⑴ 都說大數據能改變世界，能給風電行業帶來啥

問當今誰是英雄，還是人見人愛，花見花開的大數據。既然如此，在風電行業，大數據能帶來什麼樣的改變呢？其實，風能最大的特點是其不可控性，而運用常年的大數據分析，可以對大氣的運行規律有更加精準的預測。通過分析風機檢測和採集到的相關數據，就可以實現更加精準的預測能力，方便風機廠家改良風機性能，降低運行成本，便利風場發電效能。現在也只有實力雄厚的企業能玩轉大數據。比如華銳風電，在十年風機製造經驗中，真正獲得了大數據，有200多個風電場，一萬多台的風機，有10個T風機運行數據，2個T全國風機數據，所有大數據為我們產品和技術開發提供了有利的基礎。最近華銳風電提出的「計劃運維」就是把大數據作為重要資源，實現對風電運維的精準預判，走出過去「故障運維」的階段。

⑵ 大數據在電力行業的應用前景有哪些

1、國內電網行業相對封閉，很多國外的新技術和新思想並不適用於國內，根本沒施展的基礎和環境；
2、但國內電網行業技術上並不算落後，對國外相關技術的研究其實也都有及時跟蹤和深入理解，只可惜，如1所述，確實沒啥空間。
3、
要玩大數據的前提是首先要有大數據，以前電網建設重點都集中在生產環節，配用電環節關注較少，而生產環節，起碼目前，還談不上大數據，相關的數據挖掘倒是
一直都需要，也一直都在用。用電信息採集系統（用戶能見到的就是智能電表）等的大面積推廣，意味著與用戶交互最多的配用電環節開始得到重視。
4、配用電環節要做到智能化，確實需要基於海量用戶用電特徵數據分析，進而實現台區的負荷預測、用電調度、有序用電等等。但遺憾的是，理念歸理念、技術歸技術、現實歸現實，雖然智能配用電這一塊理論上都設計的很好，但現實中還有很多問題。
5、
以用電信息採集系統為例，其實是一個收集用戶用電行為特徵最好的前端設施，這里需要分鍾級的數據採集頻率，目前一般是15分鍾。即一個小時採集4次。但由
於用戶住宅區的分布雜亂無章，要想採用重新布線的有線方式傳輸數據顯然投資過大，PLC又慢又很不穩定。無線的話，GPRS目前使用較多，不過呢，大量用
戶數據都走GPRS，且不說費用，數據擁塞是避免不了的，受環境影響，干擾和屏蔽也較多。這樣一來，後台收集數據經常會出現延遲和丟包情況，因此很多數據
根本無法全部有效採集。也就不存在完整的海量數據一說，那麼又到哪裡去分析呢？
6、國內確實建設了一些完整的智能電網小區試點，用戶家裡也可以用
智能插座，這種環境下用戶數據可以得到有效收集，如果用戶量較大，必然會產生大數據，相對也就需要大數據技術來處理和分析，從而進一步提高電網智能服務水
平。但這種整體的改造要用到目前現有電力系統中，顯然不現實，成本過高，電老大再有錢，也不可能去干這種事。
7、從電力的後台系統來說，涉及到了大量的各種業務系統，但這些系統多年的建設過程中因為缺乏頂層設計，所以大多自成體系，數據很難互通共享並提供上層應用服務，因此即便這些數據真的也是海量大數據，但要實現整體的分析挖掘，難度依然十分巨大。
8、
風電、太陽能、包括微網的分布式能源接入，其實跟前端用戶用電行為是密切相關的，由於目前還沒有低成本高效率的儲能系統，因此怎麼分配這些能源，怎樣與現
有配電網很好的結合也會是十分麻煩的問題，要知道風電和太陽能等都是不確定性能源，對現網沖擊還是很大的。這確實也需要數據分析技術的支持，譬如對風電准
確的預測等。這些技術都很早就有人在研究，談不上大數據。除非是大電網環境下，整體都構建成分布式能源，這時候可能才算得上是大數據吧。
8、總結一下，從未來看，智能電網的實現的確需要大數據做支撐，但在我國電網環境下，這將還是一個漫長的過程。當前說大數據，更多是噱頭，吸引眼球和忽悠項目罷了。大部分省級公司的數據更多應該還是結構化運營數據，頂多T級了。

⑶ 智慧風電平台是什麼有誰知道

這個應該屬於工業4.0的范疇。
利用大數據分析，掌握風機的整個生命周期，改變風機的運維策略和維護策略，提高風機基於時間的可利用率，實現風電場提高發電量、無人值守或少人值守等目的。

比如說現在監控系統能看到每台風機目前的運行狀況，使用了智慧風電平台，還可以通過詳細的運行情況分析出某台風機的某個零部件未來某個時間可能會出故障，提前更換。再比如說一台風機一個螺絲壞了，可以知道同一批次的螺絲都用在了什麼地方，這些螺絲有沒有可能出問題，需不需要更換。然後通知運維部門前往現場進行維護。
實際上目前風電行業這方面已經有一些階段性成果，而且這個是未來的發展趨勢。。

但是！目前風電行業的技術水品暫時還做不到這個程度，中間還有很多的問題暫時無法解決。各風機廠家主要還是炒概念，吸引眼球，為未來發展做准備。
特別是那個遠景，基本上每次炒概念都有他，而且他們有時候還真敢違背客觀規律硬幹項目。比如他們之前用格林威治雲平台來炒概念，這種中尺度數據的准確性目前只能做為參考，類似的中尺度數據有很多，雖然精度越做越高，但是暫時還達不到完全替代測風塔指導風電場建設與選址的水平，但是遠景真敢在脫離測風塔數據的情況下做項目，似乎是覺得微觀選址做不到位損失的不是他們，而且這個損失以現階段的後評估技術很難被量化，很難追究。總體就是通過犧牲部分風電場20年運行期的整體利益，換取短時間內虛假的高大上炫酷潮。

⑷ 大數據時代，為風電運維帶來哪些機遇

實現智能化風場，建立地區運維中心，實現風電場無人值守的美好的未來。。
放心，現在連一些基本的數據採集問題都沒解決，大數據雲平台智能化之類的雖然是發展趨勢，但是暫時都是紙上談兵。工業4.0雖好，但是行業連工業3.0都沒有解決。
順道鄙視下整天拿這些東西搞宣傳不幹實事的某些風機廠家。

⑸ 風電的發展前景與展望

你說的是世界的嗎？世界風力發電發展前景展望
20世紀90年代中後期，在世界范圍內形成了一股風力發電熱，風力發電量增長速度居全球之首。全世界風力發電迅猛發展的原因主要有以下幾個：

一是風力發電技術比較成熟。

近20年來，德國、美國、丹麥、中國等國家投入了大量的人力、物力和財力研究可以商業運營的風力機，取得突破性的進展。可利用率從原來的50%提高到98%，風能利用系數超了40%。由於採用計算機技術，實現了風機白診斷功能，安全保護措施更加完善，並且實現了單機獨立控制、多機群控和遙控，完全可以無人值守。現代風力機技術可以說是現代高科技的完善組合，主要零部件都是國際上最具有實力的企業生產的，設計壽命可達20年，基本上不需維修，只要定期維護就可以了。目前，百千瓦級風機已經商品化，投入批量生產，兆瓦級機組也正小批量生產。

二是風力發電具有經濟性。

目前，據美國能源部2000年統計，全世界風力發電機組的單位造價已降為l000美元/kW，單位發電成本為4~7美分/kWh；而火力發電單位造價為700~800美元/kW,單位發電成本為5~8美分/kWh，因此風力發電可以和火力發電相競爭。由於地球上煤炭儲藏量日趨減少，開采日益困難，煤炭價格上漲，火力發電污染環境，脫硫、脫氮處理費用較高，從而使火力發電價格上漲。風力發電隨著技術的提高，容量的增大，風力機的大規模生產，造價將降N800美元/kW以下，發電成本為4美分/kWh，更有可能降到600美元/kW或3美分/kWh，成為最廉價的電源之一。和其他新能源或可再生能源相比，風力發電成本也是比較低的，因此，風力發電也是新能源或可再生能源中的佼佼者。

三是全球有豐富的風能資源。

據統計，全球風能潛力約為目前全球用電量的5倍。美國0.6%的陸地面積安裝風力發電機，便可以滿足美國目前電力需求的20%。風能足以滿足全部或大部電力的國家有：阿根廷、加拿大、智利、中國、俄羅斯、英國、埃及、印度、墨西哥、南非和突尼西亞，它們的20%或更多的電力可以由風電提供。

四是政府的優惠政策。

美國政府為風力機行業提供40%的信貸；德國政府也給風力機投資者提供資助，資助金額最高達單台風力機投資的60%；丹麥政府對風力機投資者提供資助，20世紀80年代初期為30%，以後逐年減少，至lJl990年資助完全取消。這些優惠的政策，促進了風力商品化進程，這也是以上3個國家能成為世界上風電生產大國的一個主要原因。

五是風力發電是實現人類可持續發展的需要。

隨著現代工業的飛速發展，人類對能源的需求明顯增加，而地球上可利用的常規能源日趨匱乏。據專家預測，煤炭還可開采221年，石油還可開采39年，天然氣只能用60年。這種預測也許不很准確，但常規能源必然是越用越少，總有一天要用盡的。未雨綢繆，我們必須為將來考慮，為子孫後代的能源問題著想，開發利用新能源，實現能源的持續發展，從而保證經濟的可持續發展和社會的不斷進步，最終實現人El、資源、環境的協調發展，已成為各國政府必須解決的大問題。惟一的出路就是有計劃地利用常規能源，節約能源，開發新能源和可再生能源。

由此可以推測，21世紀風力發電前景非常廣闊。科學技術的長足進步，經濟的快速發展，使人們的生活水平有了新的飛躍。同時，人口的增加，對能源的需求也越來越大，環境污染越來越嚴重，人類必須解決人口、資源、環境的可持續發展問題。從能源、電力市場看，世界能源、電力市場發展最快的已不再是石油、煤和天然氣，風力發電、太陽能發電等可再生能源異軍突起，特別是風力發電，以其無污染，可再生，技術成熟，近幾年以25%的增長速度位居各類能源之首，倍受世人青睞。l999年全世界新增裝機容量36×105kW，1zLl998年增加36%，也創下了風電工業史的紀錄。據"綠色和平"組織和歐洲風能協會組織估計，至1J2020年風力發電可提供世界電力需求的l0%，創造l70萬個就業機會，降低全球二氧化碳排放量超過l012t，至lJ2040年這個比例可達20%，甚至更高，有望超過水力發電。因此，國際能源專家預言：21世紀是風力發電的世紀。可以說，綠色能源--風力發電將為人類最終解決能源問題帶來新的希望。

⑹ 怎樣辦理2016年風電項目手續

1. 風電環評、用地審批將更為規范
風電大規模發展初期，地方政府為支持風電項目建設，默許某些風電項目在未取得土地、林業、環保等前置手續情況下開工建設，建設期間也疏於對水土保持、生態環境保護的監測管理，部分風電企業則借機違規用地、亂砍亂伐，旨在提供綠色電力的風電項目卻給當地生態環境造成了顯著的影響。
以上問題已經引起了國家和各級政府的高度重視，未來風電項目環評、用地審批將逐步規范，手續辦理進度將成為影響項目建設周期的重要因素。
2. 電網友好型性風電場將成為主流
近年來可再生能源接入比例逐年提高導致電力供應側波動性逐漸升高，為保證電力系統安全，電網必須同時應對供應側、需求側雙向的大幅波動。目前多地電網已出台政策，要求風電項目安裝有功功率控制(AGC)、無功功率控制(AVC)、風功率預測等設備，並通過激勵手段鼓勵發電曲線預測准確率高、預測及控制設備齊全的電網友好型風電場先發、多發。
短期內限電情況無法解決的前提下，風電企業藉助大數據、雲計算等手段提高風功率預測精準度，爭取優先調度的主動權將有助於提升企業效益。
此外，電改配套文件提出建立輔助服務交易機制，風電企業可以結合自身符合特性與提供調峰、調壓等輔助服務商簽訂服務合同，提高優先發電級別。
3. 風電造價降幅將放緩
獲益於風電機組設備價格、原材料價格走低，2014年風電工程造價為7551元/千瓦，較2013年下降2.67%。與光伏設備有較清晰的成本下降趨勢不同，風電機組目前暫無突破性技術可以大幅降低機組成本，占整個風電項目成本近一半的風機購置成本下降空間較小。
風電重點開發區域由限電嚴重的"三北地區"逐漸轉向華南、西南、華東地區，此類地區海拔高、建設條件復雜，導致風電建安成本顯著高於北方草原、丘陵地區。此外，因土地資源緊張、開發難度增大，征地成本、前期費用也呈逐年上升的趨勢。
綜合以上因素，2016年風電整體造價降幅將放緩或呈持平狀態。
4. 風電及零件關稅降低，風電設備市場競爭愈加激烈
價格昂貴的進口風機憑借其質量優勢和技術優勢近年來保持著穩定的增長速度，2014年進口風機累計裝機佔比約10%。
2016年元旦開始，風電機組、風機發動機零件、風電設備零件進口關稅稅率將由8%、8%、3%下降至5%、5%、1%，關稅降低一方面利好我國國產風電設備成本下降，另一方面也將使進口風機與國產風機之間的競爭更加激烈。

⑺ 電力企業從大數據中得到了什麼

1、線路優化，在沒有大數據之前，某小區可能你們的設計容量非常龐大，但事實上只是浪費，這個小區沒有預計的那麼耗電，而在鋪設地下電纜這些，如果有大數據，也可以做到更精準。

2、如果你有用戶的用電數據，其實可以大概知道該用戶的消費水平，未來或許能夠提供一些精準服務，例如：某個用戶常年電表不走，可能是房子空置，某一天開始，用電大增，可能是房子已經在裝修了，後續是不是該買各種家電了？

3、電力的調配，把電力輸送到真正需要的地方。

4、產能優化，是風電、核電、煤電、還是水電帶來的效益更好？大數據或許可以幫你解答這個問題。

5、設備的維護，錄入所有設備的數據信息，哪些設備該保養該更換一目瞭然。

說那麼多，要達到那一天感覺還是很遙遠，現在大數據大多還是停留在表面，與產業結合還不是很多。點我名字，掃我大頭貼，發現更多大數據之美。

⑻ 中國有名的風電企業有哪些想找家公司面試。

目前做得好的有遠景科技、華鷹等等，遠景利用了大數據和AI技術，這能提高對風能的利用率。