秦海岩：智能应用元年悄然来临 风电+大数据可期待

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在物联网时代，产品优化和迭代的加速也给风电企业带来了新的问题。

中国可再生能源学会风能专业委员会秘书长秦海燕在cwp2017开幕致辞中表示，信息化、数字化和互联网将决定未来十年的风电发展。

当新的风电出口到来时，无疑是风电企业面前的一片广阔的蓝色海洋。在探索数字化的道路上，整个行业发生了什么变化，未来会有什么机遇和挑战？10月19日，秦海燕就有关问题接受了《国家商报》记者的专访。

谈行业变革:时代迫使风电企业探索数字化

Nbd:这次会议的主题是“数字化”。您在讲话中说，信息化、数字化和互联网将决定风力发电的下一个十年。这是什么根源？

秦海燕:信息化、数字化、网络化是时代背景。经过30年的指数级发展，信息技术已经成为像电力这样的通用技术，它已经被整合到各个行业，并广泛应用于各个行业，改变了传统行业的技术甚至行业规则。

移动物联网、云计算、大数据和人工智能现在都是热门词汇。互联网和数字化就像一把先进的武器，就像时代已经进入了科技导弹时代，固守过去的人仍然拿着长矛和大枪，难以生存。

在数字化浪潮下，风电企业是否要数字化并不重要，时代的变化迫使企业通过数字化技术推动变革、提高效率、创新产品。

2017年北京国际风能大会已经召开了十年，见证了中国风力发电的快速发展。在过去的十年里，整个行业在技术和产品上都发生了翻天覆地的变化。通过这样的产品技术展示，行业内的同行可以反思他们所经历的波折，总结成功的经验。

Nbd:在这次展会上，许多制造商发布了智能风扇，并提出了激光雷达技术。你认为这项技术目前在行业中的应用效果如何？

秦海燕:数字化是一个大而广的概念，风电领域的数字化应用主要是ict技术。

目前，物联网技术、ict技术和智能技术已经广泛应用于风力发电机组设备层面的数据分析。

随着温度、振动、位移、风速等传感器的应用越来越多，风力发电机的传感能力越来越强，能够采集到的数据也越来越多，因此可以对风力发电机进行数字化建模，提前感知运行状态，并根据状态偏离健康运行的情况进行预防性维护和维修。

激光雷达作为ict技术的应用代表，可以商业化使用。首先，成本大大降低，其次，分析和计算能力大大增强。通过激光雷达提前感知来风的速度方向，可以实现更好的运行控制策略，提高发电效率，降低负荷。

技术趋势:未来需求方需要灵活调动

在你看来，未来数字技术的应用会给整个行业带来什么变化？

秦海燕:未来是一个由可再生能源主导的时代。例如，德国和丹麦就是很好的例子。丹麦当地的风力发电占总发电量的42%，而德国的风能和光能合计占33%。由于风景是一种不可调整的能源，未来应利用技术来调动需求方的灵活性，以应对发电方的波动。

如今，许多国外公司已经开始探索需求侧管理，它结合了千家万户的能源，并通过智能化管理，可以实现极大的灵活性，同时也使国内用电达到最经济的状态。

过去，电力系统由发电侧围绕需求侧运行；未来，在不影响正常工作和生活的情况下，利用互联网技术的灵活性来调整需求方，从而“随风起舞，随光而动”，提高整个系统中可再生能源的利用率，是一种发展趋势。

Nbd:你能举个例子来说明这种趋势吗？

秦海燕:例如，在风力资源充足、电价低廉的情况下，向汽车收费、洗衣服、烧热水；如果风力停止，发电量减少，机器将发出电价高的信号。这时，它可以停止工作，减少电力负荷。

另一个重要的应用方向是电动汽车领域。随着电动汽车的普及，电力系统的运行规则将发生变化。数以千计的电动汽车一起用电来发电，相当于几个大型发电站的发电量。

通过需求侧的智能管理和灵活调整，可以发挥电动汽车的“动力”价值。在没有光和风的情况下，电网缺电，电动汽车可以反向充电到电网上卖电；当风景丰富时，可以充电，这样可以提高整个电力系统的灵活性。

谈论智能未来:行业进入数字智能应用的第一年

Nbd:这是工业数字化和智能化的第一年吗？

秦海燕:去年，在数字应用方面，整个风电行业都显示出一点端倪。今年，所有企业基本上都在提出智能风力涡轮机，探索智能并应用越来越多的复杂传感器。

几年前，每个人都开始意识到数字化和智能化是大势所趋，一些公司率先在一些地方探索应用。从今年开始，所有的企业都开始意识到这一点并开始应用它。

总的来说，从提出“概念”到开始研究，智能风力发电机已经逐渐进入商业化阶段。今年是数字化在行业中广泛应用的第一年。

Nbd:人工智能也是这个行业的“热门词汇”。风力发电企业的智能与其行业的智能有什么区别？

秦海燕:不久前，阿尔法戈打败了李世石，引发了一场关于机器智能的大讨论。事实上，机器智能与人类智能完全不同。

在大数据时代之前，人类实现机器智能的方式是使用小数据的方法来建立已发现的规律和因果关系的数学模型。专家掌握的知识和逻辑推理的过程是通过程序来表达的。这种方法仍然广泛应用于机械设备领域的状态监测和故障诊断。

在大数据时代，alphago和无人驾驶汽车采用了一种彻底的方法来解决问题，这不同于以前对因果关系的理解。这种基于数据的新方法在某种程度上颠覆了以前的科学和工程方法论。

但是，风力发电技术是一项相对确定的技术，更合适的解决方案是利用小数据配合相应的技术创新，更多地依靠数据采集手段、传输、存储和查询，进行理性分析，发现规律，解决问题。

随着数据的积累和技术的创新，大数据在未来风电技术中的应用是可以预期的。

来源：简阳新闻