中國可再生能源學會風能專業委員會秘書長秦海巖在2017北京國際風能大會(CWP2017)大會開幕致辭中表示，信息化、數字化、互聯網將決定風電的下一個十年。
當新的風口來臨，擺在風電企業面前的無疑是一片廣闊的藍海。在探索數字化的道路上，整個行業出現了哪些變革，未來又有什么樣的機遇和挑戰?10月19日，秦海巖就相關問題接受了記者的專訪。
談行業變革：時代迫使風電企業探索數字化
記者：此次大會的主題是“數字化”，您在大會致辭中表示，信息化、數字化、互聯網將決定風電下一個十年。這其中的根源是?
秦海巖：信息化、數字化、互聯網是時代大背景。IT技術經過30年的指數級進步，已然成為像電力一樣的通用技術，開始融入各個行業，被每一個行業廣泛應用，改變傳統行業的技術、甚至行業的規則。
移動物聯網、云計算、大數據、人工智能現在都是熱門詞匯。互聯網和數字化就像是一個先進的武器，如同時代已經進入科技導彈的時代，而故步自封的人還拿著長矛大槍，是很難生存的。
在數字化浪潮之下，不是風電企業想不想數字化的問題，而是時代的變革迫使企業需要通過數字化技術驅動變革、提升效率、創新產品。
2017北京國際風能大會已經舉辦十年，也是見證中國風電飛速發展的十年。這十年，整個行業在技術和產品上發生翻天覆地的變化。通過這樣一次產品技術的大閱兵，通過坐而論道的方式，業界的同行可以反思走過的曲折、總結成功的經驗。
記者：在此次展會上，眾多廠商都發布智能風機，并提出激光雷達技術，您認為目前這一技術在行業應用效果怎樣?
秦海巖：數字化是一個大而廣的概念，在風電領域的數字化應用主要是ICT技術。
眼下，風電發電機組設備層面已經大量使用物聯網技術、ICT技術、智能化技術，進行數據分析。
通過溫度、振動、位移，風速等更多種傳感器應用，風電機組具備了更強的感知能力，能采集更多數據，使得風機可以進行數字化建模，從而預先感知運行狀態，根據狀態偏離健康運行的情況，進行預防性維護和維修。
激光雷達是作為ICT技術的應用代表，激光雷達能得到商業化應用，一是成本大幅下降，二是分析計算能力大幅增強。通過激光雷達提前感知來風的速度方向，可以執行更好的運行控制策略，提高發電效率，降低載荷。
談技術趨勢：未來需要靈活調動需求側
記者：在您看來，未來，數字化技術應用還會給整個行業帶來哪些變革?
秦海巖：未來，是一個可再生能源為主的時代。比如德國、丹麥，都是很好的例子，丹麥當地風電占總發電量42%，德國風、光加起來33%。由于風光是不可調節的能源，未來則需運用技術把需求側的靈活性調動起來，應對發電側的波動性。
現在國外很多公司開始進行需求側管理的探索，把千家萬戶的能源結合起來，通過智慧管理，能夠實現很大的靈活性，而且還使得生活用電達到最經濟的狀態。
以前，電力系統是發電側圍繞需求側運轉;未來，在不影響正常工作生活的情況下，利用互聯網技術的靈活性調整需求側，達到“隨風而舞、隨光而動，”提升整個系統可再生能源的運用比例是一種發展趨勢。
記者：對于這種趨勢，您能否舉個例子闡述一下?
秦海巖：例如，在風資源充足，電價便宜的情況下，給汽車充電，洗衣服燒熱水;如果風停了，發電量減小了，機器會發出電價高的信號，這個時候可以停止工作，降低用電負荷。
還有一大重要應用方向是電動汽車領域應用。隨著電動汽車的普及，也會改變電力系統運行規則，成千上萬的電動車一起用電產生的功率，相當于幾個大型發電站。
通過需求側的智能化管理和靈活性調節，可以把電動汽車的“電力”價值發揮出來。在無光無風的情況下，電網缺電，電動汽車可以向電網反充電實現賣電;風光充足的時候，可以充電，這樣就能提高整個電力系統的靈活性。
談智能化未來：行業進入數字化智能應用元年
記者：今年是行業數字化智能化的元年嗎?
秦海巖：去年，在數字化應用上，整個風電行業稍有端倪，今年所有的企業基本都在提智能風機，探索智能化，應用更多、更精細的傳感器。
前幾年是大家開始認識到數字化智能化是趨勢，探索在某些地方應用，個別公司走在了前面。從今年看，所有的企業都開始意識到這方面、都開始應用。
總體而言，智能風機已經從提出“概念”、開始研究逐步步入現在的商業化階段，今年是數字化在行業廣泛應用的真正的元年。
記者：人工智能也是行業的一個“熱詞”，風電企業的智能化和其有行業的智能有何區別?
秦海巖：前不久，AlphaGo戰勝了李世石，掀起了機器智能的大討論，實際上機器智能跟人類的智能根本不是一回事。
在大數據時代之前，人類實現機器智能的方式，是采用小數據的方法，把發現的規律，因果關系，建立數學模型。把專家掌握的知識，邏輯推理過程，用程序表達實現。現在機器設備領域的狀態監測和故障診斷，依然在廣泛采用這種方法。
進入大數據時代，AlphaGo、無人駕駛汽車，采用的實現機器智能的方法不同于此前對于因果關系的把握，而是采用窮舉法解決問題，這種以數據為主的新的做法，在某種程度上顛覆了此前在科學和工程上的方法論。
而風電技術是一門相對較為確定的技術，更為合適的解決方式是：用小數據的方式配合相應的技術創新，更多地依賴于數據采集手段、傳輸、存儲、查詢，理性分析，發現規律，解決問題。
隨著數據的積累和技術革新，未來大數據在風電技術上的應用是可以期待的。
