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。
主持人：中国农机工业协会风力机械分会研究员沈德昌
题 目：创新未来能源——未来风电场
新疆金风科技股份有限公司研发中心总经理助理李富荣
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，这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；共享，产生了大量的数据，拿在手中能够产生的价值很有限，要在整个链条分享，使整个产业更高效；平台，这些事情需要一个平台很好的支撑，就是把很多信息共享，但是背后是有一个很好的平台支撑，否则这么多人买同样一个东西技术问题比较多；速度，加速了创新迭代的速度，特别是效率上的，比如说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，反映出来的就是更智能。
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，可以让很多的事物连接在一起，最后实现更深入的融合。
（PPT图示）这张图在整个大的社会体系中，作为风电是一个电源，这个大的环境下有非常多的因素。
二、数字化技术驱动风电升级
（PPT图示）这是这几年以及未来几年会持续做的，就是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。
（PPT图示）大家可以看一下，这是现在在做的，在做仿真，很多已经在做，做到什么程度、做到什么水平，这是现在这些技术可以很好的支撑的。对风的仿真，以前仿真颗粒度和图像速度都会很慢，精度很低，现在速度加快、精度也比较高，还有当我们设备进入以后对空气气流的影响，包括后续在不同的环境下，也要能够做一些仿真，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、更精细我们要自己做，大家知道有一些新的方式进行数据采集，让区域设计更精准，让效率更高、精度更高，以前不确定性可以慢慢降低到10%以内，这样投资不确定性就很低了，整个风电场投资失败概率就非常低了，包括后续怎样做不光是气象，还有整个地理信息，这个对我们影响非常大。
我们现在部件越来越大，一个地方稍微没有考虑到，使整个投资或者是工期都会被增加和拉大，都使投资风险增加。
刚才说到整个风电场的规划设计，再来看一看设备。这是近几年一直在提到的智能风机，现在的传感器是以前的至少翻了2倍，能够采集到、感知到的数据非常多，还有背后对数据应用的系统，怎样把这些数据挖掘出来，我的设备状态会怎么样，我会提前做很多的预测，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，还有周围的环境的友好，噪音、光影污染等等；三是不断提升整体的可靠性。
举一个简单的已经开始尝试应用的例子，比如说雷达的控制技术，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，这样整体载荷偏大，现在有了精确感知以后，有一些极端工况的话做一些规避动作，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，当前方来的情况很清楚的时候可以提前做一些工作，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以后提前做动作，让控制策略更匹配风况或者环境的情况，使发电量更好。
接下来讲一下后续的整个运营，这个时间是最长的，现在普遍的陆上20年、海上25年，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，包括也做了非常多的分析，其实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，这样可以做一个寿命调度，不太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，老用可能后面损失的更快。
资产管理，其他行业应用非常多，这几年慢慢深入在应用，波动性要做精准风力预测，适应未来能源市场下的需求。现在发电量整体占比4%，未来要不断提高，风电能够占15%、20%，功率预测非常重要，精确度要非常高，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5%、10%的电，对它来说调度非常难，所以不愿意用风电。可以看到，像欧美他们在这方面基本上做到95%以上，能够把可再生能源放在第一接入能源，其实背后是这些技术做非常大的支撑，可以很好的进行预测和调度。
电力系统相关的能力管理系统，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。（PPT图示）右边这张图是刚刚开始投入应用的，比如说左边这个就是利用机器学习，对运行数据不断进行分析迭代回到风机控制，以前都是靠有经验的工程师在做，那个效率太低，我们风机太多，几万台风机每一台做一个控制策略的优化和调整，对于人来说太慢，现在要靠我们的机器不断去，工程师要做背后训练的模型，让机器对每一台进行调优。
（PPT图示）左边这个就是怎样利用人工智能的技术去提升在云微商的效率。现在在利用大数据、云计算不断让机器学习，调整整个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做的应用，比如说这个应用以后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，就是无人机航拍的应用，这是实际上拍的。
第一，以前拍的颗粒度、精细程度是比较低的，现在这个拍完以后可以到厘米级，包括数据处理速度都是非常快的，都是分钟级别的，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，可以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精准的做施工？之前也有发生过施工过程当中道路成本上升非常大，导致这个项目至少前几年的投资收益是没有的，几千万就出去了，所以在这个过程当中要精准的进行控制。
第三，智能运维，精度比较高拍完以后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，这个经验不断积累的时候机器可以做一些判断，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：后期风电场运维过程当中另外一个自然语言处理分么。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，系统马上报告一下，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做，如果影响停机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，同时也可以对具体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，这里有很多噪音、光影污染等等，要能够更好的适应，否则因为这样一些问题有可能影响发展；第四，在这个行业内大家都清楚，这是一个资金密集型，怎样创新一些金融手段降低金融成本。
我们把每一个风机也好、每一台设备也好可以很清晰地量化出来，有点像炒股一样，当然股票对公司的判断没有我们像机器的判断这么精准，把它作为一个资产放出来看每一个人都能够投资，以后在金融方面这是能够不断突破的，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。
核心要讲的就是通过整个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，在整个系统中也是可靠的。
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！
题 目：风电智能运维实践
盾安新能源总工程师兼技术研究院院长顾毅
顾毅：
昨天大会讨论在讲数据在谁的手上，数据肯定作为业主的资产是毫无疑问的，但是资产放在我们手上怎样发挥价值。我把这几年我要做的事情和大家汇报一下，有一些地方走过一些弯路，对其他一些业主单位或者主机厂单位有一些借鉴，我会把我们对未来的思考和已经做得准备工作最后给大家介绍一下。
报告分三个部分：第一，风电场的痛点；第二，智能运维实践；第三，运维的未来。
一、风电场痛点
第一，风电场安全生产压力大，我在新能源除了做数据之外，还管安全生产，这部分对我压力很大，平时最怕凌晨或者晚上突然电话响起；第二，风电场盈利能力在下降；第三，风电运维团队建设困难，我们经常遇到新建一个工厂只能从学校里招刚刚毕业的学生，把几个亿资产交给学生手上，坦白来讲压力很大。
安全生产，我们规模以前是区域公司规模，但是规模是要放大的，风场越来越多，分布越来越分散，设备越来越多，安全隐患越来越多；盈利能力，限电问题，店家不断走低，设备老化故障多；团队建设，团队年轻人、稳定性差，一人难求。
任何不是以消除痛点为目的的行为都是无用功，希望我们的工作都是围绕核心痛点。
二、智能运维实践
针对以上问题，随着风场越来越多，设备越来越多，人很年轻，怎样管理？我们总部在杭州，风场分布在全国各地，在新疆、内蒙、宁夏、贵州，山西，不能每天都到现场，所以2014年开始我们收集数据，当时我们收集完成数据不知道怎样应用，但是我们至少把能够收的数据收上来，2014年开始，首先是调研，走了很多业主单位他们做了监侧平台，也和第三方平台开发的公司做交流，2014年11月底把数据中心成立起来，那个时候我一个人，2015年8月份在杭州总部把整个新能源的SCADA系统上线，由于2014年做了很多调研，有了一定认识以后2015年对这些数据做了一些应用，很多都是在设计一些指标，就是怎样考核现场，做了各种各样指标考核现场，我们觉得这些指标算不准，很难算准，风电领域不确定性很大，怎样把这些指标算准是很难的，即使是算准了考核现场也是没有道理的，因为现场团队很年轻，你设计你认为很科学的指标考核他们有没有技术手段支撑他们达到这个指标？这样做是毫无价值的，现场没有任何工具、任何手段的情况下，达到设定的指标是不能达到的，后来我们不能这些数据应用起来能否用一个办法提高运维效率。
2016年2月份，数据中心真正启动，因为2014年11月是成立，有了一些数据以后，开始尝试怎样应用，2016年2月份数据中心正式启用。有了设备的数据还是不够的，从2016年初就在考虑如何把现场管理通过信息化系统管理起来，很多国有企业最早就是这个事情，现场在做设备的故障处理的时候，除了故障处理还有很多其他公司，远程怎样把控，2016年开始筹划这个事情。我们通过合作建立一套系统，把现场任何一个故障出现的时间、代码、发生的原因以及如何处理，用了什么配件和工具，处理完成以后回来还要交代一遍，把这些信息通过EAM系统通通记录下来，那个时候没有认真考虑后期怎样把这个系统用起来，但是今天我发现当时做的这个事情真的非常有价值，对于我们来讲EAM沉淀的这些东西都是数据。在EAM系统有过程管理，也就是说现场每个月、每个季度、每年用了哪些配件用了多少，完全有数据，原来现场出现故障事故很长时间是在等配件，甚至这个配件价值很低，现在技术在等它，但是慢慢有了数据积累，我知道去年这个机型、去年这个风场用了什么配件，用了多少，我知道前几个月这个配件消耗数据，我有办法预测到未来这个机型在这个季度、这个月有可能用到哪些配件，数量怎么样，我会提前做采购计划，补充库存。
2014年中期我最早想做的是把所有机组CMS装上，但是由于我当时机组虽然达到好几百台坦白来讲做技改费用很大，费用内部审批是很困难的，所以一开始没有做这个事情，一直到2016年初这个数据提上议事日程，2016年11月份，新能源内部所有机组做了技改，安装上CMS。
我们在选择CMS的时候非常谨慎，从2014年中旬开始在行业里找了十几家CMS厂家，都给他们机会，我们评估哪些厂家CMS有价值，2015年初选定了两家作为主要供应商帮助我提供CMS。CMS系统就是传感器，加上后台分析功能，但支撑体系在我们这里效果最明显，我们安装以后很好的对这些故障进行了预测，后期验证也是很准确的，达到了85%以上。
在整个数据中心建设过程当中，CMS给数据中心价值起到一个支撑作用，因为盾安是一个私营企业，任何一笔资金审批都是非常难的，我们部门和公司要根据你的想法要提这些项目，我们提出SCADA也好、EAM都花很多钱，你把数据收集好来让数据发挥价值时间也是很长的，你作为数据负责人可以理解，但是对于管理层来讲不理解，对技术不理解，对你的事情有的时候不理解，但是在已经投入的系统上没有看到价值要投入新的系统，并且花费更多的钱很难相信你，受到很大的阻力。CMS算是我的一个救命稻草，我们使用了一年时间，找了十几年，CRM成功预报了很多案例，给管理层很大信心，后来可以延续到现在可以不断投入，做数据投入时间和金钱非常多。
2017年的时候，企业数据都有了，应该怎样利用？遇到了问题，AI也好、大数据也好，对平台是有要求的，不是随便线下平台都可以支撑起这个运算，2017年开始，我们身处杭州不和阿里发生点关系也有问题，2017年初和阿里做了很多次深入交流，同时和行业中其他一些非风电行业机构，中科院也好、第三方的学术团体出现探讨，甚至把一些数据给他们让他们建模，做线下的建模和分析，我想知道这个数据到底怎样用，到底怎样变现，通过将近一年时间，基本上对这个问题也理解了。
首先，数据得到分布式数据化架构中，才可能基于这个架构做更深入的挖掘。我们和阿里发起一个项目，这个项目目的有两个：一是希望阿里巴巴建立一个平台，数据前面上云；二是他们有一个大数据团队帮助我建立风度异常预测模型，给他全量数据，这些数据前期和阿里做了认证，证明这些数据通过哪些方面可以做深度分析，把数据给了他们，他们帮助新能源建平台、建数据分析，数据处理、数据分析，到建模和应用开发团队，包括整个流程会搭建起来，因为阿里是一个平台模式，不一定深入介入业务，但是有人力资源，人力资源非常丰富，我们与他们有非常深度合作，我们把业务讲透，他们把这些业务在云平台实现。
线下有三个系统：SCADA、EAM、CMS，这些对我都很重要。和阿里做的云平台基本架构是这个样子（PPT图示），底层是风机，做业主底层不仅仅是风机，还有风资源、ADC/AVC，这些都通通接回杭州，这个我没有讲我认为风机问题首先要解决。二层边缘计算，就是群控，我们今年开始做一些规划，后续会有稍微详细的解释。数据从设备层直接上云，有一些数据应用，包括异常预测、性能评估，再进行BI、数据大屏，这些工作在屏上变的相对简单，这个不是重点，重点是怎样建模，怎样定目标，并且把模型进行实现。
系统有了，数据也有了，设备数据，传感器的数据，运维经验和运维知识，还有库存记录，甚至把成本录入系统，配件所有价格都有详细录入，也可以非常详细的统计每一个风场任何一段时间所消耗的成本、人工工时，包括车辆历程等等。
分析数据也做了一部分工作，分析数据可以和行业中的特别是风机主机厂家进行展开合作，数据是我的资产，但是数据放在我这里由我自己成立团队开发是做不成的，所以数据一定是拿出来做共享，希望行业里有能力的第三方、主机厂参与进来帮助我们一起做分析。
最后就是变现，变现就是两点：一是降低运维成本；二是提高发电效应。
我们和中科院有一个合作，我们主机厂在设计的时候很多的测点都有上限预值，但是上限会偏高的，它是一个绝对上限，比如说发电机驱动端前轴承上限80度到90度，但是通常情况下我们发现一旦这个温度报出来的时候，温度超过上限的时候已经故障了，或者故障已经到了后期了，发现它的时候在看基本上应该换了，更严重的已经爆轴了，主机厂家没有错，目的是保护机组不会因为这个问题发生更大的故障，但是对于我们来讲不是这样的，我希望更早的知道到底这个轴承温度为什么比别人高，或者温度为什么比正常情况下高，而不是等到触及到上限的时候才报警停机，就像人看病一样，已经很难受了，很疼了，去医院一检查指标告诉你晚期了没有办法，这是不是我们希望的，我们希望经常体检，每年体检几次，这样对你的记录有一个长期的跟踪，这样可以进行早期预警。
这里我们做了一个建模，有2-3年的数据，希望对每一个测点找到他们应该有的健康的数据、健康的状态，因为我们的风机在变工况的情况下进行，每天经历不同的风力、不同的转速、不同的功率等等，每一个测点都应该有一个正常值，就是健康值，把这个值找到才知道这个状态下是正常还是不正常，而且这种差距是可以跟踪的，可以跟踪它的异常在恶化还是稳定，这个时候你可以做出判断。
（PPT图示）红线是我们找到的异常状态，蓝线是历史数据，中间的差距就是出现一场了，但是这个温度根本没有碰到上限，这是非常重要的工作。
我们和阿里做了另外一个项目，我告诉他所有的状态都是和环境、和工况相关，和温度、风速、功率、转速是相关，他们用随机森林的方法，把环境和工况因素规划以后统一到一个参数叫做长差，我们用这个方法进行筛选，可以把你的异常状态标记出来准确率可以达到75%以上。
除了做数据之外还对叶片巡检上也做了一些工作，对我们来讲重要的是数据，重要的是对数据发展趋势的跟踪，我并不关心飞机怎样飞的，我需要做的一个事情就是定期简单的对叶片进行拍照，而且拍照要对照片的拍摄方法、拍摄位置要有很高的一致性，我希望跟踪到这些问题。
（PPT图示）同一个叶片、同一个位置在不同时间拍，可以通过这个程序比较出现问题的地方是怎样发展的，然后再定义我应该报警还是不应该报警，应该处理还是不应该处理，我们目前把照片取下来，照片比对，自动把报警方法摸索出来，下一步可能就是需要案例，用案例支撑。
回顾一下，最早我们做远程监测，或者区域监控，我们要达到无人值班、少人值守，那个时候其实是玩概念，今天还没有一个非常成熟的案例，2014年的时候更是玩概念，正是这个概念才让管理层相信这个事情可以做，才有下一步工作可以做。拿到数据以后我们做探索、做应用尝试，这个时候才知道远程监控也好、监侧也好，重要的不是系统，是数据，怎样通过数据深度分析、挖掘，把现场成本降下来、现场发电效率提升上去，所以这个时候我们发现了价值，把概念纠偏，无人值守重要的前提是你的技术不要出故障，可是是做不到的，特别是以前十几万的风机都是在高速轨迹下发展，没有问题是不太可能的。再下一个阶段，数据用起来以后我们发现预测能力是最重要的，通过预测达到一个计划性的运维是非常重要的，我们往往发现现场出现一个故障以后什么最头疼？是毫无准备，我今天好好的突然报一个故障，我去看齿轮箱高机打死，一系列动作开始了，去检查，分析原因，看看有没有库存，没有库存打电话给厂家，我希望我们不是这样的，我希望对这一切问题提前知道，这一系列工作从预测开始，一旦预测所有工作都有预测性。
到今天，我们做云+端，云端有数据，边缘有计算，云端有数据，把数据在云端进行模型训练，在边缘有计算能力，把模型从云端移植到边缘，可以做更多实时性的工作，这也是玩概念，但是因为有数据了，其实可以做了。
再讲一下团队的重要性，这里有一个定位的问题，作为业主来讲，建团队不能像金风、远景他们做深度开发，我们希望在应用方面，所以数据合作、数据分享还是我们的重点，希望应用团队至少有几类人：数据开发人员、模型开发人员、应用开发人员、业务分析人员。
三、运维的未来
第一，云+端的边缘计算。我们希望在风场有存储和计算能力，因为我们要做群控，大家都知道提高风场发电效率，但是除了提高单机效率希望群体合作，风机群体要有协作。
第二，运维大脑计划。我们团队是很年轻的，希望他们在短时间内获得经验是不容易的，我们在想这个过程是否让计算机做，我们有数据了，是否通过数据可以训练一个计算机模型，通过计算机模型解决问题，让人员在计算机模型的辅助下做一些简单工作，可以综合提高效率。希望有一天可以达到这样的状况，现场人员特别是运维人员每天起来以后APP里收到10项工作，这些工作和故障都没有关系，都是保养，这些工作都和故障没有关系，但是这个大脑规划出来的，把这些工作做完了机组不会报出故障，希望这个工作占70%以上，30%是突发故障，比如说电器元器件，这个由现场解决，把备用件解决好，库存可以预测，这些都做到效率是可以提升的。
谢谢大家！
题 目：未来风场的技术实践
浙江运达风电股份有限公司风资源研究室主任申新贺
申新贺： 大家上午好！
我的分享主要是从三个方面：第一，目前的困境；第二，如何解决；第三，技术实践。
一、目前的困境
关于困境，大家都有比较深刻的认识，现在面临一些早期风电开发规模化很大，走到了全球第一的规模，这两年有一个很明显的改变，就是从规模、效益上有了很大的转变，体质增效成为了行业痛点。这里风的不确定性导致了限电、风场效率问题、成本的问题。
如何应对这些问题？这是未来风电场要解决的观点点，如何把风的不确定性转变为可预测、可调度的更友好的能源，这样能够实现和其他火电、水电、核电之间多互补，也使电网调度变的更容易；风的利用效率方面，我们知道风机的设定是空气动力学的问题，空气动力学极限是0.593，目前叶片最好的效率就是0.49-0.5，这是理论上的，实际上风机效率基本上维持在0.42-0.43，如果可以把这个值再提高，把0.42-0.43提升到0.45-0.46，这样效率的提升对成本下降有一个非常明显的促进，风能机效率是未来要做的重点工作；人工成本，随着风机可靠性不断提高，风机运维成本在逐年下降，风机实现无人值守、实现智能化，无人值守是一个手段，最终目的是降低运维成本，这也是我们提高风机可靠率和风场智能化的重要促进。
二、如何解决
提到未来风场有两个广告，我看了以后很有触动，今年我们协会提出要讨论未来风场，这个提的很有意义，华为手机大家都用过，写得很好叫做预见未来，他们是怎样预见未来的，是搭载人工智能芯片、卓越性能、强劲续航，是抓住了需求点和客户痛点，也重点强调人工智能，他们提到了人工智能，性能也要卓越，风机要越来越人性化，可靠性越来越高，强劲的续航也是对性能的满足。
另外一个广告也是有异曲同工的点，就是iPhone X，叫做Hello 未来，他们关注的未来是什么？就是人脸识别。
以上两个广告都突出一个点就是智能化是非常明显的特点，所以未来的风场智能化的特点我们要讨论的一个点，必然要往这个方向走，通过其他行业验证、反馈的确向这个方向前行。未来风场我总结了几个点：高效、智能、健康、友好。实际上可以用一个比较流行的词叫做Smart，运营的手段以及最终达到的目的就是实现了少人值守、收益稳定、环境友好。提到环境友好我很有感触，我之前做风电场设计前端工作，昨天还和丽水市发改委谈，他们做了一个当地的风电规划，他们市里各个职能部门都提出一个问题，就是特别担心风电对环境的破坏，未来风场在发展过程中也是技术上的一个点，如何减少风电对环境的破坏。
未来风场具备哪些特点？
第一，柔性设计。一是分散与集中相结合，无论大型、中型、小型随意整合；二是实现多能互补的能源网。
第二，精准预测。风电要解决的基本问题就是风，没有风电是无从谈起，风的精准预测是很重要的，风的计算不仅仅是只关注与风场的基础，而是应该结合起来，把风做的越来越精准，所有后续研究、所有后技术的应用才能够有一个立足的基础，对风场的设计才有了更好的数据来源。
第三，产品智能。从风机的智能到电网的智能，能源智能，最终形成智慧能源，实现全国能源一盘棋。风机智能必须采用传感器的，最终我们认为整个未来的风场是这样一个概念，就是能源互联或者是智慧能源中的一小部分。
第四，少人值守。这是我们对智慧运维的理解，故障诊断，各种各样的诊断系统已经逐渐成熟起来，已经有了少量应用。
第五，收益稳定。对于风电降本需求特别大，如何实现这一点？风机必须运行稳定，这才是一个重要点，这个运营问题不是基础的发电量要高，更重要的是采用各种各样的技术手段，目的是保证整个寿命期内的稳定性。
第六，环境友好。环境友好已经严重制约了中国风电发展的一点，2017年发布1-10月份的风机几乎少了一半，通过大量项目调研可以看到主要是环境的问题，怎样解决这个问题？这是摆在行业的重要问题，现在行业中采用了各种各样的手段做这个事情，减少对土地的占用，对于风电技术可能还需要有更新的创新突破，才可能真正解决环境的问题。
第七，技术特征。借用行业专家的总结，把未来风场几大的信息化特点总结了，叫做大（大数据）、物（物联网）、云（云计算）、智（智能化）、移（移动互联网），所有流行技术都进行了概括。
三、技术实践
第一，风场级高精度模拟。要实现风场高精度模拟靠传统CFT是不行的，CFT发展这么多年有很多误差存在，甚至风速模拟差0.1、0.2都是很正常的，我们提出了这样一个概念，就是希望把大气边界层条件引入风场模拟中，建立高精度模型，我们建立了一个相对精准的计算模型，在这个模型的基础上要对各个机位点发电量都是不准的，风速预测也是有问题的，我们对每一个机位点都有模型，我们对功率曲线也要做一个校准，我们在高精度模拟下完全有条件实现定机位点的曲线计算。
第二，智能控制技术。我们认为智能控制是实现单机基础，风场是我们做的风险，未来要实现是全域供应，就是区域级的、电网级的控制。
第三，多能互补的集成优化。这个不多讲，它是一个智能电网的基础，也是正在发展的技术，未来能源的发展一定是向这个方向走，风电作为常规能源必然要朝着这个方向努力。
我们基于以上工作做了业务集成，我的技术发展再好一定要落到业务上，基于以上技术可以提供这么多的服务（PPT图示），这也是我们在座的工作。
第四，大数据分析平台。大数据分析平台我认为更多是信息化平台，信息化也是今年大家体会很深的方向，风电信息化大家都在如火如荼进行。有一个点要和大家分享，就是秒级数据，风机是按照风况以秒级来计算的，但是风场数据往往是不够的，细化到秒级对我们风场智能化发展是很重要的落脚点。
第五，智能风机。我们公司一直在做的就是这一点，前几年大家都在提智能化，但是我们始终认为智能化有点虚，因为没有风机传感器的设置、没有数据大量搜集，都是假的智能化，因此我们必须在风机上做大量的传感器设置以后把数据搜集回来才能够真正实现智能化的问题，不仅仅是风电行业，咱们国家其他很多行业都是这样的，杭州有一个传感器小镇，专门瞄准中国未来工业发展实现信息化大数据基础，所以传感器是很基础的工作。
第六，能量控制。我们要实现能源互联和能源多元互补，能源控制很关键，我们公司在能量控制研究方面很深入，欢迎大家来我们公司交流这方面工作。
第七，移动监控。我们所有研究工作都是能够放在手机端，这也是因为智能手机的普及带来了便捷性。
第八，健康管理。健康管理提到故障诊断和故障预判断，健康不仅仅包括故障，还包括技术的寿命、技术运行的优化调整，有很多应用内容。
第九，智能诊断。有了智能故障手段也可以解决痛点，可以应用于团队。
第十，提质增效。这里举一个例子，我们做了一个阵风预警和预测风向偏航控制，目前应用很成功，有效的降低了机组对于恶劣风况的稳定性问题，预测风向偏航控制其实是大数据的问题，我们提出应用大数据技术，通过风机积累下来的风向和偏航的角度值进行统计，发现到底偏航偏差有多少，不断调整，实现每一个机位点都可以进行低成本的校正，这也是我们的应用之一。
我的分享到这里，谢谢大家！
主持人：中国农机工业协会风力机械分会副秘书长贾轶军
题 目：内蒙古风电未来发展努力方向
内蒙古电力行业协会风力发电专委会李建春秘书长
李建春：
各位领导，风电界的同仁，女士们、先生们，大家好！
有机会这次和大家一起进行风电场方面的交流，也是我学习的机会，特别刚才听了三位专家讲的很受启发。我受内蒙古风力发电的未来有一些思考和一些努力方向向大家做一个交流。
受到今年行业协会到云南省考察了云南省的风力发电，利用大自然的自然条件形成风水互补格局，对我们的启发就是在内蒙古搞风火互补，这方面机械峰会齐秘书长给予了很大的支持，中广核在这次活动当中也给予了我们很大支持。由于时间关系，其他东西不讲了，开门见山尽量控制在时间之内。
对未来内蒙古风电产业的发展思考：当前全球风电都在发展很快，技术进步特别显著，规模在不断扩大，管理更加科学，效率不断提高，效益日益增长，整个行业发展区域越来越好。当下大家谈论的也是比较认同的，就是世界风电在看中国，中国在看内蒙，内蒙古看蒙西，资源是重要因素，内蒙古风能资源很丰富，10米高度风能资源总量是8.98亿千瓦，可开发利用的是1.5亿千瓦，占全国陆地技术可开发利用资源总量的50%左右，位居全国第一。所以，内蒙古开发利用风能资源的潜力很大，而且实践证明有资源就有潜力。
最近国家发改委能源局印发了20171942号文件，对于下一步解决弃水、弃风、弃光问题有一个实施方案，7个部分，27条，讲的比较细，这个文件当中有17个新的提法，可以说对风电这方面支持特别大，有很多提法原来是没有的，在这方面力度是很大的。所以，从这个方面来讲，内蒙古是我们国家重要的能源基地，其中包括电力能源基地，在2011年国务院的国发21号文件确定。所以从节能减排、能源革命、电力能源结构调整各个方面的要求都显现出建设电力能源基地发展的重点和方向是风电。
我个人认为，内蒙古电力能源发展趋势将是以火电为支撑，以风电为主体，太阳能发电和水电补充的多能互补的格局。最近国家调整一批火电项目，把内蒙古一些项目调整不少，有的在建的停了，有的核准了没有开工的也停了，所以今后我们将是一个多能互补，而且以风电为主。
风能产业大市场生产运行主要从安全稳定和可靠，维护检修主要从预警、预防，研发制造从技术创新、质量可靠，市场消纳从电量多、电价平，这些方面只有齐头并进、共同努力，才能够推动全行业协调可持续科学发展，风能产业才能够宏图大展，内蒙古要努力从这些方面做起，把具体工作做实、做细、做好。
也就是说党的十九大提出了建设现代化强国的两个15年规划，到2050年的发展宏伟目标非常鼓舞人，从两个15年发展规划联系到内蒙古的实际，我们的风能产业的发展思路是这样的：在做大的基础上做强，在规模的基础上把发展质量做实，也就是说分布式和集中相结合，就地笑纳与外送相结合。电网当中我们已经是主力电源了，再提高一步，通过风火互补的措施实施，由现在的主力电源向替代能源过度，现在在内蒙是第二大电力能源，下一步成为电网主力，但是向替代能源发展。在安全稳定、可靠运行下功夫，把安全生产每一个环节做细，扎扎实实把各项工作做好，有计划增加风电在电网并网装机容量，进一步提高发展负荷，稳步增长上网电量。最近1942号文件把风力发电电量占地区全社会用电量比例作为一个指标也提出来了，我个人认为，七个指标的占比对风电很有意义，七个指标的稳步提高对风电发展也是很必要的，也是风力发电由主力电源过渡到替代能源的重要标志。
前面讲了风电并网装机容量发电负荷和上网电量，现在就每一项指标的情况和大家具体讨论一下：
第一，到10月份，我主要讲蒙西，因为内蒙电网比较复杂，蒙东由国家电网来管理，蒙西是由自治区政府地方管理。到10月份蒙西地区风电电网装机容量1657万千瓦，占电网设备装机容量比例19.36%，预计到2020年肯定超过20%，我的目标下一步要达到50%以上，如果政策允许工作到位可能超过50%。
第二，风力发电发电最高负荷占风电并网装机容量比例，今年4月份电网做过一个实验，风力发电1600多万千瓦装机发电最高负荷达到1037万，占风电电网装机容量63.52%，这个数目前感觉还不够。经过优化调整，我个人认为这个比例在80%左右就可以了，一个电网一方面风电要有足够的规模容量，没有规模没有效益，没有规模也不会发展，但是风电满负荷和超负荷运行的几率并不多，所以暂时按80%考虑。
第三，风电发电最高负荷占电网开机容量的比例，现在达到了41.72%，预计2020年达到45%，下一步目标到60%，如果工作要做的好，也要超过这个数字。
第四，风力发电最高负荷占电网的最高发电负荷现在是42.02%，就是4月份做的一些实验，电网到了42%，电网运行还是安全稳定的，没有对电网产生负面影响，目前电网的发电最高负荷都比电网的开机容量大，具体都在175万到270万之间，我说的意思是风力发电在电网已经不是累赘，而且我们对电网已经起到了调风的作用，调风范围在175-270万，相当于一座大的活力发电厂，进一步提高比例还是有余地的。在这个基础上，我们细化工作达到65%或者以上也是可能的，但是我们预计到2020年在45%左右。
第五，风力发电设备平均利用小时占火电发电设备平均利用小时比例目前我们算了一个平均数，大概是55%，所以随着对火电的优化，火电的小时数会增加，而且开机容量会减少，因为火电的经济、安全角度，设备利用小时是5500小时，全国目前达到这个数字很少，随着火电小机组的关停等等优化设备利用小时要上去，这是肯定的。因此，目标是占到火电的65%，就是按照5500小时算是3575小时，这是一个平均数，因为内蒙古的风电场2016年有一个厂的设备年平均利用小时达到4040个小时，3000多小时平常的，这个数字也不低了，主要风电受自然环境气候和风能资源的作用，满发和超发几率不是很多，2020年基本上稳定在55%左右，2035年我们目标在65%左右。
第六，风电上网电量占电网上网电量比例，我认为前面讲的几个必要最后落脚点还是要在上网电量上，现在风电上网电量占全部电网发电上网电量的比例在18%左右，经过细化调整2020年超过20%是肯定的，我们的目标是要达到65%或者以上。
第七，风电上网电量占地区全社会用电量比例，这是一个硬指标，国家对这个指标纳入了下一步管理，而且以前是提过这个数没有硬性要求，这次1942号文件明确作为指标，对各地有一个考核。大家知道全社会用电量包括范围很广，目标蒙西地区风电上网电量占地区全社会用电量18.13%，到2020年在20%左右是不成问题的，结合目标按照60%以上，也就是说大力发展风电，风力发电在全社会用电量比例进一步提高。
从以上七个数字和指标来讲，一个50%，一个60%，四个65%和一个80%，这是我们的目标，也是努力的方向，目的就是使风电成为替代能源，这7项工作还有一项很关键，就是安全工作，风电也好、火电也好、搞电力能源都把安全作为第一，安全这方面我有一个建议，请贾总把中广核风电的安全管理和一些东西给大家做介绍，今年自治区风力发电技术比武在中广核的风电场，这次到云南看到云南管理更是有这个体会，就是中广核在安全管理这方面已经形成了系统的安全文化，中广核有核能，我建议请贾总把这方面给大家做一个介绍，也是作为我们内蒙古在抓安全这方面的一个学习的点，我们在内蒙的风电要推广他们中广核安全管理这方面的工作。
我们的发展理念就是分布式接入和集中接入相结合，长远和近期相结合，以集中为主，为什么？内蒙古底盘大，118.3万平方公里，也就是说可用于发展风电适宜建风电场的地方大概占60%左右，虽然全域搞了2634万装机，但是就目前从总的开发量不到十分之一，潜力还是很大的。
接下来把内蒙古简单情况再给大家做一个通报，10月底全区风电并网设备装机容量2634万，累计发电量422亿千瓦/时，分别比同期增加159万和50亿千瓦/时，各增长6.42%和13.44%。并网风电发电设备装机容量和发电量分别占我们自治区全部发电设备装机容量和发电量比例是22.48%和11.61%，在全国风电的比例装机占全国风电并网装机是16.63%，电量占17.59%，但是这个数是逐年下降，内蒙古装机容量最高的时候占全国风机装机总容量33.2%，现在下滑到16.63%。
借此机会和大家交流这么多，希望我们能够形成共识，同时有不妥之处和错误的地方希望各位专家交流指正，谢谢大家！
题 目：数字化风电场设计降低度电成本
远景能源（江苏）有限公司系统工程产品总监俞乐
俞乐：
尊敬的各位领导、来宾、朋友们，大家好！
今天分享主题是从指挥风场谈风场开发智能化趋势。我们身处智能化时代，身边很多行业被智能化潮流所冲洗，甚至一些传统行业被智能化颠覆，比如说智能驾驶，如果未来智能驾驶的时代到来是否很多老司机即将无用武之地了。再看风电行业，能否赶上智能化风口，或者风电行业是否会面临淘汰？今天讨论的是未来的风电场，我有这样一个论点，如果在未来中国的风电行业能够存在，并且能够持续发展，它必然在诸多能源竞争中能够胜出的，度电成本必然是低于绝大多数的竞争能源形式，比如说火电、光伏，所有从业人员将来的生活、工作中必然更加舒适、更加方便，设计更加快速、高效，建设过程会更加舒适。
但是在当下风电行业是怎样的现状？可以说现状比较残酷，电价逐年下降，甚至有取消补贴的趋势，建设环境更加恶劣，以前在戈壁滩上搞风电，每天可以调一台风机，吊车、叶片、机舱可以随便放，但是现在到河南地区、山东地区，甚至吊车可能摆放稍微凌乱一些就得为多征的地付钱的。风资源越来越差，可开发风速越来越低，我们面临的投资环境和以前完全不一样，几年讨论要不要投资一个风电场，是讨论到底赚的多还是少，但是现在讨论要不要投资一个风电场，真的可能绘本。这种现状要求我们必须满足三个关键词：精准、降本、增效。风速预算做的更加精准，在开发的过程当中，在整个设备要实现降本，生产建设要实现降本，设计降本、运维降本。还要做到增效，从风电场宏观选址到微观选址、到设计、建设、并网，整个周期更加短，这样才能够把精力发出来做风电场。
为了做到以上三个关键词，远景通过数字化方式、智能化方式实现刚才所说的的精准、降本增效，比如说智能风机技术，现在风机1312.2机组，比起去年流行的1152.2，发电量提升很多，风速已经发电量提高很多，现在的控制算法能够使设备成本达到一定程度的下降。
智能化的开发，远景格林威治平台基于超算技术，基于更先进的CFD模型，把整个风电场的发电量以及每个机位点测的更加精，资源定位更加准，评估误差很低。
智慧风场产品，在设计阶段做到智能化、数字化，在一个平台上可以做到一体化设计，能够使设计成本做到更低，能够使整个设计的过程变的更短，在交付过程中如果出现设计变更可以更快速的响应。最终在致力于智能化运维，做到发电量损失做到最低，运维成本更少。
下面具体通过智慧风电场的产品平台向大家更细致的描述一下最近做的一些实践以及我们对未来的展望。
第一，基于单个风电场，基于一些机器学习的算法，基于大数据技术，基于超算技术，3D模拟技术，能够使风电场设计过程当中完全实现数字化，能够使风电场设计做到精准。在开发非常前期的时候，大家可能会遇到这样一个场景，在前期的时候想收购一个资源的时候非常想了解这个风场到底花多少钱，但是这个时候预可研无法给我们，但是利用这样一个平台，希望非常前期的时候能够得出相对精准、相对细致，甚至细致到某一个螺栓、精距的风电场开发成本。
第二，基于批量化风电场开发趋势可以实现高效复制，这个风电场做的设计。
（PPT图示）这是格林平台智能风电场产品家族，分为技术产品线、管理产品线，技术产品线的图建产品和电气产品，技术产品线聘请了很多国际国内专家，将标准及经验提炼成算法，以软件的形式展现出来。为了支持风电场全面数字化开发了数据产品，包括从可研阶段，可研可以实现自动化可研、数字化科研，到数据产品库以及交付过程，精确到每一个螺丝螺母所有数据，都可以实现数字化管理，所以流程、交易范围、执行人定义清楚以后可以形成对应的EPCM管理软件。
EPCM软件能够实现采购和施工建设打通，和运维打通、和调试并网打通。
下面，基于几个常用的模块给大家做一些更详细的讲解：
第一，道路平台产品模块。大家知道风场开发进入山地，整个道路成为开发者心中的痛，产品非常高，征林征地有很多纠纷，及时是平原也会涉及到很多纠纷，包括高压线路、路边变电房、水井等等。我们致力于通过三维模拟方式把一个道路平台到底修成什么样的形状，到底多大的面积，用三维方式呈现出来。我们可以发现模拟的一个结果是不规则的现状，并且可以实时计算出需要多少面积，在3D运输当中道路到底修多宽、破度是修多少，转弯半径是多大。有人说现场施工结果和设计图纸不符合怎么办？所以数字化不能停留在设计阶段，要打通整个设计过程，可以看到有一个运输系统，左边是实景，右边是手机APP以及后台界面，可以实时关注运输车辆是否安全，运输工艺到了某个位置后轮转向角度是否按照我的工艺执行，包括叶片有一些传感器可以实时监控叶片是否和树林、山体产生接触，可以实时报警。
（PPT图示）这是安徽一个项目，在今年6月份并网，基于这样一个山体的等高线的测绘图，因地制宜给出了每个机位不同形状，包括平台上的布置基础在哪里，吊车应该放在什么位置，吊装方式是所有塔筒都放在这个基础上还是一节塔筒来了以后车盘起吊的方式。可以看到这里是一节塔筒，这里是一节塔筒，中间是基础，中间是机舱和轮毂，叶片没有体现出来，我们选择了叶片到了以后再组装。基于这样一个数字化的设计思路，我们实现了在这个风场有49块钱每千瓦的道路成本的节约，包括新建道路、改建道路、平台等等。
（PPT图示）这时已经发布的软件产品平台实际项目的操练过程。机位已经确定了，风场范围通过数字化方式输入进去，这是在平台设计之前选择的平台机位点以及数据约束，比如说平台选择到底是什么样的吊装方式，多大的吊车，可以很快的基于每个机位点实际的地位条件给平台的面积、挖方量、填方，基于单价水平挖方多少钱、填方多少钱，可以给出一个概算。这是道路路径设计，可以自动辨识哪些是已有道路，哪些需要新修，优先选择已有道路，可以实现路径最短，一则复杂的山地可以实现工程量最少，我会把一些设计约束放进去，比如说哪些区域是公益林不能修路，哪些是限建，可以自动输出所有图纸。这是在格林平台中展示的，也可以导出成CAD的图纸。当然，我们的功能还在不断完善，将来会把所有的功能开发给全行业，让全行业共同把这个软件做的更好，让这个行业变的更繁荣。
第二，电气类产品，主要分为三个部分谈：升压站选址，升压站选址决定道路、线路、送出总成本。我们对于新型升压站研究，比如说预装式升压站节省成本，当然集电线路优化也是重头戏。
我在一个风场中哪些地方可以放升压站最合适，我们基于这个软件能够实现的是把所有能够放升压站的点全部选出来，每一个点线路多少钱、道路多少钱、多少工程量，现在很多送出线路和业主自己修建的，如果考虑送出线路会把送出线路所有成本算出来，比如说把其中前100个点都选择出来，在100个点根据一些经验，不是所有的点都适合做升压站，比如说业主有特殊需求，希望升压站放在风水比较好的地方，这样有一些特殊需求可以充分考虑。当然，软件只考虑哪一个点是最优的，经济性最好的。
（PPT图示）可以实际看一下针对这样一个风电场怎样在软件平台中完成这得一个操作，要选择很多的约束条件，因为每一个点都要做线路计算、设计计算，比如说测绘度、地形资料、等高线的资料，升压站到底多大，是传统升压站还是预装式升压站，是220还是210，容量是多少，都要定义清楚，还有一些特殊区域，比如说公益林、居民区、矿产，要避过去的，可以看到蓝色的点都是选出来可以放的升压站的位置，其中排在前5用红色的点加注出来了，可以把所有点工程量、造价、坐标点等等都通过Excel表示出来。
升压站如果做的非常小，选择点的时候有更多选择，比如说有三角型地段，路边，位置非常好，但是这个点面积不大，一两千个平方，如果传统升压站3000个平方，装不下了，这个位置就要放弃，如果采用新型升压站设计，预装式升压站其实可以做的更小，一方面是自身降本，另外一方面联合线路、道路送出的综合降本、系统性降本。预装式升压站设计过程非常快，比如说有5万点设，遇到其他项目就直接复制过去，当然升压站设计很灵活，可以设计成长方形和正方形，如果将来实现大批量应用整个供应链会更加便宜。
（PPT图示）这是在安徽的一个项目，最后利用预装式升压站技术，节省了80元/千瓦。
第三，线路设计如何通过软件平台实现数字化。线路首先路径要钻端，还要实现智能化分组，线路一条线兼顾13-14台风机，这样有很多选择，如果用人工确认是没有这样的人力资源可以投入的，但是电脑可以。路径选择成功以后，要实现杆塔排布，采用什么方式，软件会根据我们的算法给出一个相对来说更平衡的解读。
（PPT图示）可以看一个视频，集电线路计算参数配置是需要输入的，就是分场范围是什么，机位有哪些，升压站在哪里，比如说这个风场选择不能使用300以上的电缆，也可以选择进去，可以看到软件自动给了一个它认为最优的路径选择，不同的颜色代表不同的线路。基于这样一个数字化技术，我们在安徽这个项目确实实现了整个路径的缩短，最终介绍将近100块钱/千瓦。
第四，塔筒基础，因为整个风电场塔筒基础也是成本占比很高的，所有行业内的从业者，包括开发商、设计院、风电场家都很认可在一个风电场中一种机型配一套塔筒，比如说一个经典机型设计的风速6.5米，如果放在5.5米的风场只有C或者C-，塔筒需要这么重吗？甚至风机都没有必要这么重，在安徽风场发现只有4个机位，风速6米以上，有10个机位风速在6米以下，如果采用新的载荷计算载荷得到了大幅度下降，在2015年的时候，针对于这个风场做了塔筒定制化以后，从212吨数量降低到201吨，现在已经优化到150几吨了，载荷下降以后基础载荷会变的很小，基础设计自然会得到进一步降低，基础设计看两层：地址条件、风机基础载荷，从580方降到511方。
基础怎样在软件平台上实现数字化设计？通过数字化设计，通过定制+寻优，从511方再一次降低，这个项目只用了621方的混凝土料。
（PPT图示）这是已发布的基础产品模块，只要把输入条件定义好，载荷设置好，每个机位地勘资料、想勘资料，设定一个边界，在所有的约束范围内，可以做上千次计算迭代，因为基础设计先设计一个形体带入到公式算法中，去复核一下设计是否满足要求。但是人不可能做上千次的尝试，但是电脑可以，可以看到自动给出一个最优的设计，自动化的输出了计算报告，这个计算报告显示所有设计都是满足国标要求。
以上就是我想给大家展示的，远景在智慧风场方向上所做的思考、实践以及目前的进展，和对将来的展望，可以想象在将来风机会更新换代，发电量越来越好、控制越来越好，设计基于数字化会大大降低设计成本，缩短建设周期，运维阶段可以降低50%的韵味成本，这样的行情在未来非常有竞争力，利用智能化手段、数字化手段实现与同行业其他能源形式的竞争胜出。
未来在智能化、数字化探索过程当中的理念：
第一，知识软件化。行业内很多专家、很多学者他们所有经验放在脑子里退休了，这是一种浪费，我们用算法工程师把他们脑子里的经验，把他们的一些设计方法形成算法放到我的软件中，把他们变成一个产品和工具，指导新的行业设计，这是我们探索智能化、探索数字化的一条道路。
第二，工程产品化。所有的工程都是不一样的，但是一次定制化，但是这个工程会无限发散，最后无法管控，但是用管控手段，比如说EPCM，每一道工序在哪一个时间点出来都是一丝不差，时间点可以严格按照财务计算核算成本，但是工程很难做到这一点，我们利用数字化手段可以帮助工程加上一个金箍咒，让工程在建设过程当中努力趋向于制造理念，帮助所有的开发商们、建设者们将整个建设周期变的更短。
最后谢谢大家，希望所有从业人员可以共同把自己的才智发挥到数字化、智能化方向中，谢谢大家！
题 目：智能个体，协同作战——未来风场的智能控制
上海电气风电集团有限公司控制中心主任孙佳林
孙佳林：
各位领导、各位专家，大家下午好！
我从业十几年，上海电气风电主控系统开发基本上都是我来主持负责的，我对风机控制有一些自己的理解，但是更多还是一些敬畏，今天很荣幸有这样一个机会和大家共同分享上海电气风电对于智能控制的一些尝试和展望。
上海电气控制技术在实践中螺旋上升的，也遇到了很多困难，解决了很多难题，有过痛苦、有过思考，当今世界智能控制技术推动整个工业领域向着智能化发展，我们相信人工智能技术会把风机的控制带入一片不一样的天空。
为什么选择这个题目？是把风机达到武艺高强的战士，仅仅是无疑钢琴还是不够的，从两个方面开展工作：一是控制智能化；二是控制建模更精细，控制算法设计更智能。设计控制智能化从两个方面开展工作：增功率、降载荷。
增功率方面，根据环境和风机状态自动匹配控制算法和控制参数，实现风机在复杂工况的自适应性，在载荷允许的
