远景能源“格林威治”云平台颠覆传统宏观选址模式
远景能源正在酝酿的能源互联网变革
互联网巨头谷歌位于美国俄克拉荷马州的巨大的数据中心，每天处理着世界亿万次搜索和计算，这个数据中心由邻近风电场的风力发电提供电力供应。
而风电场背后的能源管理系统，是由远在中国上海的远景能源全球智慧能源云中心管理着。
远景能源目前是全球领先的智慧能源技术服务提供商，其业务包括智能风机的研发与销售、智慧风场管理软件服务、智慧能源资产管理服务等，研发能力和技术水平已处于全球领先地位，曾被《福布斯》评选为“中国科技先锋封面企业”。
该公司的业务规模以每年100% 的速度增长，预计在2014 年集团国内外销售额将达到100 亿元人民币。
格林威治：远景智慧能源引领的灵魂按常理，学金融而又搞能源技术的人，应该最喜欢谈技术和经济，而张雷却更加人文和历史，采访是从格林威治之于航海的意义开始的。
格林威治是泰晤士河畔的一座小山峰，是船只从海上经泰晤士河河口进入伦敦的必经之路。
1675 年，英国正在跨越大洋扩张势力，但海上航行只能凭借日月星辰来判断船只所处的纬度，因此查理二世决定在格林威治山顶建立英国皇家天文台寻找确定航海经度的办法，用以改善航海与天文学。
1767年，格林威治的皇家天文学家们摸清了主要天体的准确位置和运行规律，制成世界上第一张海图。
从此，英国的船队可以在海洋中根据星星的位置精密确定船的方位，从而奠定了英国在大航海时代的霸主地位。
1884年，国际经度会议通过决议，以格林威治天文台的经线为本初子午线，即零度经线，以此计算地球上的经度确定。
“格林威治本初子午线的历史意义在于，它为航海家和天文学家解决了在海上测定经度的需要，为此后的航海等工作指明精确的方向和标准。
”张雷说，远景能源的“格林威治”智慧风场设计云平台正是基于这一灵感，意在为能源产业发展提供一个精确的方向和标准。
在张雷看来，远景能源“格林威治”智慧风场设计云平台，将借助大数据分析和高性能计算技术，为客户提供风电场规划、风资源评估、精细化微观选址、风场设计优化、经济性评价、资产后评估分析等全方位的技术解决方案，帮助客户提升风场实际投资收益20% 以上。
211115499_基于Greenwich云平台的风电场前期规划研究
1引言风能是21世纪最具有开发价值的绿色清洁新能源之一,具备极大的开发潜质和商业价值[1]。
为了改善能源结构和控制气候变暖,达到“碳达峰”“碳中和”的战略目标,近年来国内加大了新能源规划建设力度,其中风电场场址选择及其容量规划更是重中之重[2]。
但由于在前期规划时,需要收集的资料非常庞杂,如全市的未利用土地、需要签订保密协议的三调文件和文物分布范围等,使得收资极其困难。
同时由于项目归属方不能确定,因此气象局长期测风数据的购买对于项目开发方而言需要承担一定经济风险。
因此,简洁、投资小、准确度较高的风电场选址方式受到了研究者们的重视。
王丹和吴旭[3]通过将航天雷达地形测绘任务(STR M )地形数据与美国国家环境预报中心(N CEP )卫星数据作为输入条件导入W as p8.3中,实现了选址地风能资源的分布概况初步计算,并估算出了风场前期发电量。
徐璋等[4]提出用90m 分辨率的SR TM 地形图与实际气象局测风数据,并通过R I X 分析法进行误差处理,可以实现W asp对风场微观选址的优化。
刘东生等[5]用W T软件对四川西南地区某风电场进行了风机排布模拟,并给出了风机选型的指导意见。
但是,上述方法均存在操作步骤繁琐、耗时长等缺点。
更关键之处在于,居民区、村庄等需要避让区域不能直观的体现。
格林威冶(G r eenw i ch )云平台是一款远景能源公司开发的集风电场规划、风资源评估、设计优化及经济性评价的商业工具平台[6]。
本研究以甘肃省秦安县某镇为例,提出一种用G r eenw i ch云平台进行风电场前期规划选址的方法。
首先,通过平台获得拟建风电场区域的风资源分布图,选出风资源较高的区域,然后与政府文件进行核对,去除掉生态红线、基本农田等不可用地,并获得该地风资源情况的中尺度数据;其次,在奥维地图上根据《风电场工程微观选址技术规范》(N B/T 10103—2018)对平台布置的风机点位进行人工调整,注意避让村庄、道路等设施;最后,将调整后的机位导入G r eenw i ch平台中,并选择好风机类型,用W as p Tur bi ne Edi t or 软件生成风机功率曲线,计算发电量,再根据尾流损失大小进行风机点位的二次调整。
宏观选址、微观选址
宁夏新能源研究院
9）地形条件
固原原州区地形图（起伏度大约为160米）
3、方法步骤
确定备选场址 确定备选场址
四种风能资源获取手段：
1
1
2
现场考察
3
场址初步比选
4
风能资源测量
向有关部门（如发改委、气 象部门、电力部门）或经验 丰富人士（居民)咨询。
基于宁夏气象局各站历史观测资料统计的评价； 基于中国气象局精细化风能资源（国能 新能〔2013〕147号）。
宁夏新能源研究院
2）风能资源丰富，风能质量好
风速： 总体来说风电场要有稳定的盛行风，年平均风速大于６ｍ／ｓ，风频分布好（机型）。
风速的日变化和年变化与当地的负荷曲线相匹配； 风速的日变化和季节变化较小，降低对电网的冲击。
风向： 一般认为主导风向的频率在３０％以上是稳定的风向，某一地区基本上只能有一个或
风能资源详查和评价资 料
风能资源详查共享成果包括：风能资源观测资 料、相关气象参证站统计分析产品、高分辨率 风能资源数值模拟图谱，风能资源综合评估成 果等。 2005年完成，采用宁夏省内各个气象站 测风数据进行的大范围评估。
宁夏风能资源评估报告
宁夏新能源研究院
全国平均风功率密度分布图
贺兰山风电场 google earth截图
9）地形条件 → 平坦地形
定义：在风电场区及周围5km半径范围内及其起伏度小于50m，同 时地形最大坡度小于3°。
同一高度上的风速分布 可以看做是均匀的。
风的垂直方向上的轮廓
线与地表面粗糙度有着直接 关系，提高风力发电机组功 率输出的唯一方法是增加塔
架高度。
盐池高沙窝地形图（起伏度40米）
复杂地形风电场宏观选址及测风塔布置研究
复杂地形风电场宏观选址及测风塔布置研究摘要：科学合理的宏观选址是整个风电场项目能否落地的基础，本文针对复杂地形风电场的宏观选址进行研究，打破了传统的盲人摸象式宏观选址的方法，提出了一种高效的新方法。
另外，本文在复杂地形风电场宏观选址工作的基础上，对测风塔布置问题进行分析和讨论，找出山地风电场测风塔选址的具体原则和要求，同时对复杂地形风电场测风塔的布置给出了相关建议。
关键词：宏观选址风资源测风塔1引言风力发电场宏观选址是整个风电场前期设计的重要环节。
风电场的宏观选址是在风电场审批规划阶段，进行大范围的风电场场址和测风塔位置的选择。
宏观选址的可靠与否对后期风电场设计、建设、运营及投资收益有着决定性的影响。
目前，我国风电场所处的地形条件越来越复杂。
当风力发电机机组建设在山地上时，由于地形的起伏变化会使得每个风机位置所处的空气流动环境不同，发电量也就有所差别。
因此，在项目前期准确地进行复杂地形风电场选址就变得尤为重要，直接关系到后续风电场建设的成败。
2格林威治云平台在复杂风电场宏观选址阶段的应用格林威治平台是远景能源公司全球首创的基于智能传感网和云计算的智慧风场全生命周期管理系统。
该系统可以为客户提供风电场规划、风资源评估等技术解决方案[1]。
以往的宏观选址由于缺少政府规划及相关资料，风电项目开发人员只能寻访调研当地居民，根据经验判断风场是否存在开发价值。
而“格林威治”云平台高精度的风资源图谱让宏观选址有了一定的全局观，至少在两个方面颠覆了传统的宏观选址做法。
一方面，每个机位点的风资源情况都能直观的看到，相关人员可以在室内轻松完成选址工作，极大地提高了工作效率；另一方面，“格林威治”云平台能基于一套完整的科学理论和风资源数据自动推荐测风塔的布置位置，使得测风塔的代表性大大提高。
因此，“格林威治”云平台不仅节约了项目开发的时间成本，还大大降低了项目的投资风险，极大地提高了风电项目的可行性。
3复杂地形风电场的测风塔布置研究某拟建风电场位于韶关市新丰县遥田镇山脊上，属低中山地貌，地面高程450m～900m，场址植被覆盖总体良好，以杂树、灌木为主。
远景能源“格林威治”云平台颠覆传统宏观选址模式
便捷、精准、低成本，2小时圈定风资源花钱、花力气、花时间寻找风资源的传统做法正被远景能源的“格林威治”云平台颠覆，有眼光的先行者已经在平台上便捷、精准、低成本地找到了资源。
2014年12月之前，从事了多年新能源开发和管理工作的十一科技投资开发（北京）副总贾峻完全没有想到，自己可以坐在办公室，花了不到2个小时，就在山西圈定了两个风电项目的地址，这2个小时还包括了反复验证所用去的时间-- 这完全颠覆了风电场传统的宏观选址模式。
整个宏观选址的过程，贾峻都是在远景能源的“格林威治”云平台上进行的。
“速度很快，我需要的宏观选址的信息都能给我，简直像有一双寻找潜在风电场资源的天眼。
”贾峻说。
在电力系统工作数年的贾峻在2010年进入新能源行业，在这四年开发与管理工作中，他很大一部分时间都花在了风电项目开发的最前端：找资源、圈资源、占资源。
跟行业所有风电场宏观选址工作者一样，贾峻和他的团队奔走在各地，一个县一个县地去寻访当地干部和村民，再根据地形判断和当地人的经验，锁定风大的山头。
即便前期做了如此多繁琐的工作，还是有一种不安伴随着贾峻-- 很难保证每次的宏观选址都会精准、不留遗憾。
贾峻还记得2011年夏天，当时还在中国风电集团工作的他，带领湖南分公司的同事经过6个小时山路的颠簸，之后爬了3小时的荒山，却发现并不适合开发，辛劳之后的无功而返使大家的心情跌倒了谷底。
但是，在寻找资源的过程中，这也只不过是众多失败中的一次。
人的精力无谓损耗只是一方面，更大的风险在于，这些依靠当地人的信息和过往经验做出的选址判断并非完全精准。
如果判断了一块风资源不错，就要在这儿立测风塔测。
而仅凭经验立塔，能够测出好数据，找到好资源的比率也就三成。
拿到测风数据后，再来确定这个项目是否可以做下去。
但是，有时候测风塔的数据并不具代表性，一旦据此做了宏观选址，就等于把投资风险预埋在这个风电场项目了。
这正是行业的痛点。
便捷、精确、低成本这种宏观选址的模式就要终结了。
智慧能源管理云平台建设方案
法律合规风险应对
深入了解相关法律法规和政策要求， 建立合规管理体系，确保平台建设符 合相关法规和政策要求。
08
总结与展望
总结
1
智慧能源管理云平台建设方案是一个全 面的能源管理解决方案，旨在提高能源 利用效率、降低能源消耗和减少环境污 染。
2
该方案结合了云计算、大数据、物联网 和人工智能等技术，实现了对能源数据 的实时采集、分析和优化，为能源企业 提供了更加智能、高效和可靠的管理手 段。
促进信息技术与能源技术的融合 ，推动科技创新和产业升级。
01
02
提高能源利用效率，减少能源浪 费，缓解能源短缺问题。
03
04
提升能源产业水平，推动经济发 展，增强国际竞争力。
02
平台建设目标与功能需求
建设目标
1 实现能源数据的实时监控
$item1_c通过建立云平台，可以实时监控各种能源的使 用情况，包括电力、燃气、水等，确保能源使用的透明 度和可控性。
求。
安全性
加强数据安全保护，确保数据 的安全性和隐私性。
可扩展性
采用可扩展的技术方案，满足 未来业务增长的需求。
04
平台应用场景与案例
应用场景
01
工业能源管理
针对工业园区、制造企业的能 源消耗进行实时监测、分析和 优化，提高能源利用效率，降 低运营成本。
02
城市能源管理
对城市能源供应、消费、库存 等进行全面监测和调度，实现 城市能源的统筹规划、智能调 配和安全稳定供应。
3
智慧能源管理云平台建设方案在国内外 市场均具有广泛的应用前景，对于促进 能源行业的可持续发展和提升能源利用 效率具有重要意义。
展望未来发展
随着技术的不断进步和创新，智慧能源 管理云平台将会更加智能化、高效化和 可靠化，为能源企业提供更加全面的解
远景能源“格林威治”云平台,促进风电市场的理性繁荣
借助风电场数字模型管理新能源投资风险远景能源“格林威治”云平台，促进风电市场的理性繁荣10月22日，在“2014北京国际风能大会暨展览会（CWP2014）”上，远景能源正式发布为管理新能源投资风险而生的“格林威治”（Greenwich TM）云平台。
远景“格林威治”云平台打通了风电资产项目投资从发起到管理、优化的全周期, 借助风电场数字模型，全面管理新能源投资风险。
“格林威治”云平台灵感来源于帮助开创大航海时代的格林威治天文台。
作为能源软件的颠覆者，远景的“格林威治”云平台将以云服务的方式为行业提供免费的平台，与有志于提升行业健康发展的投资商、设计院和设备供应商建立良好的合作关系，立足“格林威治”云平台营造更精准、更可控风险的风电行业投资环境。
远景的“格林威治”云平台借助大数据分析和高性能计算技术，为客户提供风电场规划、测风方案管理，风资源评估、精细化微观选址、风场设计优化、经济性评价、资产后评估分析等全方位的技术解决方案，帮助客户提升风场实际投资收益20%以上。
远景能源“格林威治”云平台，是基于与国家超级计算中心核心单位的强强联手，将超过千万亿次的高性能计算资源引入到风力发电行业实现高精度流体仿真和气象模式，并且基于大数据架构和云服务模式使之分享到整个行业，帮助风电投资商实现全过程把控项目投资风险、可靠优化资产投资的方案。
据悉，远景“格林威治”云平台的创想灵感来自于人们早已认知的格林威治天文台。
具体到风电行业来说，无论是测风管理还是微观选址，无论是机组选型还是机型排布，在不同阶段参与的技术人员使用的工具和方法各有不同，缺少开发设计阶段全过程的管理以及重点环节专业性的把控，最终导致不确定性累积，这也是为什么同一个风电场，不同设计院、不同咨询公司的评估电量差异较大的原因，由此造成了不必要的资产投资失误。
针对风电项目投资无法有效管控风险和有效优化设计的现状，远景能源决定做一款类似格林威治之于航海意义的风场软件产品，让风场的设计和投资更精准，为风电行业的投资评估和风险管理找到一个准绳，也让“格林威治”成为行业利用知识和积累知识的大平台。
远景智慧风场全生命周期管理价值何在
近年来，走出低谷的国内风电产业一改此前“粗放型”的发展管理方式，把提高效率作为企业“稳增长”的当务之急。
业内资深专家表示，我国风电产业正步入“精益管理”时代。
精益管理需要在精细化上做文章，体现在风电场的全生命周期管理之中，既包括前期的设计、投资、风险评估精细化，也包括中期通过合理的风机选型提高发电效率，还包括后期的智能化运维和资产优化管理，提升风电场的能量可利用率。
“远景能源对于风电产业精益管理的需求早有准备，从硬件到软件，为客户提供全生命周期一揽子的智慧能源管理解决方案，包括基于云平台的风电场设计优化和投资风险管理软件‘格林威治’、Wind OSTM智慧风场管理平台以及智能风机都是远景智慧风场全生命周期管理的产品。
”远景能源战略业务负责人孙捷说。
“格林威治”：风电场设计、投资再精准一些远景能源“格林威治”云平台，是基于与国家高性能计算资源的强强联手，将超过千万亿次的高性能计算资源引入到风力发电行业实现高精度流体仿真和气象模式，并且基于大数据架构和云服务模式使之分享到整个行业，帮助风电投资商实现全过程把控项目投资风险、可靠优化资产投资的方案。
具体来说，远景能源综合解决方案负责人李恒表示，与传统的风电场设计软件相比，除了充分利用高性能计算，大数据和云服务等现代化信息手段之外，远景“格林威治”旨在基于风电场全过程的不确定性管理，依靠气象模式，CFD流体仿真和优化引擎的核心技术进步为风电场投资评估和风险管理提供一套标准化工具方法，为风电产业的健康发展提供一个精确的方向。
中广核风电枣庄山亭300兆瓦低风速复杂山地风电场，是远景“格林威治”实际测试的首个重点项目。
该风电场项目相当于6个50兆瓦常规项目的体量，项目位于低山丘陵地区，地形复杂项目设计难度较大。
远景“格林威治”通过测试发现了48个机位风的负切变问题，引起了主管该项目总体设计的山东电力工程咨询院和业主中广核风电的高度重视。
远景能源为枣庄山亭风电场配置两种机型，“格林威治”的机组排布引擎可以在32秒的时间中完成宏观选址规划;在30分钟内完成高分辨率的流体仿真;在10分钟时间内完成支持多机型混排的高精度的高度定制优化微观选址，并且可以将远景智能风机特有的风电场协同控制策略融入到风机的微观选址排布方案，可以实现超过10%的发电量提升，进而实现用户指定经济性指标最优。
“格林威治”,为管理风电场投资风险而生
“格林威治”，为管理风电场投资风险而生?作者：薛辰来源：《风能》2014年第09期对于许多风电场投资人来说，投资收益率不精准一直是一个头疼的问题，而更让人困惑的是，同一个风电场，不同设计院、不同咨询公司的评估电量差异也较大。
或许，你不明白其中的原因，因为你很难想象，动辄数亿乃至数十亿投资规模的风电项目，在其长达两年的项目资源测量和规划设计周期内，竟然缺乏成熟的信息化过程管控工具，并且项目规划设计的基因很大程度上受制于国外软件，而销售软件的公司出于商业上利于批量中小客户推广的考虑，往往会对软件作大幅度“精简”，致使流体仿真的精度大打折扣。
而一旦看到了本质问题，你就不难理解风电场投资人的头疼之处。
不过，这样的局面或许很快就能改善了。
因为，远景“格林威治”风电场设计云平台正是终结上述现状的有益尝试。
好消息是，远景开发的这款基于云平台的风电场设计和投资软件——“格林威治”顺利通过了测试，且有了成功的应用案例。
与传统的风电场设计软件相比，除了充分利用高性能计算、大数据和云服务等现代化信息手段之外，“格林威治”旨在针对风电场全过程的不确定性管理，依靠气象模式、CFD流体仿真和优化引擎的核心技术进步，为风电场投资评估和风险管理提供一套标准化工具方法，为风电产业的健康发展提供一个精确的方向。
实际上，远景“格林威治”云平台的创想灵感来自于人们早已认知的格林威治零度子午线。
这要回到1675年，那时英国正在跨越大洋扩张势力，但海上航行只能凭借日月星辰来判断船只所处的纬度，因此查理二世决定在格林威治山顶建立英国皇家天文台寻找确定航海经度的办法，用以改善航海与天文学。
1767年，格林威治的皇家天文学家们摸清了主要天体的准确位置和运行规律，制成世界上首张航海图。
从此，英国船队在海洋中可以根据星星的位置精密确定船的方位，从而奠定了英国在大航海时代的霸主地位。
1884年，国际经度会议通过决议，以格林威治天文台的经线为本初子午线，即零度经线，以此计算地球上的经度确定。
远景能源风电技术培训
风机性能是否达 到设计的要求？
是否有技改提升 的空间？
流体模型是否准确？
37
5.2
后评估做啥？
设计后评估：降低前期设计的误差、风险
运行后评估：分析风电场运行的主要损失、可靠性 产品后评估：分析风机性能表现、可靠性等指标 对标后评估：多个风电场对比评估 技改后评估：分析技改带来的提升
38
总结：
优化产能(Output)
Type of terrain 地形种类 Mud Flats, ice 泥滩，冰 Smooth sea平静的海面 Sand沙滩 Z0(m) 粗糙度长度 0.00001 0.0001 0.0003 0.10 α：风切变指数
Snow surface雪地 Bare soil土地
Low grass, steppe草原 Fallow field荒地 Open farmland开阔农田 Shelter belts防护林带 Forest and woodland森林 Suburb郊区 City城市
0.001 0.005
0.01 0.03 0.05 0.3 0.5 0.8 1 0.32
18
0.13
0.19
1.4
风的影响因素——热稳定度
• 大气热稳定度：近地层大气作垂直运动的强弱程度
• 描述大气热稳定度 梯度理查逊数 Monin-Obukhov 长度
19
1.4
风的影响因素——热稳定度
测量方式
水平分辨率 垂直分辨率
热辐射/反射
30 20
孔径雷达/C波段
90 16
孔径雷达/X波段
30 16
粗糙度指地面覆盖物。表征值采用粗糙度长度。
Globcover2009 2009 Landcover 2014
远景能源格林云平台发布会落幕
近日，远景能源在北京召开了格林云平台新产品发布会，面向近百家新能源开发商、设计院介绍了由格林威治云平台、智慧风场操作系统Wind OS™以及高级应用Wind Apps构成的格林云平台。
远景能源综合解决方案负责人李恒介绍，风电投资面临着风险不可控的难题，风电巨额资产却没有形成巨额的回报。
与美国风电资产对比，在相同风资源和发电能力下，中国风电资产发电量低于美国15%-20%，限电、设备质量仅是部分原因，更多的原因在于对风电资产的管理和信息化工具利用不足上。
为了帮助风电场实现全生命周期的标准化管理，以及对核心价值指标的精确评价，远景能源推出格林云平台，跟有志于构建行业良性生态的格林联盟一起，共同开创风电大航海时代。
风场设计和评估平台格林威治，可以将风险量化，从而实现风险全过程的管控。
智慧风场操作系统Wind OS™平台能够真正实现资产保值增值，帮助风场运维成本下降20%-30%，让过往驻守风电场、处于金字塔底端的年轻人，能够更加优雅的工作。
基于Wind OS™的高级应用Wind Apps，可以在操作系统上持续生长，针对性地解决资产、投资、运行管理中的问题，更重要的是，可以将解决问题的方法产品化。
“大白”，告诉你风场电量损失的真相根据2012年的统计数据，中国风电场的时间可利用率平均达到了97.86%，处于世界领先水平。
风机进入较高时间利用率的阶段以后，再沿用这样的指标评体系，实际上就进入了一个误区，因为它模糊了好风机与坏风机、好风场与坏风场的差别，从发电量的角度看，它对价值创造的意义已不大，而基于互联网技术的能量利用率(EBA=实际发电量/理论发电量)风电场评价体系却能改变这种现状，成为划时代的风电资产管理模式。
格林云新产品发布会上，远景能源推出了新版EBA模块，建立了以EBA为核心价值指标的资产评价标准体系。
这款被远景称为“大白”的评估模块意在让风电场的电量损失原因“真相大白”。
在运行的风电场，通过EBA模块的人工智能和数据挖掘技术精准计算，可以得出各类因素损失的发电量和影响EBA的比重，做到各类损失“真相大白”，让投资人和业主清晰地看到，谁拿走了发电量。
格林威治为山地风电场保驾护航-案例部分
33台WTG-1.5 49.5MW
44台WTG-2.3 101.2MW
5
传统商业CFD的计算精度及优化指标掩盖机组的安全风险
山东项目：复杂崮地形，扇区负切变、高湍流对机组载荷安全产生巨大影响
6
传统商业CFD的计算精度及优化指标掩盖机组的安全风险
利用高精度CFD仿真，考虑机组安全的优化指标，规避安全风险的同时带来电量的 优化提升。
机型1 台数 机型2 台数 总装机容量(MW) 发电小时数(h) 全部投资(调整所得税后) 内部收益率(%) 资本金内部收益率% 资本金财务净现值(万元)
原方案 WTG1_80 50 WTG2_80 100 300 1992 10.30%
优化方案 WTG1_80 90 WTG3_80 60 300 2006 10.59%
3
测风数据完整性差、处理标准不统一带来的误差
贵州山地项目：多冰冻、数据完整性低，多塔测量时间不足一年 不同的处理标准、方法，导致最后的风速差异达到6%
测风塔 m1208 m1307
设计院风速 (m/s) 6.33 5.10
第三方风速 (m/s) 6.45 5.20
格林风速 设计院插补后完 第三方插补后完整 格林插补后完整 设计院代表年 第三方代表年 格林代表年风 整年风速(m/s) 年风速(m/s) 年风速(m/s) 风速(m/s) 风速(m/s) 速(m/s) (m/s) 6.48 5.15 6.39 4.77 6.88 5.20 6.82 5.01 6.39 4.77 6.40 5.30 6.75 4.96
河南一山地风场，施工 降方达16米， 并形成局部的挡风墙。
超过2%的发电量损失 和载荷安全风险
9
24.53% 60520.83
2小时圈定风资源 “格林威治”云平台宏观选址功能颠覆传统模式
2小时圈定风资源“格林威治”云平台宏观选址功能颠覆传统模式在2014年12月之前，从事了多年新能源开发和管理工作的十一科技投资开发（北京）副总贾峻完全没有想到，自己可以坐在办公室，花了不到2个小时，就在山西圈定了两个风电项目的地址，这2个小时还包括了反复验证所用去的时间——这完全颠覆了风电场传统的宏观选址模式。
整个宏观选址的过程，贾峻都是在“格林威治”云平台上进行的。
“速度很快，我需要的宏观选址的信息都能给我，简直像有一双寻找潜在风电场资源的天眼。
”贾峻说。
在电力系统工作数年的贾峻在2010年进入新能源行业，在这四年开发与管理工作中，他很大一部分时间都花在了风电项目开发的最前端：找资源、圈资源、占资源。
跟行业所有风电场宏观选址工作者一样，贾峻和他的团队奔走在各地，一个县一个县地去寻访当地干部和村民，再根据地形判断和当地人的经验，锁定风大的山头。
即便前期做了如此多繁琐的工作，还是有一种不安伴随着贾峻——很难保证每次的宏观选址都会精准、不留遗憾。
贾峻还记得2011年夏天，当时还在中国风电集团工作的他，带领湖南分公司的同事经过6个小时山路的颠簸，之后爬了3小时的荒山，却发现并不适合开发，辛劳之后的无功而返使大家的心情跌倒了谷底。
但是，在寻找资源的过程中，这也只不过是众多失败中的一次。
人的精力无谓损耗只是一方面，更大的风险在于，这些依靠当地人的信息和过往经验做出的选址判断并非完全精准。
如果判断了一块风资源不错，就要在这儿立测风塔测。
而仅凭经验立塔，能够测出好数据，找到好资源的比率也就三成。
拿到测风数据后，再来确定这个项目是否可以做下去。
但是，有时候测风塔的数据并不具代表性，一旦据此做了宏观选址，就等于把投资风险预埋在这个风电场项目了。
这正是行业的痛点。
便捷、精确、低成本这种宏观选址的模式就要终结了。
贾峻说，远景“格林威治”云平台为整个行业打开了风电场宏观选址的新天地，在这个平台上，他准确地圈定了山西的两个容量分别为10万千瓦和15万千瓦的风电场项目的地址。
远景能源的能源互联网技术
一阵好风刮过风电场，可留下的电量总让你有点失望。
不过，你不必再为此困惑和忧伤，远景能源的能源互联网技术或许能让你的心情豁然开朗。
远景能源的追问始于3 年前，这家公司研发的智慧风场Wind os ™操作系统率先在美国能源市场风生水起，目前已有美国Pattern 能源、大西洋电力、Orion 等能源公司使用这款系统，仅在美国它所管理的新能源资产超过1000 万千瓦。
远景能源的追问始于3年前，这家公司研发的智慧风场Wind osTM操作系统率先在美国能源市场风生水起，目前已有美国Pattern能源、大西洋电力、Orion等能源公司使用这款系统，仅在美国它所管理的新能源资产超过1000万千瓦。
在这些美国公司看来，这款基于物联网和云计算的Wind osTM操作系统是一款很酷的互联网产品，不但可以让风电场能量损失的黑洞清晰可见，还彻底解决了推进能量利用率(EBA)管理模式的技术难题。
据远景能源美国休斯顿全球数字能源应用中心智慧风场软件服务总监Tim Hertel介绍，几年前，有欧美风电场运营商提出过这一概念，但由于计算模型的不确定性，这一概念并没有完全落地。
这位EDPR的前技术总监坦诚地告诉《风能》，加入远景能源之前，他遇到的难题是不能紧密地把风电场和风机的数字模型结合在一起，但在远景能源他认识了“格林云”——，无论是风电场的实时流场模型，还是风机运行数据，都能算得精准，而且远景能源凭借智能风机、智慧风场、能源互联网信息化领域的雄厚技术与数据积累，已成为全球首家将EBA概念演进为风电场管理模式的公司。
为什么远景能源如此看重EBA，并将其视为改变风电场评价体系的战略性产品?远景能源智慧风场解决方案负责人李恒这样告诉《风能》，“从历史的角度看，在风机故障率较高、利用率较低的风电发展初期，时间利用率对促进风机质量的提升起到过积极作用，但风机进入较高时间利用率的阶段以后，再沿用这样的指标评体系，实际上就进入了一个误区，因为它模糊了好风机与坏风机、好风场与坏风场的差别，从发电量的角度看，它对价值创造的意义已不大，而基于互联网技术的能量利用率(EBA)风电场评价体系却能改变这种现状，成为划时代的风电资产管理模式。
大数据应用与实践(9)
大数据应用与实践（9）胡经国本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。
本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。
二十、能源行业大数据应用案例下面，从格林威治云平台、阿波罗光伏云、智慧光伏云三个大数据应用案例中，并从应用背景、数据源、图说场景、实现途径、应用效果五个视角，观察大数据在能源行业中的应用状况。
1、格林威治云平台给风电场选址定标准⑴、应用背景在风能资源开发与管理中，风电场选址一直是风电项目的最前端、最关键的工作之一。
由于风力具有间歇性和难以量化的特征，传统风电场选址的难点体现在以下三个方面：一是可以利用的统计数据资源较少，可利用的如测风塔的数据不具有绝对的代表性；二是依靠当地人的信息和过往经验做出的判断并非完全精确，风险较大；三是人工实地现场选址覆盖范围广，操作难度大，且选址周期长。
远景能源公司全球首创的格林威治云平台，是基于智能传感网和云计算的智慧风场全生命周期管理系统。
该系统可以为客户提供风电场规划、风资源评估、精细化微观选址等技术解决方案。
⑵、数据源①、风电企业数据风电场设计数据、风电场实时流体模型数据、风机设计数据、风机模拟数据等。
②、其他数据地理位置数据、公共天气数据、风速数据、海拔数据等。
⑶、图说场景（见下图）⑷、实现路径通过格林威治云这一风电管理平台，用大数据产品对风电企业数据进行整合，绘制高精度风资源图谱；用户可以通过电脑终端登录该云平台或者通过云平台的移动端，迅速查询到某个地方的风速、海拔、风资源情况等等。
该平台可以在短时间内，迅速做出风机布置规划、项目容量，计算投资收益率，给出具体的测风方案。
⑸、应用效果①、查询方便格林威治的机组排布引擎，可以在很短时间内完成宏观选址规划；完成高分辨率的流体仿真；完成支持多机型混排的、高精度的、高度定制优化的微观选址。
在一个风电场设计专业人员的操控下，整个风电场设计过程在1小时内全部完成。
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便捷、精准、低成本，2小时圈定风资源
花钱、花力气、花时间寻找风资源的传统做法正被远景能源的“格林威治”云平台颠覆，有眼光的先行者已经在平台上便捷、精准、低成本地找到了资源。
2014年12月之前，从事了多年新能源开发和管理工作的十一科技投资开发（北京）副总贾峻完全没有想到，自己可以坐在办公室，花了不到2个小时，就在山西圈定了两个风电项目的地址，这2个小时还包括了反复验证所用去的时间-- 这完全颠覆了风电场传统的宏观选址模式。
整个宏观选址的过程，贾峻都是在远景能源的“格林威治”云平台上进行的。
“速度很快，我需要的宏观选址的信息都能给我，简直像有一双寻找潜在风电场资源的天眼。
”贾峻说。
在电力系统工作数年的贾峻在2010年进入新能源行业，在这四年开发与管理工作中，他很大一部分时间都花在了风电项目开发的最前端：找资源、圈资源、占资源。
跟行业所有风电场宏观选址工作者一样，贾峻和他的团队奔走在各地，一个县一个县地去寻访当地干部和村民，再根据地形判断和当地人的经验，锁定风大的山头。
即便前期做了如此多繁琐的工作，还是有一种不安伴随着贾峻-- 很难保证每次的宏观选址都会精准、不留遗憾。
贾峻还记得2011年夏天，当时还在中国风电集团工作的他，带领湖南分公司的同事经过6个小时山路的颠簸，之后爬了3小时的荒山，却发现并不适合开发，辛劳之后的无功而返使大家的心情跌倒了谷底。
但是，在寻找资源的过程中，这也只不过是众多失败中的一次。
人的精力无谓损耗只是一方面，更大的风险在于，这些依靠当地人的信息和过往经验做出的选址判断并非完全精准。
如果判断了一块风资源不错，就要在这儿立测风塔测。
而仅凭经验立塔，能够测出好数据，找到好资源的比率也就三成。
拿到测风数据后，再来确定这个项目是否可以做下去。
但是，有时候测风塔的数据并不具代表性，一旦据此做了宏观选址，就等于把投资风险预埋在这个风电场项目了。
这正是行业的痛点。
便捷、精确、低成本
这种宏观选址的模式就要终结了。
贾峻说，远景“格林威治”云平台为整个行业打开了风电场宏观选址的新天地，在这个平台上，他准确地圈定了山西的两个容量分别为10万千瓦和15万千瓦的风电场项目的地址。
贾峻在“格林威治”云平台上做这两个项目的宏观选址用了不到2个小时，而且还包括反复验证所用去的时间。
他开心的是，坐在办公室的电脑前就轻松搞定了两个项目的宏观选址，几乎没有什么成本，而请设计院做这样规模的宏观选址设计，不但要耗费更多的时间，而且还要沟通的精力以及一些经济成本。
贾峻说，在“格林威治”云平台上做完这两个项目的宏观选址，再去现场就会心中有数、有的放矢，要在现场查看的也仅是一些限制条件，比如地下有没有矿产、土地属性等等，总之是去落实和解决比较明确的问题。
“拿到山西风电场项目宏观选址的数据和计算结果后，我又与当地临近在运行的风电场进行比对，感到‘格林威治’宏观选址很靠谱，甚至可以说精准。
”贾峻这样表述。
事后，贾峻在向同行介绍在“格林威治”云平台上做宏观选址时，仍然兴奋不已。
目前行业常规的风资源图谱，其精度是3000米X 3000米，而他在“格林威治”云平台上使用的风资源图谱的精度是100米X 100米。
于是，贾峻强调说，“更高的精度，让我把目标区域的风资源看得清清楚楚。
”
正是使用如此高精度的风资源图谱，贾峻在办公室里动动电脑鼠标就圈出一个多边形的场址，系统在1分钟内就帮他做出了风机布置规划、项目容量，以及大致的投资收益率。
接下来，系统又帮他把具体的测风方案做出来，包括立多少个测风塔、立在什么位置，等等，
“完全是宏观选址一条龙服务。
”
贾峻说，在“格林威治”云平台上，他还使用宏观选址对北方地区已经圈定的风资源区块进行了筛查，挑选出了更高开发价值的区块，确定了适用的风电场场址。
在贾峻看来，“格林威治”云平台上的宏观选址至少在两个方面颠覆了传统的宏观选址做法：一方面，高精度的风资源图谱让宏观选址有了全局观，不再靠“盲人摸象”，每个机位点的风速一目了然；另一方面，有了风机布局规划，测风塔的树立就不像以往那样，仅仅建立在支离破碎的经验上，而是基于一套完整的算法，将测风方案和整个区域的规划绑定在一起，这改变了传统做法，让测风塔具有了真正的代表性。
贾峻说，“特别值得一提的是，‘格林威治’云平台上的宏观选址，可以通过高精度的风资源图谱来评判已有测风方案的瑕疵程度，以重新确认已圈风资源的真实的状况和开发价值。
”
对于贾峻和他的团队来说，远景“格林威治”云平台又释放出了“红利”。
据他了解，2015年元旦，新版的宏观选址把数百家在运行风电场的参考设计值纳入到该模块之中，其中包括风电场发电量、机型、业主等信息。
这样，就可以拿自己的风电场项目跟临近的在运风电场进行比对，以便更准确地把握未来风电场宏观选址的精准度，在最初的一步植入优质基因，对风电场的出生是一件好事。
不仅如此，2015年元旦，远景还要发布移动版本的“格林威治”云平台。
这样，这样一来就可以在手机上寻找风资源，进而更便捷地进行风电场宏观选址了。
贾峻认为，还有一点必须提及，“格林威治”云平台上的宏观选址就类似一双寻找潜在风电场资源的天眼。
“对比以前寻找资源的做法，自2014年12月1日“格林威治”云平台正式上线后，风电项目开发工作正式步入了互联网时代。
”贾峻斩钉截铁地说。