大數據在中國風電后市場業務中的應用

　　近十年來，中國風電行業的發展一直保持高增長的態勢，新增裝機容量從2003年的10萬千瓦一躍增長到2013年的1449萬千瓦，年均復合增長率超過100%。而2014年風電行業發展更加迅猛，新增風電裝機量刷新歷史記錄，據統計，全國(除臺灣地區外)新增安裝風電機組13121 臺，新增裝機容量23196MW，同比增長44.2% ;累計安裝風電機組76241 臺，累計裝機容量114609MW，同比增長25.4%。
　　后市場業務發展潛力巨大 大數據利用成為競爭核心
　　面對如此良好的行業發展態勢，風電后市場時代也悄然來臨。眾所周知，風電機組的質保期一般是5年，如果按此計算近幾年將會有大批的風電機組出質保期，出了質保期的風機，業主如果要維護就需要額外付相關費用，這讓相關企業嗅到了巨大商機。不但如此，與之相關的其他業務，比如風電場后評價、數據分析與檢測、質量認證等也在摩拳擦掌準備分食后市場這一新興戰場的紅利。
　　而隨著互聯網、大數據、云計算等一系列概念熱詞的涌入，風電后市場業務方面，各大企業公司正在搶占互聯網技術高地，用互聯網的思維，將大數據的收集分析逐步實現互聯網化、智能化，利用互聯網的方式幫助企業更好地提升效益?；诖髷祿暮笫袌龇諏⒊蔀橄嚓P企業的核心競爭力。
　　那么這些后市場業務是怎樣運用大數據的呢？
　　在運維服務方面。大數據的運用主要集中在對氣象報告、地理空間、衛星圖像等結構化和非結構化的數據分析上?；诒O測和數據挖掘技術的大數據運維系統可將小故障造成大問題的隱患及時消除，同時制定科學運維策略，提前在人員安排、備件供應、檢修節點等方面做出合理安排，大大降低運維成本，提高發電效率。
　　隨著風電運維管理的標準化和專業化，相關服務正在朝著預防性、預測性的方向發展，海量數據分析系統的提前預測，讓未來的風機如同智能機器人一樣，也會朝著認知計算的方向逐步前行。
　　在風電后評價階段。項目后評價主要指在項目已經完成并運行一段時間后，對項目的目的、執行過程、效益、作用和影響進行系統的、客觀的分析和總結的一種技術經濟活動。而在對運營項目的評估過程中，無論是對企業提供的數據還是實地考察的數據，都要做一個很詳細的項目評估，總結經驗，找出問題，知道后續項目的決策，其主要目的就是服務于投資決策。
　　大數據的運用主要集中在對實際運行情況和預期目標的數據分析上。通過對比考察項目投資決策過程的正確性和預期目標的實現程度，發現問題查明原因。通過對數據的分析，將發電項目后評價信息反饋到未來風力發電開發項目中去，改進和提高擬建風力發電項目的決策水平、管理水平和投資效益；同時為國家風力發電發展計劃和支持政策的制定及調整提供科學的數據支撐。