风电行业的「互联网+」怎么玩？ 预测预报、售电侧营销、运维各有招儿

　　近日，国家能源局公布了今年前三季度风电并网运行情况。数据显示，今年1-9月，全国风电弃风电量394.7亿千瓦时，平均弃风率19%。相比于第一季度26%和上半年21%的数字，我国弃风水平再次稳步下降。弃风数据向好、行业发展信心提振也使得更多的关注重点开始向降低成本转移。
　　
　　“目前风电开发成本较高。而且与光伏相比，最核心问题是其降本路径还不清晰。”在日前于南京举办的“互联网+风电发展机遇与挑战技术论坛”上，国家能源局新能源与可再生能源司处长李鹏分析指出，光伏行业硬件成本下行空间已经不大，效率提升可能是未来降本的主要突破口，但对整个风电行业而言，降低成本的路径尚在探索之中，依托“互联网+”的信息化手段可能是一个可行的方向。“与传统火电不同，在风力发电过程中，每台风机都是一个相对独立的发电元素，这种模式更符合互联网思维，网络化的信息收集和分析管理可能更具适用空间。通过‘互联网+’实现全生命周期的度电成本下降，实际上在每个环节都存在优化空间。”
　　
　　预测预报环节潜力巨大
　　
　　“现在国内风电消纳最好地区是蒙西，其实蒙西就是充分重视了预测预报环节，将预测结果按照每天的计划纳入日前的调度。扣除东送电力，蒙西地区今年的风电发电量约占全国的15%。”李鹏表示，风电想要大规模地融入一个电力系统，预测预报环节必须继续深入。“而且，国内许多从事风电预测预报的企业所使用的设备和系统都购自国外，这也说明我们还有很多工作要去做。”
　　
　　对此，国内一些放眼“互联网+”的企业已经开始探索并初具成效。据远景能源（江苏）有限公司解决方案总监许锋飞介绍，公司目前开发使用的格林威治平台正在为低风速风电场精准化评估提供解决方案，通过测风塔方案降低低风速开发风险已成为行业共识。“以容量为300MW的风场为例，14座测风塔可以很好地代表全场。相比临近风场，同等资源水平下，年发电小时可以优化提升18%以上。”同时，许锋飞说，基于数据分析平台，还可以根据不同的发电量、内部收益率和净现值目标，针对业主的个性偏好制定方案。
　　
　　此外，李鹏强调，预测预报水平的提升将进一步助益低风速地区的发展。“中国能源消费的重点是中东部，广东、山东、浙江、江苏这些省份的转型是我国能源转型的关键。所以中东部的低风速一定要坚持下去。”
　　
　　售电侧营销体系仍存缺口
　　
　　随着电改的不断推进，售电也越来越成为行业关注的热点。龙源（北京）碳资产管理技术有限公司总经理李星运指出，售电侧放开使风电企业存在在优质客户争夺上面临更加激烈的竞争。由于风电企业长期侧重发电端，销售侧更多面向电网单一大客户，所以虽然目前已经开展了大用户直供等风电交易，但更多是在政府主导下单方面降价让利。风电企业并未建立完善的市场营销体系。
　　
　　李星运认为，风力发电企业作为未来的售电方，对于数据的积累和分析将是售电公司差异化竞争的重要基础。“通过大数据的运用可以为风电企业提供用户管理、负荷预测、智能报价、交易模拟、数据报告，全方位解决风电企业未来作为售电方所要面对的庞大数据梳理和各种供求关系下的交易策略。”
　　
　　综合当前部分电改试点省份售电侧放开的情况，与会专家建议，风电企业要充分运用互联网思维构建新的系统化的营销渠道。例如通过自有电量调配、外部电量采购等组织电量资源，并通过客户分级管理、特色供电套餐设计等开拓销售方式。此外，还可通过互联网工具为用户提供包括远程代理售电、用能信息展示、电综合节能咨询服务远程诊断、综合低碳能源解决方案、合同能源管理等增值服务，从而实现售电侧营销体系创新。
　　
　　运维市场空间尚存
　　
　　“如果把风场运维做到极致，根据此前一些机构和企业的测算，度电成本可以下降1.5-2分。特别是随着近几年装机量的攀升，风场运维市场这块蛋糕已经形成。”李鹏认为，未来风电场应当是高度自动化、无人值守的，各风机的运行情况完全可以通过数据体现并汇总分析，从而提升效率、降低成本。
　　
　　中关村大数据产业联盟常务秘书长张涛指出，当前我国每年因设备可靠性及设备性能等原因导致的损失约为总发电量的8%-10%，约合149-186亿千瓦时。经验证，每年通过大数据应用技术，提升设备可靠性和发电性能，可以提升总发电量的3%-5%，约为56-93亿千瓦时。
　　
　　对此，金风科技智慧能源服务运维预测产品总监彭泽东也表示，风机故障停机和风机发电性能下降是造成发电量损失的最大原因。而目前，风电场现场普遍采用事后维护，预防性维护尚面临许多困难，缺乏必要的技术支撑手段，“基于大数据的预防性维护将成为未来的主攻方向，目前金风正致力于通过构建大数据平台奠定预防性维护的基础”。据彭泽东介绍，2014年9月某风场11#机组就是通过叶片监控预警，避免了叶片更换的损失。“当时监控并发出预警，现场检查外观没有问题，匹配检修时间后检查发现开裂隐患，及时修复就避免了紧急更换叶片的损失。”彭泽东告诉记者，风机平均故障次数降低8.7%，单位千瓦备件消耗就会降低21%，“基于多种数据源的大数据分析是实现大部件预警的关键”。
　　
　　会议现场，岳能科技、容知日新、中恒博瑞、明阳风电等多家企业针对“互联网+风电”的各种技术路线展开热议。对此，中国可再生能源学会常务理事、中国风能协会秘书长秦海岩也指出，风电行业要结合自身实际，在开拓“大数据”方法的同时，合理创新和优化传统的“小数据”，避免走入思维误区。