風電：當風電遇到大數據 - 風電 大數據
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無論如何，大數據在風電領域已有所建樹。
首先，結合了大數據分析和天氣建模技術的能源電力系統能夠提風電的可靠性。以往對風資源的預測不夠精準，在風能無法貢獻預期功力時，火電就要作為后備電力。這樣，電網對風電的依
在時下商界的流行語中，很難找出一個比“大數據”更吸引眼球的術語了。大數據的顛覆和創新作用幾乎在每個行業都有體現，風電行業也不例外。
上世紀90年代末，美國航空航天局的研究人員創造了大數據一詞，自誕生以來，它一直是一個模糊而誘人的概念，直到近幾年，才躍升為一個主流詞匯。但是，人們對它的態度卻仍占據了光譜的兩端，一些人對它抱有近乎宗教崇拜的熱情，認為大數據時代將釋放出巨大的價值，是通往未來的必然之途。在一些觀察者眼中，大數據已成為勞動力和資本之外的第三生產力。而懷疑者稱，大數據會威脅到知識產權，威脅到隱私保護，無法形成氣候。
無論如何，大數據在風電領域已有所建樹。
首先，結合了大數據分析和天氣建模技術的能源電力系統能夠提風電的可靠性。以往對風資源的預測不夠精準，在風能無法貢獻預期功力時，火電就要作為后備電力。這樣，電網對風電的依賴程度越，需要建設后備電站的成本就越。另外，啟用火電站的就等于向環境中釋放碳排。然而，在大數據分析的幫助下，溫度、氣壓、濕度、降雨量、風向和風力等變量都得到充分考慮，對風電的預測更加精準。電網調度人員可以提前做好調度安排，也有助于電網消納更多風電。
除了做到更精準的預測，檢測和采集風機的運轉數據、風場的運營數據還有利于風機制造商更好地改善風機的性能，風電場業主在追求風場效益大化時也離不開大數據。
大數據在風電領域的應用前景看起來很美，但當前存在的問題是，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。
知識產權問題也是大數據影響風電進程的一個攔路虎。試想，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。但出于商業競爭考慮，風機制造商往往將這些數據視為商業機密、競爭利器，不愿公開。同理，風場業主收集和保存的風電運行數據不但有助于他們做出更好的業務決策，也有利于第三方運維企業提供更好的服務，但在實際情況下，運維商卻很難得到這些數據。
風電行業的意義在于向終端消費者提供更穩定、更清潔、更廉價的電力，這是行業存在合理性的根據，也是業界努力的方向。共建并分享運營數據，進而激發這些數據的全部潛力才是風電行業迎接大數據時代的應有姿態。
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