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远景能源在智慧能源领域的一场加速跑就这样开始了。
据知情人透露，远景能源正在德国大手笔整合全球数字能源技术和市场资源，用实验室思维打通能源生产、传输、存储以及消费体系上的机制阻隔，解决人类用能上的安全、效率和污染问题，开启智慧能源新时代。
这可能是远景智慧能源路上的关键一步，实际上铺垫早已开始。
2015年年初，远景能源就投资了物联网数据安全技术领先者Vidder。提及Vidder，有网络安全专家告诉记者，“Vidder创建的下一代网络安全体系结构，可以将网络攻击消灭在萌芽前。远景能源对Vidder的投资是其在能源互联网生态系统数据安全这一重要环节的布局。”
随后，远景能源收购欧洲第二大可再生能源资产管理软件公司BazeField、战略投资全球最大电动汽车充电网络公司ChargePoint、投资全球领先的智能电网大数据公司Autogrid，已具雏形的全球能源互联网生态系统让智慧能源梦想成为近景。
“未来的智慧能源管理就是让数亿计的发电设施、充电网络、储能电池以及智能控制器、用能设备相连，并能智慧地调配和管理。”远景能源CEO张雷用了这样一个比喻，“构建智慧能源体系如同组建一个交响乐团，仅有各种各样的乐器是不够的，正如乐队需要指挥，未来的智慧能源系统则需要一个开放的操作系统。”
这是远景的远见。张雷说：“重要的是踏踏实实，一步步来实现。”
到2016年8月，远景能源的智慧网络平台接入可再生能源资产超过5000万千瓦，这家技术公司也因此成为全球最大的智慧能源管理公司。
起步于智能风机制造
远景能源的77/1.5MW样机设计是从江阴创业园开始的。
这是9年前的事情了，但鲜为人知的是，张雷“软件定义硬件”的产品哲学，就注定这是一款与传统风机截然不同的智能风机，使用远景自主开发的核心控制器，给样机植入智能基因，即使样机在投运以后，也要保证它可以不断被优化，最终成为一款具有高效发电性能的风机产品。
远景能源智能控制系统总工程师朱宏栋博士回忆道，“那是一款完美承载远景设计理念的风机产品，智能控制是设计团队最看重的设计技术。”
为什么要给样机植入智能基因？朱博士解释说，完美的控制系统一定是对其所控制的对象了如指掌，“但在当时，即便是国外技术领先的风机制造商也做不到这一点，所以风机的控制系统往往被风的随机性所欺骗，导致风机时常出现载荷变大而发电量不增这类典型问题。在这一点上，当时业内并没有出现好的优化办法。”
朱博士认为，问题出在对被控制对象动态特性的辨识和控制器设计方法上。“风机控制系统控制的是一个动态对象，如果不精确识别因控制和风的作用带来的影响，就控制不住它，那么风机载荷很高但发电量不高的尴尬之状也就在所难免。”
在认知控制对象的方法上，远景设计团队采用流程工业常用的阶跃辨识方法，来识别风机的动态特性，建立风机在不同风况下的动态模型，再根据控制目标来设计控制算法，整定控制参数，以实现风机的全工况最优控制。
现在来看，远景77/1.5MW样机有两个时间点值得回味：一个时间点是2008年4月26日，样机下线——在车间进行实际发电演示，全过程运行数据由投影仪投射到墙幕上。业内资深专家施鹏飞说，“这举动表明远景确实掌握了风机设计的核心技术，这样的下线仪式给人惊喜。”
另一个时间点是2008年6月24日，样机在龙源启东风电场满功率发电，张雷在给员工的内部邮件中说，“成功不是从0到1的跳跃，成功是积累、精进和坚持，在远景只有成长没有成功！”
智能风机引发了远景在低风速领域的突破。2011年1月5日，使用远景87/1.5MW大风轮智能风机的来安低风速风电场顺利并网发电，标志着安徽省结束了无法开发风电的历史，更具有里程碑意义的是，占我国风能资源60%以上的低风速地区从此具有开发价值。
那时，远景的装机量不大，却引领了一个行业的技术进步，也在不经意间改变了中国风电的开发风向。2011年6月，国家能源局人士称，“由于低风速风机技术的出现，低风速地区会成为我国未来风电开发的重点区域。”
事实上，远景研发低风速智能风机的计划萌发于张雷对“低风速区不具有开发价值”的质疑。2009年1月16日，张雷在由北京返回上海的航班上，还在思考会议上的问题：“为什么就不能在低风速地区开发风电呢？”张雷的质疑精神和思考，推进了远景在低风速领域的技术突破。
正是因为智能风机的基因让远景能够突破传统框架的束缚。2009年10月，远景研发团队完成了87/1.5MW低风速智能风机的设计稿。在管理层会议上，张雷将设计和制造低风速智能风机比喻为“在刀尖上行走”，步步惊心，所以他强调必须保证远景智能风机在设计水准和制造质量上的可靠性，“因为低风速让客户行走在盈利和亏损的边缘。”
也正因此，远景研发团队借鉴航空航天以及汽车行业成功应用的先进控制算法，使智能风机的智能控制技术达到这些领域的先进水平。这就不难理解为什么美国福特汽车全球动力传动及整车技术群首席总监刘曙源博士、波音公司翼型设计专家孙毓平博士加入了远景能源。从产业化的角度看，远景智能风机的设计和制造生态系统已然形成。在刘曙源博士看来，平台化的开发方法可以满足风电市场更个性化的客户需求，其模块化设计不仅可以大大缩短产品开发时间，也能提高产品质量和可靠性。
“相比传统面向订单或单一产品的设计，面向产品平台的设计在开发方法上是一个飞跃。”据刘曙源博士透露，远景智能风机家族产品，源自1.5MW、2MW、3MW、4MW这4个平台。值得一提的是，远景智能风机平台拥有核心控制的知识产权，其智能控制技术是平台优异性能的关键所在。“超过200万行的智能控制技术代码是跨平台、跨机型的通用软件包，这使得相同叶轮直径的智能风机比传统风机提升15%以上的发电量。”
实际上，远景智能风机平台也借鉴了汽车行业的成功经验，比如汽车控制技术是各种技术的集成应用，而远景智能风机通过对诸如智能双模控制、状态模型估计与参数智能寻优技术等智能技术的集成应用，已将风机的智能化水平提升到全球最高水平，而这也成为远景智能风机优异性能与更高可靠性的保障。
远景能源是全球最早提出智能风机概念的公司。2014年7月，这家公司的产品开发工程副总裁刘曙源博士向媒体透露远景智能风机的秘密：基于每台风机及机群数据积累，远景智能控制技术中生成了一个基于神经网络的样本训练预测模型，不断通过历史样本训练，实现对风场风速模式的识别，把来风情况分成不同的风速模型。这样，风机就可以根据现阶段的来风与模型进行拟合对比，然后预测出下一时刻的风速情况，提前偏航或者变桨，既不能让风白白浪费，又要把风对风机的伤害降到最低。
起步于智能风机制造的远景能源，因为智能风机赢得了市场和未来。最近，美国市场研究机构Navigant Research发布报告，远景能源被评为全球十佳风电整机制造商。但这仅是从制造角度看到的远景能源。
跨越从智慧风场开始
在张雷看来，“Wind OSTM是物联网的基石”，平台之上的高级应用是由大数据结构来支撑和实现的。从产品的客户价值看，这是一款针对企业级市场的产品，远景智慧风场研发团队结合客户的痛点，开发了多个高级应用模块，通过迭代进化的方法不断对其进行打磨，让用户有更好的体验和价值获得感。
简单说，Wind OSTM平台上的高级应用有4大功能：一是让风电场与电网更友好，风功率预测（FC）和风场能量管理（EMS）这两个高级应用模块实现了对风电场实时能量的精确管理，仅“电网考核电量+压线运行”可提升2%的电量；二是大部件健康度管理（PHM），关键部件不再只有正常与故障两种状态，而是通过机器自学习的方法将其实际状况归位到五级健康度中，当部件出现亚健康时发出告警与维护通知；三是能量利用率（EBA）让电量损失真相大白，在改进发电效率的同时也改变了风电场的考核模式；四是集中监控让风电场少人值守和无人值守成真。
“Wind OSTM平台上所有这些产生价值的高级应用，其基石是物联网技术产生的数据，这是它与传统SAP企业应用软件最大的不同。”张雷说，“与人的行为数据相比，物的数据能催生管理方式的变革，Wind OSTM操作系统会带来一场既有风电资产的效率革命。”
但这取决于风电物联网所提供数据的准确性和可靠性，挑战也在于此。
远景能源数据产品总监闫剑锋解释，在物联网这样一个分布式系统中有一个CAP原则，就是说一致性、可用性和分区容错性三者不可兼得，只能取其二。那么，在网络通讯很难保证的风电场，又要保证对不靠谱设备的容错性，就很难时刻保证数据的一致性了，也就是说在什么用户场景下保证CAP原则中的哪两项是物联网每时每刻要面对的问题。闫剑锋说，“物联网领域，如何让系统适应各种不靠谱的设备，进而通过坚强的算法保证系统产生数据的准确性和可靠性是最难的地方。”
而远景物联网算法团队解决了这一挑战。Wind OSTM产品经理赵清声在提及中广核项目时也谈到了Wind OSTM平台面对数据质量这一物联网的挑战。中广核项目有设备上千种，仅机型就有几十种，其性能及稳定性各异，数据治理的难度较大。与互联网离散、明确的数据不同，风电物联网的数据大多是模拟及连续变化的数据，而且由于设备型号及其质量差异，就会产生大量的跳变数据，比如数据工程师在升压站关口表采集电量，就会遇到各种各样的跳变数据。不同品牌机型控制系统输出的点数变化量级及方式，时时刻刻都在加剧数据处理的难度。“远景物联网数据治理团队在中广核做了整整一年的数据治理，通过革新架构、优化算法保证了数据的准确和可靠。”赵清声感慨道。
需要提及的是，今年8月26至27日，中国两化融合大会在北京召开，会议揭晓了2016年度两化融合突出贡献奖获奖名单，中广核风电有限公司成为全国荣获此奖项的10家企业之一，同时也是国内新能源行业唯一、发电行业唯一荣获此奖项的企业。
