上周，全球权威科技媒体《麻省理工科技评论》2019年“50家聪明的公司”（TR50）榜单正式揭晓，来自中国的能源科技公司远景集团位列Top10。同时入选的，还有微软、华为、高通、特斯拉、英伟达、腾讯等全球知名企业。

“远景打造了全球领先的智能物联操作系统EnOS™，通过智能机器社交网络让 100GW 的6000 万个风电、光伏、储能、充电桩、电动汽车等设备实时智能协同，帮助实现大规模可再生能源接入，推动能源转型。”《麻省理工科技评论》这样描述远景的上榜理由。

在过去12年，风电领域无疑是远景数字化、智能化技术最成功的应用范例之一。从低风速风机到智能风机，从分布式风机到智慧风场，从柔性高塔筒技术到智能化运维，远景为原有的风电技术进化路径带来了颠覆性改变。正如《麻省理工科技评论》所点评：“勇敢地跨域整合新的技术与商业模式，进而开创出行业不同的局面。”

2019 年 “50 家聪明的公司” （TR50）全球榜单

那么，作为科技创新公司的远景“聪明”在哪里？远景又是如何让风机和风场变“聪明”？

为风机解锁社交技能

人能够社交，是因为人能思考，还能互动。风机亦是如此。只有能感知、会思考、自学习、能反馈的风机才算是解锁了社交技能的风机。

风机具备社交能力，将给行业带来哪些改变？最显而易见的好处是，在长达20多年的全生命周期里，可以实现风机和风场的高可靠性和高发电量。

传统的风机只实现了自动化，并非智能化。其模式是在风机设计之初，根据运行工况预先设定程序，并在后期运行过程中不断人为干预进行修正。

然而，风机运行的工况比汽车、飞机运行的工况更为复杂多变。一款车，在实验室里就可以完成整个实物化的模拟仿真和实验测试耦合，而风机却无法实现。一千台出厂时一模一样的同型号风机，没有一台会经历一样的风况、一样的地形、一样的气象条件。风是无法用模型来表达的。这就意味着，把一个风机模型具化到不同的场景中是不科学的。因此，完全依赖最初设定的程序和逻辑，很难保证风机永远处于最优工作状态和最高的发电量。

远景的远见在于，当其他厂商孜孜以求通过输入更全面更详细的程序试图实现风机优化控制时，他们率先将AIoT技术应用到风电领域，使得风机像波士顿机器狗一样具有了自我学习、自我进化、适应不同环境的能力。

同时，大数据和物联网推动了风机和风机、风场、站点及云端的数据联系，使得风机不仅能自我学习和进化，还能进行反馈，在机器互动过程中，进一步提升学习和思考能力，从而初步实现了社交功能。

远景能源首席技术官王晓宇介绍说，风机的社交功能不仅仅发生于机器和机器之间，也发生于风机和设计者之间。被赋予社交功能的风机，可以通过数据反馈给设计者，告诉其真实运行场景和设计之初假设理念的偏差，帮助风机设计者从源头改进风机控制策略。

机器的学习和思考也是不断持续深化的过程。在传统的概念中，伴随风机的老化，风场运行的中后期面临故障率上升、发电量下降的风险。而在机器学习的语境下，随着数据厚度的加深，风机的“大脑”会越来越聪明，风场的发电量反而有了不断上升的可能。

AIoT技术提升风电资产收益

风电行业“去补贴”后，降成本路径更加清晰：一是来源于更高的发电量；二是来源于更低的初始投资成本。这两点都可以通过AIoT技术来实现。

风况千差万别，如果按照最严苛的标准设计制造风机，意味着将承担更多成本。基于AIoT、大数据平台和数字孪生技术，风机风场完全可在一个AI系统通过交互完成设计。AI不但可以帮助工程师设计出更优发电性能、更低度电成本的风机风场，还可以大大缩短风机风场设计的周期，大大降低设计环节的成本、极致提升效率。

而在运行过程中，每一台风机生命周期中所经历的外部环境变化也千差万别，无法通过为每一台风机调整参数而实现优化。然而，借助AIoT技术，风机自身就能感知外部条件变化，并围绕全生命周期度电成本最低的终极目标不断调整变量。

风机不仅仅是设备，更是一种资产。因此，风场运维不单纯是设备管理，更是资产的保值升值。在风电平价化的背景下，提升风场资产的收益成为刚需。

从传统风机风场的运行实际看，受限于风机智能化水平、AIoT技术缺失和设计、运行大数据能力限制，造成风电资产运行状况不透明，导致风机大部件损伤预警与状态运维缺失、风电场能量可利用率（EBA）计算不准确，致使风机智能控制策略和风电场最优运行计划得不到有效实施，因而拉低了风电资产的收益。

远景的聪明之处在于，通过AIoT技术提升效率，进而优化成本、控制风险、增加收益以及保障风机和项目的安全质量可靠性，进而满足提质增效的需求。

王晓宇表示，AIoT通过透明化风电场实际运行的内在状态，实现资产智能运行、智慧运营实现价值创造。借助AIoT技术，资产所有者通过EnOS™操作系统实现了风电场智能化管理。比如，通过运行数据训练机位气象预报准确率，进而更准确地预测风速与有功出力，不仅提升了风机的发电收益，也降低了因为风机维护带来的电量损失。“在AIoT支撑下，风机是能量和信息节点，既可以成为度量风资源的测风塔，也可以成为营收和成本传感器，实时度量着风电资产价值和收益。”

让风电拥有最强大脑

作为已建成的全球最大智能物联操作系统之一，远景EnOS™接入了包括风场在内超过100GW的能源终端，通过提供的连接、协同服务以及智能产品和解决方案，推动从电力生产侧到消费侧的协同成本降低。

王晓宇表示，目前，远景EnOS™操作系统已经可以基于对上万台风机运行数据的后处理后分析，发现大量基于人工智能的统计学规律，用于故障诊断、发电量提升、大部件寿命预测等，实现发电量和寿命损耗之间的动态平衡。这些大数据可为风机风场设计提供历史数据以及对应的运行风机在任意时间、地点的数据，而强化学习算法又可以通过大量正向数据的训练来实现虚拟风机风场对真实风机风场的无限逼近，破解了特征数据不足对风机风场学习与训练带来的制约。

“依靠积累了十几年的产品经验，上万台风机的运行数据，保证风机设计和运行的全生命周期的可靠高效，真正为行业解决上述痛点，正是远景能源为风电赋予‘大脑’的价值所在。”王晓宇说 。

（文丨本报记者 张子瑞）

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出品 | 中国能源报（ID：cnenergy）

责编 | 闫志强