IBM：大數據分析助力風電運維

　　2013 年一部收視狂飆的美劇《紙牌屋》將人們的眼球吸引到大數據分析上，該劇運用大數據分析對角色定位、劇情發展等進行設計，獲得的巨大成功甚至使得大數據分析被稱為巫術一般的精準營銷，其力量可見一斑。其實，早在20 0 9 年，“大數據”一詞就開始逐步受到信息技術行業的重視。在經歷了幾年的批判、質疑、討論、炒作之后，大數據終于迎來了屬于它的時代。
　　越來越多的政府、企業正逐步意識到這隱藏在數據山脈中的金礦，數據分析能力正成為各種組織的核心競爭力。面對這些機遇和挑戰，“ 藍色巨人”IBM 做出了轉型的重大調整，將資源投入到大數據分析、云計算和移動社交的互動參與系統。21 世紀，電力和能源公司在構建、運營和維護全球電力系統的同時，還要面臨著資源局限性、環境保護以及潛在的顛覆性技術的挑戰。在能源電力方向，IBM 從信息角度將傳統的電力系統與大數據分析、云計算等信息化手段相結合，參與并且推動電力行業的智能化發展。現在，I B M大數據也走向了風電運維服務。
　　“應用大數據可以幫助解決風電等間歇性可再生能源安全穩定接入電網的世界級挑戰。”IBM 中國能源與電力行業總經理余紅光說。
　　大數據走進風電行業
　　在丹麥的維斯塔斯風力技術集團，通過在世界上最大的超級計算機上部署I B M 大數據解決方案，得以通過分析包括PB 量級氣象報告、潮汐相位、地理空間、衛星圖像等結構化及非結構化的海量數據，從而優化風力渦輪機布局，提高風電發電效率。這些以前需要數周時間完成的分析工作現在只需不到1 小時即可完成。
　　“我們已經開發并實施了高精度風光一體化發電功率預測解決方案( H y R E FH y b r i d R e n e w a b l e E n e r g yF or e c a sti n g) ”。 余紅光對《能源》雜志記者說道。這個方案可以幫助企業解決電網對于可再生能源發電進行調度的難題，提高系統的可用性和優化電網的運行方式。
　　作為大數據領域的領導者，I BM 正在利用領先方法論和全面大數據技術幫助企業重新思考已有的I T 模式。隨著中國風電服務市場的起步，I BM 正在將更多的精力投入到風電場的運維管理領域，不僅體現在風電功率預測方面，還包括風電場微觀選址、預防性維護和績效評估等方面，對風電場進行全生命周期的管理和優化。
　　在風電領域，中國用了短短5年時間就完成了歐美國家15 年才走完的發展之路，然而風電場收益，取決于風機在20 ～ 25 年全壽命周期內給投資者所創造的價值，因此風電運維顯得至關重要。