赵清声说，协同控制还体现在对风电场尾流的有效控制上，也就是说，通过限制上风向机组出力来增大下风向机组的风能捕获，实现全场机组出力最优，可至少降低30% 的尾流损失能量。
尾流效应是影响发电量的重要因素之一。研究表明，尾流造成的真实能量损失超过了10% 。为规避风险，业内常用的做法是，在主风向上尽可能增加风电机组间的距离以减小尾流效应的影响，但在主风向以外的其它风向上，仍可能由于尾流效应导致较大的能量损失。
可以说，有效控制尾流效应是协同控制中最具亮点的技术。在这点上，远景除了根据风况实时的动态变化对风电机组进行物理限制外，还通过智能协调算法将各台机组的运行状况反馈到风电场的流场模型中，通过在线学习和修正的方式提升协同控制的精度，进一步减小尾流效应可能对整场造成的能量损失。
在协同控制上，还有一点不能忽略——远景实现了机组与变电站静态无功补偿器(SVG)的无功协同控制。“风电场用SVG 向电网提供无功功率是电网方面的要求，大多数风电场也是用SVG 发无功，而实际上SVG 的自耗电比较大，约占总功率的1% 至3% 。”据赵清声透露，“远景的做法是让风电机组和SVG 协调发无功，通过无功电流优化场内线路的线损，以降低SVG 的自耗电量，这方面的协同控制可提升发电量1% 以上。”
提到风电发电量提升或保持，风电场预防预测性维护已成为业界的前沿话题，而这也是远景能源互联网技术在风电领域最具发展潜力的一个应用。据透露，全球范围已有2000 万千瓦的风电场资产接入远景的能源互联网平台，这个数据有望在2015 年末达到3000 万千瓦。
对于预防预测性维护，远景丹麦创新中心总经理Anders 举例，以前风电机组偏航使用的摩擦片、机油、润滑油、蓄电池等耗材大多是定期更换，而现在能够基于大数据来预估它们的寿命，进而在其寿命末期到来的时去作更换，这是预防性维护;以前风电机组大部件的检修或更换是根据其运行中实际受损情况进行的，而现在风电机组状态监测和SCADA 运行数据结合在一起，就会对大部件可能发生的问题作出比较准确的预测，从而作出积极的对策，这体现的是预测性维护。
可以与业界分享的是，远景能源投资自建的广灵风电场已取消了定期维护，正在做预防预测性维护方面的创新实践。这座在远景能源内部被定位为“业界标杆”的风电场，无人值守的背后是高度的智能化和自动化水平。其实，也不妨把远景广灵风电场理解为一座云上的风电场，它从未来向中国风电走来。
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