“十三五”期间，我国可再生能源产业全面规模化发展，进入了大范围增量替代和区域性存量替代的发展阶段。随着智能技术进步和风电产业化步伐的加快，我国风电发展已具备规模化开发应用的产业基础。基于以互联网、云计算、大数据、物联网和智能制造为主导的第四次工业革命悄然来袭，将智能技术与新能源产业进行深度融合符合新能源产业发展规律。

所以，风电机组智能化风电机组智能化应运而生。智能风机过收集风机和气象数据，供一套从前期选址到后期运维的系统化管理方案，帮助客户尽可能地提升投资期内的收益。风机在出厂时，会在叶片和齿轮箱等关键位置安装传感器，通过收集温度和振动等关键数据，来判断风机的运行状况。此外，安装在风机外部的雷达，可以监控风机所在地的气象情况。传感器和雷达收集的数据，将暂时存储在风电场的数据采集器中，然后通过互联网汇总到后台服务器，最终接入超级计算机进行处理。

不过风电行业的智能化，并非是只关注设备数据的集中——把风机从它运行的自然环境里拿出来分析，没有多大意义。自然环境可以产生更大的数据库，即包含风和地形在内的环境数据。有实力的整机厂商除了利用风机收集数据之外，还会在全球部署气象站。

目前在我国风电市场应用规模不断扩大，无论是新增市场，还是累计应用量均位居全球第一。2013年，我国风电累计并网装机尚未达到1亿千瓦，海上风电仅有3家企业在潮间带项目上有所布局。直至2014年，风电建设步伐逐渐加快，行业全面回暖，尔后一路高歌猛进，在2015年2月正式迈入“一亿千瓦俱乐部”，成为我国各类发电类型中首个完成“十二五”规划装机目标的能源种类。截至2017年底，我国风电累计并网装机容量达到1.64亿千瓦，占全部发电装机容量的9.2%，装机规模持续领跑全球。

通过智能化风电将给风电行业带来不少好处。例如：

1。一个控制风力涡轮机能量的存储和释放的“智能”储能系统将减少停电的风险，并支持全球范围内风能使用的增加。

2。通过收集检测数据，运维团队所做的工作不仅是事后应对故障，而是事前预测问题。

3。打造“无人风场”，借助人工智能，运用机器人巡检，极大地提高了工作效率。

4。大数据信息提供风能的分布，也包括地形、地貌、地表覆盖、交通条件，甚至土地性质和电网条件。业主可以在这个地图上理性地选择什么样的厂址才是最适合的投资地点。

随着越来越多的智慧风场的逐步建设，智能化管控平台的日益完善，打造会思考、能学习、善决断的智慧风场，为中国未来发展提供更多清洁的能源。