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风电场的出生决定一生
“安徽、江苏的低风速风电场的运行案例告诉我们，风电场开发并不是一般意义上的工程建设，而是一个高度集成和复杂的产品开发。风电场本身就是一个产品，是需要研发的。”王晓宇说.
失之毫厘，谬之千里。这句话用复杂地形风电场前期测风上再恰当不过。远景的技术人员在现场工作中发现，由于测风方案的设计与实施欠佳，以及现有评估软件功能的局限性，使得微气候的影响未能被充分识别，部分机位实际发电量和前期评估发电量相差超过30%.
随着我国风电可开发条件愈加复杂，风电投资企业更加理性化，从过去的单纯关注装机数量转变为“数量和质量”并重，产生了更加合理和急迫的科学管理能量利用率的诉求。许峰飞告诉记者，从风电场开发的角度看，从前期开始要加强风险管理提升收益。“举个例子，某风电场容量300MW，远景的14座测风塔很好的代表全场，相比临近风场，同等资源水平下年发电小时优化提升18%以上。”
测风数据完整性差也会带来风险。数据完整性低，测风不足一年，不同的处理标准、方法，导致风速差异达到6%,电量差异甚至达到12%。远景能源的格林平台，建立企业级测风数据解决方案，力求实现测风塔数据的高效和高精度处理。“0.1m/s的风速误差带来2.5-3%的电量相对误差、1.5%的资本金IRR绝对误差。
测风塔远程监控可确保测风数据高完整性。”许峰飞说。
风资源评价及微观选址也是控制风险提高电量的重点。王晓宇表示，格林平台可以通过流体建模，使用CFD技术实现机位误差小于5%。相比单机商业软件,单台工作站，格林平台具有超级计算中心,可以处理3000万~1亿网格量，网格分辨率推荐5m~30m。
提升能量可利用率是现实选择
能量利用率(简称EBA)是实际发电量和理论发电量的比值，是一个非常客观风电场评价体系，最早由国际电工协会提出，但在国内风电场实际被采用的并不多。其原因一是计算的难点存在于理论发电量上，需要对风资源有准确的把握;二是精确计算的难度，单靠SCADA等软件是没有办法掌握的，需要有精算的管理信息系统。
王晓宇表示：“目前中国风电场的时间可利用率平均达到了98%，处于世界领先水平。风机进入较高时间利用率的阶段以后，再沿用这样的指标评体系，实际上就进入了一个误区，因为它模糊了好风机与坏风机、好风场与坏风场的差别，从发电量的角度看，它对价值创造的意义已不大。从中国风电平均发电小时数并不高的事实也能看出，基于时间可利用率的评价标准已不再适用。”
过去风电场的管理系统中并没有纳入当地的风资源数据和风电场基本数据。现在，通过能量利用率管理，把风电场的实际数据纳入管理系统，从而提高管理的精度。为了提升风电资产发电效率，远景能源推出了以能量利用率(EBA)为核心评价指标的格林云平台，随后又推出了最新的EBA模块。
据了解，通过EBA模块的人工智能和数据挖掘技术精准计算，可以得出各类因素损失的发电量和影响EBA的比重，让投资人和业主清晰地看到损失在哪。EBA评估模块可以客观地衡量不同风电场的能量捕获水平和电量损失水平，以便确立准确的绩效考核指标。此外，从风电场资产全寿命管理的角度看，EBA评估模块对接前期投资决策，为前期资产投资能量效率定标，以后期EBA指标为前期决策保驾护航。风场运行阶段，资产运行管理透明化，为未来风电场技改优化建立“诊断档案”，进而帮助业主理性选择资产优化方案以及社会化的资产管理服务。
业内人士表示，EBA体系的价值不只是能有效挖掘存量资产的潜力，更重要的战略价值在于，它能让这个巨大但却缺乏服务标准的运维市场变得成熟和健康。
