2017年，首次出現國內新增新能源裝機容量超過傳統能源的拐點，是新能源將快速成為主體能源的重要標志，大力發展新能源已成為各開發企業和電力裝備業的共識。風電、光伏、生物質能等新能源產業可持續發展空間廣闊，催生了一批優秀企業誕生，并成為國際知名新能源開發、裝備制造及智慧能源管理運營的領軍者。

風電制造業，是一個綠色產業與傳統工業相結合的、年輕的新能源行業。既結合了先進的產品設計，又依賴于傳統工業生產。那么在新一代工業革命浪潮的沖擊下，風電制造業應該如何應對并實現智能轉型呢？

我國風電行業現狀

過去五年，我國風電市場應用規模不斷擴大，無論是新增市場，還是累計應用量均位居全球第一。

2013年，我國風電累計并網裝機尚未達到1億千瓦，海上風電僅有3家企業在潮間帶項目上有所布局。直至2014年，風電建設步伐逐漸加快，行業全面回暖，爾后一路高歌猛進，在2015年2月正式邁入“一億千瓦俱樂部”，成為我國各類發電類型中首個完成“十二五”規劃裝機目標的能源種類。截至2017年底，我國風電累計并網裝機容量達到1.64億千瓦，占全部發電裝機容量的9.2%，裝機規模持續領跑全球。

與風電裝機一路高歌猛進相攜而來的是我國風電裝備制造產業技術領域的不斷創新和進步。經過五年來的不斷沉淀和積累，一個涵蓋技術研發、整機制造、開發建設、標準和檢測認證體系以及市場運維，具有全球競爭力的完整風電產業鏈體系已經火熱出爐。

事實上，國內一批企業通過技術引進、消化吸收、聯合設計以及自主研發等方式，風電機組功率和風輪直徑都呈現逐年擴大之勢，多兆瓦級風電機組的研發進程正在加快。風電機組在設計方面更加智能化和細分化，研發出了很多適合不同環境氣候條件的定制化機組。

目前我國已經有相當一批能源設備制造企業從最初的“追趕者”躍升成為該領域的“領跑者”。截至2017年底，我國風電出口量達到340萬千瓦，出口國家覆蓋了美國、英國、法國、澳大利亞等將近超過34個國家和地區，海外市場份額進一步擴大。

風電設備制造業發展瓶頸

目前全國可開發利用的風資源越來越少，全國風電機組生產制造廠商較多，生產規模較之前不斷擴大。市場競爭越來越激烈，生產制造風電機組的市場價格，降至目前3700元/千瓦左右。這些年生產制造成本不斷上漲，對風電機組制造商來說，勢必考慮到經濟成本。

風電設備制造業目前遇到最大問題是新增裝機量下降。產能過剩導致“價格戰”不斷，新產品倉促投放，主機制造企業被迫過度承擔責任與風險等問題，制造企業正面臨全行業毛利率急劇下滑、大面積虧損、運營風險加大的窘境。風力發電設備產品的質量和可靠性問題依然嚴峻。在關鍵技術和核心競爭力方面，目前絕大多數風電機組制造商研發投入有限，創新能力及產品開發能力有限，為搶占市場購買國外的技術或產品來進行組裝或制造，沒有自己核心的技術，特別是大型海上風電機組及重要部件技術，受制于其他公司。同時，由于技術力量分散，無法在引進消化的基礎上形成蛻變的創新能力。

近兩年，風電設備智能化發展已成為市場議論熱點，但總體來看還處于起步階段，設備企業紛紛在設備智能設計、智能運營（自識別、自維護、自動跟蹤）、大數據管理、智慧能源管理、風場場群管理等方面進行一些嘗試。

風電智能化趨勢明顯

國家層面密集發布促進風電、光伏等清潔能源發電的政策，無不釋放出風電行業進入穩定增長期的積極信號，國內掀起了新一輪的風電“搶裝潮”。在搶裝行情帶來風電設備需求放量的同時，對于風電機組性能和技術水平也提出了更高要求，風電智能化也正被業內津津樂道。

參考一些歐洲國家的做法，他們的風機廠商每豎起一臺風機，就好像建立了一個小型的數據中心。廠商通過收集風電機組的發電指標、關鍵零部件的實時運行參數、此前十年的氣象資料等數據，在這些數據基礎上綜合作出判斷和預測，分析并提升投資者的資產回報率，并及時反饋到研發和運維領域，為下一代產品的改進和升級提供參考。除了風機設備本身產生的數據，有實力的風機廠商還會統計自然環境產生的更大數據庫，即包含風和地形在內的環境數據，繪制出一張風資源分布地圖。

在設備方面，風電機組的控制類型多種多樣，目前，變槳健康診斷、振動監測、葉片健康監測、智能潤滑、智能偏航、智能變槳、智能解纜、智能測試都將是風機智能發展的方向。

此外，智能化風電還有利于設備的后期維護。由于風機通常都“體型巨大”，在日常維護中需要高空作業，尤其是在風力驅動風機葉片時候，會給工作人員造成很大麻煩。隨著無人機、大數據、移動智能設備等最新的技術成果在風電設備上得以應用，會讓人類對于風電的控制變得更加得心應手。

而隨著風電智能化的發展，風機廠商的收益也有望進一步提高。當風機采用智能一體化的解決方案后，將大幅提高風機的可靠性和可用率、增加電量產出，降低成本。換句話說，將互聯網、大數據的思維應用于風電設備制造和風電場運維，必將成為未來發展的趨勢。

風電行業智能化案例

《中國制造2025》明確提出，智能制造是未來中國制造發展的重要方向，在智能制造的背景下，智能化、信息化、大數據、云計算等理念迅速被引入到風電機組設計制造、開發建設和運營管理的各個環節，現代化程度大大提高，風電行業勢必要不斷創新，進行技術全面升級，市場發展前景才將更為廣闊。

智能車間

2017年，湘電股份電氣傳動事業部電氣車間躋身智能制造“國家隊”行列。在湘電股份電氣傳動事業部智能電氣車間內，一名工人熟練操作工裝機械手，將200多斤重的電抗器輕松放到指定位置，前后耗時不足2分鐘，往常這一工序需要3名工人和一臺叉車協力配合，耗時半個小時以上才能完成。這條生產線，13名工人的工作效率相當于過去100多名工人的工作效率，如果滿訂單生產，全年能生產產品1000臺，創造產值5億元。

湘電股份電氣傳動事業部智能制造車間包括風電變流器、風電主控、風電變槳、模塊、線束等5條生產線，運用了5t重型rgv有軌自動穿梭車、機械臂、自動裁壓線束機等先進設備，同時工作臺位、夾具考慮產品系列兼容性，實現柔性生產，產品根據不同工藝路徑設置參數后，通過軟件與產線plc通訊控制實現產品物流進行對應流轉，整體產品生產制造效率提升40%。

數字化平臺

風資源的稟賦程度決定了風電場盈利的上限，而管理水平與成本則決定了風電場盈利的下限。作為風能領域首家提出“智慧風場”理念的企業，遠景能源7年的風電數字化探索已取得了階段性的成果——enostm能源物聯網平臺（以下簡稱“enostm平臺”），該平臺已成功為杜克能源、pattern能源、殼牌等全球領先的能源企業實施了有效的能源資產管理，目前管理的能源資產已超過1億千瓦。

基于enostm平臺，遠景能源所打造的“直連、安全、高精度、機器學習”enostm智慧風場軟件解決方案，已實現從風機數據采集、集中監控，到損失電量分析、基于機器學習的設備健康度預警、新能源功率預測等全方位服務功能，能夠幫助風電運營商打造“少人、透明、預測維護、電網友好”的智慧風場。

enostm平臺能直接讀取140種風機機型和650種型號的光伏逆變器的數據，秒級數據實時更新，并能實現超過95%的數據合格率。在內蒙古一個擁有13個新能源電站的運營商，借助enostm平臺統一管理后，不僅對1098臺風機和15.4萬塊光伏組件實現了全天候監控，更有效保證了數據質量，減少現場運維人員。最終實現了運維人員成本2.03人/萬千瓦，運維成本僅為40萬元/萬千瓦，整體效益得到明顯提升。

著眼未來，在工業化和信息化“兩化”融合的當下，風電企業應根據自身的特點，制定一條符合企業自身發展水平的轉型路線。要循序漸進，從不同環節制定不同突破點，以點帶面，逐步實現智能制造。

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