风电行业的机遇与挑战
2020年是我国风电行业获得爆发性增长的一年，根据“30·60”碳达峰、碳中和目标，可再生能源占一次能源供应总量的份额将从2017年的14%提高到2050年的65%；而“十四五”期间新能源装机容量将超越水电成为中国第二大电源，成为电力增量的主体。
风电行业充满机遇，也面临着更艰难的挑战。比如，在国内能源价格政策调整的影响下，风电“抢装”已从陆上走向海洋，海上风电加速去补贴；面对此情此景，新能源大规模的消纳如何解决？综合能源大基地和分布式能源电力要求如何达成？行业技术的发展和创新需求如何满足？开发中国深远海资源的风电技术怎样发展成熟？这些问题都亟待解决。
深化数字化转型
“我们应该从数字化转型和技术创新两方面来思考风电行业面临的挑战，” 上海电气风电集团首席数字官、技术总经理康鹏举说道，“风电作为高端制造业，必须借助数字化技术从传统的、效率不高的制造模式转型升级，建设企业数字化管理，发展数字化产品，实现数字化服务模式，拓展出具有颠覆性的数字化创新业务模式。”
风电的数字化转型，总体来说可分为数字化风场和数字化风机两个方面，今天我们详细聊聊数字化风场。
首先，数字化风场是风电行业实现产品数字化的一种体现。一个典型的数字化风场应具备数字化风机大脑的数字化风机，包括状态感知系统如智能终端/状态监测等，场控系统实现精准的控制，以及通过云平台实现远程风电资产的数据分析、管理及优化。
数字化风场与工业互联网不可分割、相辅相成
除了需要数字化风机作为基础，构建数字化的风场还必须要拥抱工业互联网。在聊数字化风场前，先来简单地聊聊工业互联网。
什么是工业互联网？广义来说，它不应该只是传统意义上的网络连接，而应该是一个由机器与机器、机器与人构成的生态系统。工业互联网的核心概念是需要实现机器上“云”，让人与机器、机器与机器之间能够互联互通。智能机器设备在完成指令任务的同时，还能够感知实时运行环境及收集历史状态数据，在这个中间过程当中会产生海量数据，就需要通过工业互联网平台来进行流动，加以分析和应用，最终实现数据闭环，在最大程度上释放机器与人的潜力。
所以说，释放潜力至关重要，而挖掘机器的潜力体现在挖掘数据的能力，因为这些数据涵盖整个产品的生命周期，从市场、研发、设计、制造、运维到产品的退役。只有让各环节数据之间产生了深度的融合，从纵向、横向以及内部进行集成，机器才能进行自适应和自我管理，最终减少人工参与程度；同时，还能够提高机器的性能和使用寿命。
工业互联网作为数字化时代的典型特征，其核心理念就是要将机器、数据和人深度融合。工业互联网的基石是极致的机器：性能极致、性价比极致、用户体验极致。极致与智能的机器个体能够相互连接，所组成的系统体现出指数效应级的价值。而设计极致的机器需要相应的数字化设计手段和工具，所以制造企业需要通过工业互联网的技术，以工匠的精神来进行创造和设计能够为客户提供极致体验的智能设备。
数字化风场必须实现海量数据的分布式处理
对于风电行业来说，要在互联网时代中构建数字化智能风场，就必须借助并应用工业互联网平台技术，实现风电行业大数据的有效治理。风电行业数据量巨大，要做到数据的分布式处理，需要做到以下两点：
第一，在风机侧建立具备高效数据管理与服务功能的智能终端，实时收集高、低分辨率数据，具备完善的边缘计算能力，不仅满足于传统实时控制的需求，还将建立信息孤岛之间的连接桥梁，将高级应用（机器学习、人工智能等）在智能风机端就地部署就地处理，让风机拥有会思考的“大脑”。
第二，厂级控制平台需要比智能终端更强大的计算能力，以支持基于物理原理和大数据处理的实时控制算法，为用户提供灵活的报表和高效的故障报警管理功能——集成CMS、风功率预测等，满足用户对数字化风场的实时监控。同时具备有功无功的实时闭环控制、频率控制、光影控制、噪声控制等核心技术元素，满足国内外日渐严苛的并网要求。只有整合机器、制造、业务、运营、运维以及其它数据源的数据，并将这些数据形成闭环，才能为整个产业链创造价值。
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PS：最后，一起来探讨下数字化风机的设计原则，总体来说需要涵盖以下5个方面：
