整個宏觀選址的過程，賈峻都是在“格林威治”云平臺上進行的。“速度很快，我需要的宏觀選址的信息都能給我，簡直像有一雙尋找潛在風電場資源的天眼。”賈峻說。

　　在電力系統工作數年的賈峻在2010年進入新能源行業，在這四年開發與管理工作中，他很大一部分時間都花在了風電項目開發的最前端：找資源、圈資源、占資源。跟行業所有風電場宏觀選址工作者一樣，賈峻和他的團隊奔走在各地，一個縣一個縣地去尋訪當地干部和村民，再根據地形判斷和當地人的經驗，鎖定風大的山頭。即便前期做了如此多繁瑣的工作，還是有一種不安伴隨著賈峻——很難保證每次的宏觀選址都會精準、不留遺憾。

　　賈峻還記得2011年夏天，當時還在中國風電集團工作的他，帶領湖南分公司的同事經過6個小時山路的顛簸，之后爬了3小時的荒山，卻發現并不適合開發，辛勞之后的無功而返使大家的心情跌倒了谷底。但是，在尋找資源的過程中，這也只不過是眾多失敗中的一次。

　　人的精力無謂損耗只是一方面，更大的風險在于，這些依靠當地人的信息和過往經驗做出的選址判斷并非完全精準。如果判斷了一塊風資源不錯，就要在這兒立測風塔測。而僅憑經驗立塔，能夠測出好數據，找到好資源的比率也就三成。

　　拿到測風數據后，再來確定這個項目是否可以做下去。但是，有時候測風塔的數據并不具代表性，一旦據此做了宏觀選址，就等于把投資風險預埋在這個風電場項目了。

　　這正是行業的痛點。

　　便捷、精確、低成本

　　這種宏觀選址的模式就要終結了。賈峻說，遠景“格林威治”云平臺為整個行業打開了風電場宏觀選址的新天地，在這個平臺上，他準確地圈定了山西的兩個容量分別為10萬千瓦和15萬千瓦的風電場項目的地址。

　　賈峻在“格林威治”云平臺上做這兩個項目的宏觀選址用了不到2個小時，而且還包括反復驗證所用去的時間。他開心的是，坐在辦公室的電腦前就輕松搞定了兩個項目的宏觀選址，幾乎沒有什么成本，而請設計院做這樣規模的宏觀選址設計，不但要耗費更多的時間，而且還要溝通的精力以及一些經濟成本。

　　賈峻說，在“格林威治”云平臺上做完這兩個項目的宏觀選址，再去現場就會心中有數、有的放矢，要在現場查看的也僅是一些限制條件，比如地下有沒有礦產、土地屬性等等，總之是去落實和解決比較明確的問題。

　　“拿到山西風電場項目宏觀選址的數據和計算結果后，我又與當地臨近在運行的風電場進行比對，感到‘格林威治’宏觀選址很靠譜，甚至可以說精準。”賈峻這樣表述。

　　事后，賈峻在向同行介紹在“格林威治”云平臺上做宏觀選址時，仍然興奮不已。目前行業常規的風資源圖譜，其精度是3000米*3000米，而他在“格林威治”云平臺上使用的風資源圖譜的精度是100米*100米。于是，賈峻強調說，“更高的精度，讓我把目標區域的風資源看得清清楚楚。”

　　正是使用如此高精度的風資源圖譜，賈峻在辦公室里動動電腦鼠標就圈出一個多邊形的場址，系統在1分鐘內就幫他做出了風機布置規劃、項目容量，以及大致的投資收益率。接下來，系統又幫他把具體的測風方案做出來，包括立多少個測風塔、立在什么位置，等等，“完全是宏觀選址一條龍服務。”

　　賈峻說，在“格林威治”云平臺上，他還使用宏觀選址對北方地區已經圈定的風資源區塊進行了篩查，挑選出了更高開發價值的區塊，確定了適用的風電場場址。

　　在賈峻看來，“格林威治”云平臺上的宏觀選址至少在兩個方面顛覆了傳統的宏觀選址做法：一方面，高精度的風資源圖譜讓宏觀選址有了全局觀，不再靠“盲人摸象”，每個機位點的風速一目了然;另一方面，有了風機布局規劃，測風塔的樹立就不像以往那樣，僅僅建立在支離破碎的經驗上，而是基于一套完整的算法，將測風方案和整個區域的規劃綁定在一起，這改變了傳統做法，讓測風塔具有了真正的代表性。賈峻說，“特別值得一提的是，‘格林威治’云平臺上的宏觀選址，可以通過高精度的風資源圖譜來評判已有測風方案的瑕疵程度，以重新確認已圈風資源的真實的狀況和開發價值。”

　　對于賈峻和他的團隊來說，遠景“格林威治”云平臺又釋放出了“紅利”。據他了解，2015年元旦，新版的宏觀選址把數百家在運行風電場的參考設計值納入到該模塊之中，其中包括風電場發電量、機型、業主等信息。這樣，就可以拿自己的風電場項目跟臨近的在運風電場進行比對，以便更準確地把握未來風電場宏觀選址的精準度，在最初的一步植入優質基因，對風電場的出生是一件好事。

　　不僅如此，2015年元旦，遠景還要發布移動版本的“格林威治”云平臺。這樣，這樣一來就可以在手機上尋找風資源，進而更便捷地進行風電場宏觀選址了。

　　賈峻認為，還有一點必須提及，“格林威治”云平臺上的宏觀選址就類似一雙尋找潛在風電場資源的天眼。“對比以前尋找資源的做法，自2014年12月1日“格林威治”云平臺正式上線后，風電項目開發工作正式步入了互聯網時代”賈峻斬釘截鐵地說。