链条分享，使整个产业更高效；“平台”，上述这些事情需要一个平台的支撑，才能信息共享，不断创新；
以下为演讲内容：
李富荣：感谢组委会邀请和大家分享金风科技怎样思考一些未来的工作。 我的分享主题分三个方面：第一，数字化时代的影响；第二，数字化技术驱动风电升级；第三，未来展望。
一、数字化时代的影响
数字化时代对我们的影响，大家可以看到，通讯技术的发展、信息技术的发展使万物都能够互联，风电设备从一开始就是连接起来的，但是现在有更多的，除了风机设备，更多设备会被连接，跳出风电场，很多和风电相关的，比如说电网、复合的，包括智能手机，每个人在干什么都可以被感知到。这么多的都被感知到以后会产生大量的数据，把很多事情变成数字，可以进行精准的判断或者做预测。随之带来的就是很多的事情，比如说设备更智能，我们的服务、生活更智慧。
这几年从互联网维度提到非常多，比如说：“体验”，金风科技作为一个主要的设备和产品服务提供商，怎样提升客户体验以及合作伙伴相互合作的体验，都可以通过这项技术不断挖掘和提升；“共享”，产生了大量的数据，在自己手中能够产生的价值有限，要在整个链条分享，使整个产业更高效；“平台”，上述这些事情需要一个平台的支撑，才能信息共享，不断创新；“速度”，加速创新迭代的速度，特别是效率上的，比如说原来做一个风电场设计都是按照周或者按照月时间在做，现在已经非常快，已经达到了分钟级别、小时级别，很快可以拿到非常精准的结果；“个性”，风电场可以很个性化或者定制化，可以对每一台风机进行调整，最终反映出来的就是更智能更智慧。
未来已来，所以我们要很好的拥抱时代、拥抱未来，要充分利用这些技术，让我们的风电场更好的感知这个世界，可以让更多的事物连接在一起，以实现更深入的有机融合。
在整个大的社会体系中，风电是一个电源，大的环境下有非常多的因素，我们如何应对？
二、数字化技术驱动风电升级
风电场全过程的数字化，这是能够提升整个交付效率以及质量，核心分了三大块：从前期的规划到中间的建设交付，以及到后期的运营，特别是后期20年的运营，如何能够让它持续的保障客户或者是投资商的收益。
风电场规划设计仿真，以前仿真速度慢，精度低，现在速度加快、精度也比较高，还有当我们设备进入以后对气流的影响，包括后续在不同的环境下，也要能够做仿真，冬季夏季还是有很大差别的。这个背后不仅仅是仿真，而是有很多大量的数据进行有效的采集。比如说气象数据，有宏观的、有微观的，宏观可以从卫星和气象行业拿到一些宏观数据，但是要想做更微观、更精细，需要新的方式进行数据采集，让设计更精准，效率更高，不确定性降低到10%以内，这样投资的不确定性就很低，整个风电场投资失败概率就非常低了。
我们现在部件越来越大，运输路径有一个地方稍微没有考虑到，就会使整个投资或者是工期被增加和拉大，使投资风险增加。
刚才说到整个风电场的规划设计，再来看一看设备。近几年一直在提到的智能风机，现在的传感器是以前的2倍，能够采集到、感知到的数据非常多，还有背后对数据分析应用的系统，怎样把这些数据挖掘出来，设备状态会怎么样，提前做很多的预测，最终的目的是什么？一是发电量提升；二是要让环境友好型，我们要并入整个电网，还有对周围环境的友好，如噪音、光影污染等等；三是不断提升整体的可靠性。
分享一个已经开始尝试应用的例子，比如说基于雷达的控制技术，使风机和原来有了非常大的区别：
第一，带来的价值是能够更精准的判断来风，更精准的判断以后可以对机组的载荷进行精准控制，原来判断很粗只能用恶劣的情况控制，使得整体载荷偏大，现在有了精确感知以后，有一些极端工况时可以做一些规避动作，而不是用风机硬抗，这样整体设计载荷相对比较低，成本也会下来。
第二，环境适应性，当前方的情况很清楚的时候可以提前做一些动作，而不是被动，这样设备更可靠、更安全，也是让我们设备能够更好的运行。
第三，功率的提升，因为对前方情况了解提前做动作，让控制策略更匹配风况或者环境的情况，使发电量更好。
接下来讲一下风场运营，这个时间是最长的，这么长的时间怎样保障？这里有非常多的要做的事情，分了几个部分：
整个区域的集控，这几年一直在做，但是都是很初步的，未来要实现的就是无人值守，比如说一个区域，包括昨天曹总提到，很多运维的共享模式来支撑这个想法，使整个后面几十年运维成本更低、更合理。
设备健康管理，我们设备上有大量的传感，包括非常多的分析，作用就在设备健康的管理上，我们可以精准的预测这台风机的状态，做寿命调度，像我们现在不太知道它的情况，有可能这个机组位置的风比较恶劣一些，整体的健康状态不太好，调度时老用损耗的更快。
资产管理，其他行业应用非常多，这几年慢慢深入在应用；风能的波动性特点，使得我们要做精准功率预测，适应未来能源市场下的需求。现在发电量在国内整体占比4%，未来要不断提高，风电要能够占15%、20%，功率预测非常重要，精确度的要求非常高，国内平均在80%-85%，这个对于电力调度来说是很糟糕的数字，对它来说一下子多或少5%、10%的电，对它来说调度非常难，所以不愿意用风电。欧美在这方面做到95%以上，才能够把可再生能源放在第一接入能源，背后是这些技术的支撑，可以很好的进行预测和调度。
举一个具体例子，运维过程当中如何利用新的数字化技术进行利用。比如说利用机器学习，对运行数据不断进行分析迭代再回到风机控制，以前都是靠有经验的工程师在做，效率太低，几万台风机每一台做一个控制策略的优化和调整，用人来做太慢，以后要利用机器去做，工程师要做背后训练的模型，让机器对每一台进行调优。
另一个，怎样利用人工智能的技术提升运维的效率。现在在利用大数据、云计算不断让机器学习，不断优化单机控制以及整场控制，包括场群控制，使我们在发电量提升以及可靠性提升上应用很多。现在有一些刚刚开始应用，每台风机会增加几十万收益，包括可靠性、健康上的提升使运维成本大幅度下降。
示例一：我们现在已经初步尝试的应用，如无人机航拍的应用。
第一，以前拍的颗粒度、精细程度是比较低的，现在可以达到厘米级，包括数据处理速度是非常快的，达到分钟级别的，拍完一个风电场能够在短时间内处理出来；当达到厘米级别的情况下，在风电场规划设计的时候就有一个非常精准的地理信息的数据，在做仿真的时候这个精确度是非常高的，不像之前是卫星或者是自己去测绘的数据，这个偏差非常大，当你模拟出来风电场方案偏差度很大。
第二，做整个施工建设的时候，对施工过程的监控可以很精准，尤其在南方山地的建设，比如说道路投资非常大，要修一条路投资成本比较大，在施工的过程当中是否是按照之前的设计施工？之前也有发生过施工过程当中道路成本变化非常大，导致这个项目至少前几年的投资收益是没有的，所以在这个过程当中要精准的进行控制。
第三，智能运维，如叶面表面情况可以很快捕捉，有问题的时候可以快速报警，有经验的工程师再做深入分析，这个经验不断积累，机器就可以做一些判断，早期可以发现一些问题，提前做一些控制，可以让它在适配的情况下运行，尽可能降低损失。以上图像识别人工智能的应用。
示例二：风电场运维过程当中如何应用自然语言处理。做了一个非常直观的案例，当运维人员在监控系统中发现，或者在现场的时候发现一台风机停了，马上会问一下系统为什么停机了，系统快速回复是什么原因停的，会根据后台的大量运行数据以及运维过程之前处理过程的数据马上得出来这个故障背后的原因，会建议你应该做什么，结合气象预测，找到一个风小的时候快速处理，根据人员安排情况进行合理的时间安排。
数字化一方面可以促进这个行业的升级，同时也对人员有一些比较大的压力，要不断的学习、不断的进步。
三、未来展望
第一，如何感知这个环境，气象、地理等等；第二，设备不断向智能、智慧方向持续发展；第三，不光是自然的环境，还要和整个社会的大环境、和电网、和周边的社区，现在风电场和人类的居住是越来越近，要能够更好的适应，否则因为这些问题有可能影响风电发展；第四，风电是一个资金密集型的产业，通过创新金融手段降低资金成本。
我们把每一个风机、每一台设备很清晰地量化出来，把它作为一个资产投放出来，让每一个人都能够投资，大家都可以在手机上买一台风机或者买一部分这台风机的资产。
核心是通过数字化技术的多方融合创新建立可持续、可靠、可负担的能源供给系统。
最终目的就是：
第一，可负担。我们不断降低成本，2020年要达到风火同价，不断和其他能源进行竞争，每一个人都能够可负担。
第二，可靠。不光设备的可靠，整个系统也是可靠的。
第三，可持续。我们本身是可再生的，还有一些对环境的影响，要不断的进行创新，减少对环境的影响，比如说噪音等等，包括昨天有专场在讨论施工过程当中对于环境的污染，可持续方面还有很多工作要做。
以上是我的分享，谢谢大家！
（根据发言整理，未经本人审阅）
