一、风电行业数字化转型趋势分析
1、数据采集
2、设备维护
3、风场管理
二、风电行业工业互联网平台典型应用场景及实践
1、虚拟风场设计
2、设备预测维护
3、风场管理优化
三、推进应用场景落地的着力点
1、关注底层数据采集，加速设备上云上链
2、夯实模型构建基础，强化重点模型培育
3、聚焦重点应用场景，深化解决方案应用
4、提升产业协同水平，加快服务模式创新
5、加强数据安全管理，筑牢网络安全防线
文章速递
风电行业具有风场设计周期长、设备维护成本高、并网协调效率低、弃风漏电压力大等痛点问题，制约着风电产业的发展壮大。工业互联网平台作为新一代信息技术与制造业融合发展的产物，正结合风电产业地理位置偏僻、资本技术密集、发电波动性大等特征，以设备智能化运维、风场数字化管理、精准柔性供电等场景为切入点，加速风电行业数字化转型。基于此，我们对风电行业基于工业互联网平台进行数字化转型解决方案进行了专题研究，深入剖析了风电行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案，同时，该报告对其他新能源行业数字化转型路径的探讨同样具有借鉴意义。
一、风电行业数字化转型趋势分析
（一）数据采集：由底层互联向全面感知转变
数据采集是风电产业设计、生产、运营的关键基础，传统数据采集周期长、成本高、精度低，难以满足风场精细化设计和运营需求，容易造成投资方损失。随着智能传感器和通信技术的兴起，更加实时、全面、精细的数据采集成为可能，能够为风场设计建立更加精密的风资源图谱，为设备运行建立齿轮、轴承等更加微观细致的数字模型，为风场管理提供准确有效的气象、能源等数据输入以应对雷击、台风、雾霾等不同场景需求，从而为智能选址设计、生产性能提升、管理决策优化等提供有效数据支撑。
（二）设备维护：由人工调试向智能运维转变
风场一般处于人烟稀少、位置偏僻、环境恶劣的地区，不适宜维护人员长期驻扎。特别对于海上风电来说，后期运营维护费用占到总成本的一半以上。此外，由于风电行业前期跳跃式发展、参与方良莠不齐、缺乏统一标准等原因，导致风电机组在实际运维中容易存在运行不稳、故障频发等问题。目前国内风电运维仍然以纠正型运维为主，后期设备维护成本较高。结合5G无人机、巡检机器人等智能产品远程巡检设备运行情况，有利于在云端对设备运行与环境数据进行大数据分析，开展预测性维护与备品备件管理，减少设备停机维护带来的损失，提高运维数字化、智能化水平。
（三）风场管理：由单场单管向虚拟集成转变
一方面，随着国家能源局做出新能源电价调整的战略决策，风电和火电价格将趋同保持一致，压缩风电利润空间，倒逼企业提高生产效能。另一方面，由于缺乏系统规划、风预测精度低、电网不配套等原因，风电产业限电弃风压力较大，容易造成资源浪费。通过综合运用数字孪生、VR等技术构建“数字风场”，对大气环境、设备运行、电力输送等建立虚拟模型，有利于依托大数据分析开展集群运行参数优化，助力实现风电产量精准预测，为管理者直观反馈风场运行情况，优化运行控制策略执行，提高风场发电效率。
二、风电行业工业互联网平台典型应用场景及实践
（一）虚拟风场设计
依托工业互联网平台设计虚拟数字风场，有利于提高设计精度，减短设计周期，有效降低了风场建设设计过程中的不确定性。一是宏观辅助选址。基于互联网平台的计算能力与地理信息资源，结合激光雷达、无人机等勘探技术建立三维仿真模型，实现宏微观地理选址与场区推荐。二是机群优化排布。通过定制化风场仿真建模实现机组最优排布、集群尾流优化、工程精准计划等自动化设计，合理利用不同密度的风力资源。三是风场个性定制。依托平台针对风场特有的风况特征、地形条件等进行定制化设计，节约工程建设成本，控制风电场投资风险。
例如，金风科技依托金风云平台打造风场数字化设计系统，围绕环境、风机、道路等建立高精度三维仿真模型，实现 “分钟级”集电线路自动规划与“秒级”智能选址，缩短了设计周期，提高了设计精度，推动风电场投资回报率提升1%~3%，投资估算误差小于3%。
（二）设备预测维护
树根互联、东方国信、徐工集团等工业互联网企业将减少设备停机检修损失、开展预测性维护作为切入点，以风机为核心实现覆盖风电设备全生命周期的故障预测和主动维修，有效降低平准化维护成本。一是精准故障定位。依托平台建立故障智能诊断模型，基于专家库和自学习机制，缩减人工挑选有用变量的成本与时间，快速实现设备故障定位。二是设备预测维护。基于平台分析预测风机关键部件变化趋势、产品寿命和潜在风险，对零部件库存、运输和更换开展主动管理，抢占维修窗口期，减少风机停机、飞车倒塔等损失。三是虚拟辅助维修，基于数字孪生技术打造风机故障实验模拟平台，通过数字样机积累设备维护知识库与解决方案检索库，提高故障处理效率。
例如，巴盟风电整合风力发电设备的设计、环境、运行、运维档案等数据资源，建立设备健康管理模型，打造具备故障诊断预测、产品健康管理和寿命预估等功能的综合管理系统，使关键零部件故障可提前72小时预警，次生事故可降低90%，减少直接和间接损失近千万元。
（三）风场管理优化
企业依托工业互联网平台建立场级运行管理模型，有利于精确预测发电区间，优化电网功率负荷，探索分布式能源管理，提升风场管理水平。一是发电效能提升。依托通过调整风机控制提高机组出力，带动风场整体效能提升。二是集约管理优化。基于工业互联网平台整合风电开发产业链，汇聚前期工作、工程建设和生产运营等环节关键要素，提高风场管理水平，支撑风电规模化发展化。三是柔性协调供电。基于大数据精准预测发电量区间，与火电、太阳能等能源实现协同增效，降低供电整体波动性。
例如，昆仑数据与国网青海电力联合打造“绿能互联”工业互联网平台，接入负荷侧大用户并开展能耗监测业务，通过对风机集群进行动态监测、状态纠偏与参数优化，推动电厂发电量提升1%-5%，新能源电厂人员成本降低超过20%，电厂备件消耗平均降低10%。
三、推进应用场景落地的着力点
（一）关注底层数据采集，加速设备上云上链
一是以业务需求为导向，建立底层数据协议转换机制，实现升压站、风电机组、静止无功发生器等设备上云与动态监控。二是依托区块链技术，加快传动链、轴承、齿轮箱等关键部件运行数据上链，为后续的备件生产和维修策略制定提供安全、稳定的数据支撑。三是完善风电企业内网体系，打通电力输送、变电管理等关键业务数据流通网络，拓展数据采集方式，提高数据采集效率。
（二）夯实模型构建基础，强化重点模型培育
一是综合考虑地理、气候、运输等因素建立风力资源模拟、集群影响分布、虚拟风场设计等模型，降低设计与建设的不可确定性。二是与高等院校、科研院所加强合作，针对风机螺旋载荷、叶片结冰预警、轴承寿命预测等建立重点应用模型库，三是培育积累能源错峰分布、集群效率提升等管理模型，加快运营管理经验沉淀并实现模型的标签化管理、智能化搜索与精准化调用。
（三）聚焦重点应用场景，深化解决方案应用
一是打造设备级解决方案，围绕叶片结冰预警、轴承健康管理、齿轮故障预测等领域培育一批稳定高效的杀手级工业APP。二是打造场级解决方案，围绕风场功率预测、气象变化应对、风场能量分布等场景建立风电解决方案库，加快风场生产效率提升。三是打造产业链级解决方案，整合地方风电产业各方资源，打造新能源错峰调配、风电消纳扩容等综合场景解决方案，提升风力资源应用整体效率。
（四）提升产业协同水平，加快服务模式创新
一是提高风场性能实时监控与预测能力，探索打造风光互补、风水互补等区域分布式能源体系，实现供电、售电、用电协同运营。二是依托平台充分挖掘数据潜在价值，探索开展信用担保、数据交易、融资租赁等商业模式创新，打造平台务服务型风电企业。三是探索售电辅助决策，开发智能报价、交易模拟、数据报告等功能，形成客户分级管理、特色供电套餐等营销模式，推动收益利润增值。
（五）加强数据安全管理，筑牢网络安全防线
一是鼓励编制平台网络攻击应急预案与运行指导手册，引入工业防火墙、网闸等工控安全产品，定期开展相关培训与应急演练。二是引导企业对照数据管理能力成熟度模型（DCMM）开展贯标，制订数据分类分级管理标准，按照系统特性定期异地备份数据。三是全面排查数据访问漏洞，完善电力数据管理体系，确保满足电网横向隔离、纵向加密的安全要求。
