本文摘要：在万物网络的时代下，产品优化、递归速度的减缓，也给风电企业带给新的课题。

在万物网络的时代下，产品优化、递归速度的减缓，也给风电企业带给新的课题。中国可再生能源学会风能专业委员会秘书长秦海岩在2017北京国际风能大会（CWP2017）大会揭幕致词中回应，信息化、数字化、互联网将要求风电的下一个十年。

当新的风口到来，放在风电企业面前的毫无疑问是一片辽阔的蓝海。在探寻数字化的道路上，整个行业经常出现了哪些变革，未来又有什么样的机遇和挑战？10月19日，秦海岩就涉及问题拒绝接受了《每日经济新闻》（下全称NBD）记者的采访。讲行业变革：时代被迫风电企业探寻数字化NBD：此次大会的主题是数字化，您在大会致词中回应，信息化、数字化、互联网将要求风电下一个十年。

这其中的根源是？秦海岩：信息化、数字化、互联网是时代大背景。IT技术经过30年的指数级变革，早已沦为像电力一样的标准化技术，开始带入各个行业，被每一个行业广泛应用，改变传统行业的技术、甚至行业的规则。移动物联网、云计算、大数据、人工智能现在都是热门词汇。

互联网和数字化就看起来一个先进设备的武器，如同时代早已转入科技导弹的时代，而故步自封的人还拿着长矛大枪，是很难存活的。在数字化浪潮之下，不是风电企业想要想数字化的问题，而是时代的变革被迫企业必须通过数字化技术驱动变革、提高效率、创意产品。

2017北京国际风能大会早已举行十年，也是亲眼中国风电飞速发展的十年。这十年，整个行业在技术和产品上再次发生翻天覆地的变化。通过这样一次产品技术的大阅兵，通过坐而论道的方式，业界的同行可以反省走到的交错、总结顺利的经验。

NBD：在此次展览上，众多厂商都公布智能风机，并明确提出激光雷达技术，您指出目前这一技术在行业应用于效果怎样？秦海岩：数字化是一个大而甚广的概念，在风电领域的数字化应用于主要是ICT技术。眼下，风电发电机组设备层面早已大量用于物联网技术、ICT技术、智能化技术，展开数据分析。

通过温度、振动、偏移，风速等更加多种传感器应用于，风电机组不具备了更加强劲的感官能力，能收集更加多数据，使得风机可以展开数字化建模，从而预先感官运营状态，根据状态背离身体健康运营的情况，展开预防性确保和修理。激光雷达是作为ICT技术的应用于代表，激光雷达能获得商业化应用于，一是成本大幅度上升，二是分析计算能力大幅度强化。通过激光雷达提早感官来风的速度方向，可以继续执行更佳的运营控制策略，提升发电效率，减少载荷。

技术趋势：未来必须灵活性调动市场需求外侧NBD：在您显然，未来，数字化技术应用于还不会给整个行业带给哪些变革？秦海岩：未来，是一个可再生能源居多的时代。比如德国、丹麦，都是很好的例子，丹麦当地风电占到总发电量42%，德国风、光加一起33%。由于风光是不能调节的能源，未来则须要运用技术把市场需求外侧的灵活性调动一起，应付发电外侧的波动性。

现在国外很多公司开始展开市场需求外侧管理的探寻，把千家万户的能源融合一起，通过智慧管理，需要构建相当大的灵活性，而且还使得生活用电超过最经济的状态。以前，电力系统是发电外侧环绕市场需求外侧运转；未来，在不影响长时间工作生活的情况下，利用互联网技术的灵活性调整市场需求外侧，超过随风而舞、随光而动，提高整个系统可再生能源的运用比例是一种发展趋势。NBD：对于这种趋势，您能否荐个例子阐释一下？秦海岩：例如，在风资源充裕，电价低廉的情况下，给汽车电池，洗衣服火烧热水；如果风停了，发电量增大了，机器不会收到电价低的信号，这个时候可以暂停工作，减少用电负荷。

还有众多最重要应用于方向是电动汽车领域应用于。随着电动汽车的普及，也不会转变电力系统运营规则，成千上万的电动车一起用电产生的功率，相等于几个大型发电站。通过市场需求外侧的智能化管理和灵活性调节，可以把电动汽车的电力价值发挥出来。

在无光无风的情况下，电网缺电，电动汽车可以向电网反电池构建买电；风光充裕的时候，可以电池，这样就能提升整个电力系统的灵活性。讲智能化未来：行业转入数字化智能应用于元年NBD：今年是行业数字化智能化的元年吗？秦海岩：去年，在数字化应用于上，整个风电行业略为有端倪，今年所有的企业基本都在托智能风机，探寻智能化，应用于更加多、更加细致的传感器。前几年是大家开始认识到数字化智能化是趋势，探寻在某些地方应用于，个别公司走在了前面。

从今年看，所有的企业都开始意识到这方面、都开始应用于。总体而言，智能风机早已从明确提出概念、开始研究逐步步入现在的商业化阶段，今年是数字化在行业广泛应用的确实的元年。

NBD：人工智能也是行业的一个热词，风电企业的智能化和其有行业的智能有何区别？秦海岩：前不久，AlphaGo战胜了李世石，引发了机器智能的大辩论，实质上机器智能跟人类的智能显然不是一其实。在大数据时代之前，人类构建机器智能的方式，是使用小数据的方法，把找到的规律，因果关系，创建数学模型。

把专家掌控的科学知识，逻辑推理过程，用程序传达构建。现在机器设备领域的状态监测和故障诊断，仍然在普遍使用这种方法。转入大数据时代，AlphaGo、无人驾驶汽车，使用的构建机器智能的方法不同于此前对于因果关系的做到，而是使用穷举法解决问题，这种以数据居多的新的作法，在或许上政治宣传了此前在科学和工程上的方法论。而风电技术是一门比较更为确认的技术，更加适合的解决问题方式是：用小数据的方式因应适当的技术创新，更好地依赖数据采集手段、传输、存储、查找，理性分析，找到规律，解决问题。

随着数据的累积和技术革新，未来大数据在风电技术上的应用于是可以期望的。

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