風電行業具有風場設計周期長、設備維護成本高、并網協調效率低、棄風漏電壓力大等痛點問題，制約著風電產業的發展壯大。工業互聯網平臺作為新一代信息技術與制造業融合發展的產物，正結合風電產業地理位置偏僻、資本技術密集、發電波動性大等特征，以設備智能化運維、風場數字化管理、精準柔性供電等場景為切入點，加速風電行業數字化轉型。基于此，我們對風電行業基于工業互聯網平臺進行數字化轉型解決方案進行了專題研究，深入剖析了風電行業數字化轉型趨勢、平臺應用場景以及業務落地解決方案，同時，該報告對其他新能源行業數字化轉型路徑的探討同樣具有借鑒意義。
一、風電行業數字化轉型趨勢分析
（一）數據采集：由底層互聯向全面感知轉變
數據采集是風電產業設計、生產、運營的關鍵基礎，傳統數據采集周期長、成本高、精度低，難以滿足風場精細化設計和運營需求，容易造成投資方損失。隨著智能傳感器和通信技術的興起，更加實時、全面、精細的數據采集成為可能，能夠為風場設計建立更加精密的風資源圖譜，為設備運行建立齒輪、軸承等更加微觀細致的數字模型，為風場管理提供準確有效的氣象、能源等數據輸入以應對雷擊、臺風、霧霾等不同場景需求，從而為智能選址設計、生產性能提升、管理決策優化等提供有效數據支撐。
（二）設備維護：由人工調試向智能運維轉變
風場一般處于人煙稀少、位置偏僻、環境惡劣的地區，不適宜維護人員長期駐扎。特別對于海上風電來說，后期運營維護費用占到總成本的一半以上。此外，由于風電行業前期跳躍式發展、參與方良莠不齊、缺乏統一標準等原因，導致風電機組在實際運維中容易存在運行不穩、故障頻發等問題。目前國內風電運維仍然以糾正型運維為主，后期設備維護成本較高。結合5G無人機、巡檢機器人等智能產品遠程巡檢設備運行情況，有利于在云端對設備運行與環境數據進行大數據分析，開展預測性維護與備品備件管理，減少設備停機維護帶來的損失，提高運維數字化、智能化水平。
（三）風場管理：由單場單管向虛擬集成轉變
一方面，隨著國家能源局做出新能源電價調整的戰略決策，風電和火電價格將趨同保持一致，壓縮風電利潤空間，倒逼企業提高生產效能。另一方面，由于缺乏系統規劃、風預測精度低、電網不配套等原因，風電產業限電棄風壓力較大，容易造成資源浪費。通過綜合運用數字孿生、VR等技術構建“數字風場”，對大氣環境、設備運行、電力輸送等建立虛擬模型，有利于依托大數據分析開展集群運行參數優化，助力實現風電產量精準預測，為管理者直觀反饋風場運行情況，優化運行控制策略執行，提高風場發電效率。
二、風電行業工業互聯網平臺典型應用場景及實踐
（一）虛擬風場設計
依托工業互聯網平臺設計虛擬數字風場，有利于提高設計精度，減短設計周期，有效降低了風場建設設計過程中的不確定性。一是宏觀輔助選址。基于互聯網平臺的計算能力與地理信息資源，結合激光雷達、無人機等勘探技術建立三維仿真模型，實現宏微觀地理選址與場區推薦。二是機群優化排布。通過定制化風場仿真建模實現機組最優排布、集群尾流優化、工程精準計劃等自動化設計，合理利用不同密度的風力資源。三是風場個性定制。依托平臺針對風場特有的風況特征、地形條件等進行定制化設計，節約工程建設成本，控制風電場投資風險。
例如，金風科技依托金風云平臺打造風場數字化設計系統，圍繞環境、風機、道路等建立高精度三維仿真模型，實現 “分鐘級”集電線路自動規劃與“秒級”智能選址，縮短了設計周期，提高了設計精度，推動風電場投資回報率提升1%~3%，投資估算誤差小于3%。
（二）設備預測維護
樹根互聯、東方國信、徐工集團等工業互聯網企業將減少設備停機檢修損失、開展預測性維護作為切入點，以風機為核心實現覆蓋風電設備全生命周期的故障預測和主動維修，有效降低平準化維護成本。一是精準故障定位。依托平臺建立故障智能診斷模型，基于專家庫和自學習機制，縮減人工挑選有用變量的成本與時間，快速實現設備故障定位。二是設備預測維護。基于平臺分析預測風機關鍵部件變化趨勢、產品壽命和潛在風險，對零部件庫存、運輸和更換開展主動管理，搶占維修窗口期，減少風機停機、飛車倒塔等損失。三是虛擬輔助維修，基于數字孿生技術打造風機故障實驗模擬平臺，通過數字樣機積累設備維護知識庫與解決方案檢索庫，提高故障處理效率。
例如，巴盟風電整合風力發電設備的設計、環境、運行、運維檔案等數據資源，建立設備健康管理模型，打造具備故障診斷預測、產品健康管理和壽命預估等功能的綜合管理系統，使關鍵零部件故障可提前72小時預警，次生事故可降低90%，減少直接和間接損失近千萬元。
（三）風場管理優化
企業依托工業互聯網平臺建立場級運行管理模型，有利于精確預測發電區間，優化電網功率負荷，探索分布式能源管理，提升風場管理水平。一是發電效能提升。依托通過調整風機控制提高機組出力，帶動風場整體效能提升。二是集約管理優化。基于工業互聯網平臺整合風電開發產業鏈，匯聚前期工作、工程建設和生產運營等環節關鍵要素，提高風場管理水平，支撐風電規模化發展化。三是柔性協調供電。基于大數據精準預測發電量區間，與火電、太陽能等能源實現協同增效，降低供電整體波動性。
例如，昆侖數據與國網青海電力聯合打造“綠能互聯”工業互聯網平臺，接入負荷側大用戶并開展能耗監測業務，通過對風機集群進行動態監測、狀態糾偏與參數優化，推動電廠發電量提升1%-5%，新能源電廠人員成本降低超過20%，電廠備件消耗平均降低10%。
三、推進應用場景落地的著力點
（一）關注底層數據采集，加速設備上云上鏈
一是以業務需求為導向，建立底層數據協議轉換機制，實現升壓站、風電機組、靜止無功發生器等設備上云與動態監控。二是依托區塊鏈技術，加快傳動鏈、軸承、齒輪箱等關鍵部件運行數據上鏈，為后續的備件生產和維修策略制定提供安全、穩定的數據支撐。三是完善風電企業內網體系，打通電力輸送、變電管理等關鍵業務數據流通網絡，拓展數據采集方式，提高數據采集效率。
（二）夯實模型構建基礎，強化重點模型培育
一是綜合考慮地理、氣候、運輸等因素建立風力資源模擬、集群影響分布、虛擬風場設計等模型，降低設計與建設的不可確定性。二是與高等院校、科研院所加強合作，針對風機螺旋載荷、葉片結冰預警、軸承壽命預測等建立重點應用模型庫，三是培育積累能源錯峰分布、集群效率提升等管理模型，加快運營管理經驗沉淀并實現模型的標簽化管理、智能化搜索與精準化調用。
（三）聚焦重點應用場景，深化解決方案應用
一是打造設備級解決方案，圍繞葉片結冰預警、軸承健康管理、齒輪故障預測等領域培育一批穩定高效的殺手級工業APP。二是打造場級解決方案，圍繞風場功率預測、氣象變化應對、風場能量分布等場景建立風電解決方案庫，加快風場生產效率提升。三是打造產業鏈級解決方案，整合地方風電產業各方資源，打造新能源錯峰調配、風電消納擴容等綜合場景解決方案，提升風力資源應用整體效率。
（四）提升產業協同水平，加快服務模式創新
一是提高風場性能實時監控與預測能力，探索打造風光互補、風水互補等區域分布式能源體系，實現供電、售電、用電協同運營。二是依托平臺充分挖掘數據潛在價值，探索開展信用擔保、數據交易、融資租賃等商業模式創新，打造平臺務服務型風電企業。三是探索售電輔助決策，開發智能報價、交易模擬、數據報告等功能，形成客戶分級管理、特色供電套餐等營銷模式，推動收益利潤增值。
（五）加強數據安全管理，筑牢網絡安全防線
一是鼓勵編制平臺網絡攻擊應急預案與運行指導手冊，引入工業防火墻、網閘等工控安全產品，定期開展相關培訓與應急演練。二是引導企業對照數據管理能力成熟度模型（DCMM）開展貫標，制訂數據分類分級管理標準，按照系統特性定期異地備份數據。三是全面排查數據訪問漏洞，完善電力數據管理體系，確保滿足電網橫向隔離、縱向加密的安全要求。
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