“十三五”期間，中國可再生能源產業全面發展，進入大規模增量替代和區域存量替代發展階段。隨著智能技術的發展和風力發電產業化的加快，我國風力發電發展已經具備了大規模開發應用的產業基礎?；诨ヂ摼W、云計算、大數據、物聯網和智能制造引領的第四次產業革命，智能技術與新能源產業的深度融合符合新能源產業的發展規律。

因此，智能風力發電機應運而生。智能風力發電機組收集風力發電機組和氣象數據，提供從前期選址到后期運行維護的系統管理方案，幫助客戶盡可能提高投資期的收益。當風機出廠時，傳感器安裝在葉片、齒輪箱等關鍵位置，通過采集溫度、振動等關鍵數據來判斷風機的運行狀態。此外，安裝在風扇外部的雷達可以監測風扇所在的氣象條件。傳感器和雷達收集的數據將暫時存儲在風電場的數據采集器中，然后通過互聯網匯總到后臺服務器，最后連接到超級計算機進行處理。

然而，風力發電行業的智能化并不僅僅關注設備數據的集中，而是從風力發電機所處的自然環境來分析風力發電機組，這一點意義不大。自然環境可以產生更大的數據庫，即包括風和地形的環境數據。除了用風力渦輪機收集數據，強大的整機制造商還將在世界各地部署氣象站。

目前，中國風電市場應用規模不斷擴大，新增市場和累計應用量均居世界首位。2013年，中國風電累計并網裝機容量尚未達到1億千瓦，僅有3家海上風電企業在潮間帶項目中布局。直到2014年，風電建設步伐逐步加快，行業全面復蘇，然后取得長足進步。2015年2月，正式加入“1億千瓦俱樂部”，成為中國各類發電類型中第一個完成“十二五”裝機容量目標的能源類型。截至2017年底，中國風電累計并網裝機容量達到1.64億千瓦，占總裝機容量的9.2%，裝機容量繼續領先世界。

智能風力發電將給風力發電行業帶來諸多好處。例如

1 .控制風力渦輪機能量存儲和釋放的“智能”能量存儲系統將降低電力故障的風險，并支持全球風能使用的增加。

2 .通過收集測試數據，運行和維護團隊不僅可以事后處理故障，還可以提前預測問題。

3 .借助人工智能和機器人檢測，創建“無人風電場”，大大提高了工作效率。

4 .大數據信息提供了風能的分布，包括地形、地貌、地表覆蓋、交通狀況，甚至土地屬性和電網狀況。在這張地圖上，業主可以合理地選擇哪種工廠場地是最合適的投資場地。

隨著越來越多的智能風電場的逐步建設和智能管控平臺的完善，能夠思考、學習和做出正確決策的智能風電場將被創造出來，為中國未來的發展提供更多的清潔能源。