風機制造完畢后，內置的嵌入式傳感器就可以聯網，它們生成的數據將實時地利用GE的Predix軟件平臺進行分析，這讓運營商可以監測風機、風電場甚至整個行業編隊的性能數據。這些數據提供可能影響性能的溫度信息，風機失調或振動信息。更多數據被收集后，這個系統還可以自我學習，變得預測能力更強，而且可以避免通常因風機老化而帶來的維護問題……這就是GE先進的數字化風場。

　　讓整個風場的風機變得“聽話”，同時提高風電場近20%的發電量，對智能化控制水平提出了較高的要求

　　風機智能控制作用不容小覷

　　風機的控制系統是風機的重要組成部分，它承擔著風機監控、自動調節、實現最大風能捕獲以及保證良好的電網兼容性等重要任務。它主要由監控系統、主控系統、變槳控制系統以及變頻系統幾部分組成。

　　“與其他自動化產品相比，由于風電場常常建設在沙漠、海上等十分嚴酷的環境中，風電機組現場運行環境惡劣，風電行業對自動化產品的要求就更為嚴苛，要求風電控制系統要具有強大的數據存儲功能、完善的安全保護功能以及較強的開放性。變槳系統是風機安全運行的最后一個環節，無論出現什么問題，包括系統掉電、驅動器故障等，都要求變槳系統能完成順槳功能。”一位從事風機制造的業內人士介紹。 事實上，風機控制系統不僅與風機質量密不可分，更與風機發電效率直接掛鉤。國內風電領域制造商遠景能源公司，為風機安裝了600多個傳感器，200萬行控制代碼。與普通風機相比，發電效益提升20%。又如GE為E.ON公司的283臺風機通過配備智能風驅軟件為風電場增加了4%的輸出電量。

　　可見，智能控制系統對于風電機組的作用不容小覷。“但是目前，只有少量已投運的風電機組在應用智能化技術，業內整機制造商開始重視機組控制系統設計提升，控制系統改進對風場的效能提升明顯。可以預見，風電機組控制提升和智能化技術的應用前景非常廣闊。”天津瑞能電氣有限公司經理劉博表示。 以GE為例，“在GE全球裝機的25000臺風機中，我們在實時監控其中19000臺風機的運行情況。這19000臺風機中我們每年檢測的數據可達到1TB。如果再加上客戶他們實時監控的數據，可能要達到幾個TB的數據量。海量數據的處理和整合給我們提供了一個基礎，這個分析結果能夠幫助我們知道如何讓風機運行得更好，我們要做的目標就是讓機群明天運行的比今天更好。”GE可再生能源事業部總裁AnneMcEntee表示。

　　專家表示，應加快風機智能控制技術的研發和應用。采用CFD計算機輔助設計技術和風機調節數字變頻技術將越來越普遍。通過集成應用計算機技術，從而達到風機性能的最優化。

　　應與大數據“嫁接”

　　“只是控制程序提升遠遠不夠，如何進一步提升風機的控制水平？我們認為數據的透明性現在是關鍵。目前的現象是，一些風機制造商采購來的風機部件、信息資料不完整，這就導致出廠的部件資料不詳細，機組編碼與部件編碼不匹配，沒有建立維護清單，沒有以機組為單位的成本數據，沒有按部件進行故障分類，沒有建立故障率知識庫等，導致機組成本越來越高。為克服這些難題，我們認為智能控制應與大數據相結合。大數據應用在風電領域必然可以發揮巨大的作用。”劉博表示。

　　事實上，近年來大數據在風功率預測、智能診斷、備件管理和風機性能提升上等方面的成效逐漸顯現。據劉博介紹，在大數據的前提下，診斷系統可以更加完善，診斷系統在風場的局域網包含本地程序和本地數據庫，SCADA接口。遠程診斷中心包含了基本數據庫，故障診斷專家等。 遠景能源CEO張雷也有同感：“在葉片和風機上裝雷達及傳感器十分有意義。雷達可監測風的流動性、強弱，再經過傳感器來收集各項數據，匯總到云端計算分析。控制系統可以集成智能控制、測量技術、數據分析專家系統、主動性能控制和基于可靠性的決策算法等，來幫助提高發電效率。”目前，大數據在風電領域已經邁出了重要一步，但當前存在的問題仍不容忽視，將風機、風場的數據匯集起來并非易事。這些數據分散在風機制造商、風場業主、系統運營商和運維服務商等多個環節手中，他們能從這些數據中得到利益卻無法做到合理分配，所以，有些利益相關方寧愿不分享這些數據。

　　如果多家風機制造商都公開風機的設計數據，那將是整個行業的幸事，通過交流和分享，風機的設計會有所改善性，性能會提高。共建并分享運營數據，才能激發數據應用全部潛力。