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整个宏观选址的过程，贾峻都是在“格林威治”云平台上进行的。“速度很快，我需要的宏观选址的信息都能给我，简直像有一双寻找潜在风电场资源的天眼。”贾峻说。
在电力系统工作数年的贾峻在2010年进入新能源行业，在这四年开发与管理工作中，他很大一部分时间都花在了风电项目开发的最前端：找资源、圈资源、占资源。跟行业所有风电场宏观选址工作者一样，贾峻和他的团队奔走在各地，一个县一个县地去寻访当地干部和村民，再根据地形判断和当地人的经验，锁定风大的山头。即便前期做了如此多繁琐的工作，还是有一种不安伴随着贾峻——很难保证每次的宏观选址都会精准、不留遗憾。
贾峻还记得2011年夏天，当时还在中国风电集团工作的他，带领湖南分公司的同事经过6个小时山路的颠簸，之后爬了3小时的荒山，却发现并不适合开发，辛劳之后的无功而返使大家的心情跌倒了谷底。但是，在寻找资源的过程中，这也只不过是众多失败中的一次。
人的精力无谓损耗只是一方面，更大的风险在于，这些依靠当地人的信息和过往经验做出的选址判断并非完全精准。如果判断了一块风资源不错，就要在这儿立测风塔测。而仅凭经验立塔，能够测出好数据，找到好资源的比率也就三成。
拿到测风数据后，再来确定这个项目是否可以做下去。但是，有时候测风塔的数据并不具代表性，一旦据此做了宏观选址，就等于把投资风险预埋在这个风电场项目了。
这正是行业的痛点。
便捷、精确、低成本
这种宏观选址的模式就要终结了。贾峻说，远景“格林威治”云平台为整个行业打开了风电场宏观选址的新天地，在这个平台上，他准确地圈定了山西的两个容量分别为10万千瓦和15万千瓦的风电场项目的地址。
贾峻在“格林威治”云平台上做这两个项目的宏观选址用了不到2个小时，而且还包括反复验证所用去的时间。他开心的是，坐在办公室的电脑前就轻松搞定了两个项目的宏观选址，几乎没有什么成本，而请设计院做这样规模的宏观选址设计，不但要耗费更多的时间，而且还要沟通的精力以及一些经济成本。
贾峻说，在“格林威治”云平台上做完这两个项目的宏观选址，再去现场就会心中有数、有的放矢，要在现场查看的也仅是一些限制条件，比如地下有没有矿产、土地属性等等，总之是去落实和解决比较明确的问题。
“拿到山西风电场项目宏观选址的数据和计算结果后，我又与当地临近在运行的风电场进行比对，感到‘格林威治’宏观选址很靠谱，甚至可以说精准。”贾峻这样表述。
事后，贾峻在向同行介绍在“格林威治”云平台上做宏观选址时，仍然兴奋不已。目前行业常规的风资源图谱，其精度是3000米*3000米，而他在“格林威治”云平台上使用的风资源图谱的精度是100米*100米。于是，贾峻强调说，“更高的精度，让我把目标区域的风资源看得清清楚楚。”
正是使用如此高精度的风资源图谱，贾峻在办公室里动动电脑鼠标就圈出一个多边形的场址，系统在1分钟内就帮他做出了风机布置规划、项目容量，以及大致的投资收益率。接下来，系统又帮他把具体的测风方案做出来，包括立多少个测风塔、立在什么位置，等等，“完全是宏观选址一条龙服务。”
贾峻说，在“格林威治”云平台上，他还使用宏观选址对北方地区已经圈定的风资源区块进行了筛查，挑选出了更高开发价值的区块，确定了适用的风电场场址。
在贾峻看来，“格林威治”云平台上的宏观选址至少在两个方面颠覆了传统的宏观选址做法：一方面，高精度的风资源图谱让宏观选址有了全局观，不再靠“盲人摸象”，每个机位点的风速一目了然;另一方面，有了风机布局规划，测风塔的树立就不像以往那样，仅仅建立在支离破碎的经验上，而是基于一套完整的算法，将测风方案和整个区域的规划绑定在一起，这改变了传统做法，让测风塔具有了真正的代表性。贾峻说，“特别值得一提的是，‘格林威治’云平台上的宏观选址，可以通过高精度的风资源图谱来评判已有测风方案的瑕疵程度，以重新确认已圈风资源的真实的状况和开发价值。”
对于贾峻和他的团队来说，远景“格林威治”云平台又释放出了“红利”。据他了解，2015年元旦，新版的宏观选址把数百家在运行风电场的参考设计值纳入到该模块之中，其中包括风电场发电量、机型、业主等信息。这样，就可以拿自己的风电场项目跟临近的在运风电场进行比对，以便更准确地把握未来风电场宏观选址的精准度，在最初的一步植入优质基因，对风电场的出生是一件好事。
不仅如此，2015年元旦，远景还要发布移动版本的“格林威治”云平台。这样，这样一来就可以在手机上寻找风资源，进而更便捷地进行风电场宏观选址了。
贾峻认为，还有一点必须提及，“格林威治”云平台上的宏观选址就类似一双寻找潜在风电场资源的天眼。“对比以前寻找资源的做法，自2014年12月1日“格林威治”云平台正式上线后，风电项目开发工作正式步入了互联网时代”贾峻斩钉截铁地说。
