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在2014年12月之前,从事了多年新能源开发和管理工作的十一科技投资开发(北京)副总贾峻完全没有想到,自己可以坐在办公室,花了不到2个小时,就在山西圈定了两个风电项目的地址,这2个小时还包括了反复验证所用去的时间——这完全颠覆了风电场传统的宏观选址模式。
整个宏观选址的过程,贾峻都是在“格林威治”云平台上进行的。“速度很快,我需要的宏观选址的信息都能给我,简直像有一双寻找潜在风电场资源的天眼。”贾峻说。
在电力系统工作数年的贾峻在2010年进入新能源行业,在这四年开发与管理工作中,他很大一部分时间都花在了风电项目开发的最前端:找资源、圈资源、占资源。跟行业所有风电场宏观选址工作者一样,贾峻和他的团队奔走在各地,一个县一个县地去寻访当地干部和村民,再根据地形判断和当地人的经验,锁定风大的山头。即便前期做了如此多繁琐的工作,还是有一种不安伴随着贾峻——很难保证每次的宏观选址都会精准、不留遗憾。
贾峻还记得2011年夏天,当时还在中国风电集团工作的他,带领湖南分公司的同事经过6个小时山路的颠簸,之后爬了3小时的荒山,却发现并不适合开发,辛劳之后的无功而返使大家的心情跌倒了谷底。但是,在寻找资源的过程中,这也只不过是众多失败中的一次。
人的精力无谓损耗只是一方面,更大的风险在于,这些依靠当地人的信息和过往经验做出的选址判断并非完全精准。如果判断了一块风资源不错,就要在这儿立测风塔测。而仅凭经验立塔,能够测出好数据,找到好资源的比率也就三成。
拿到测风数据后,再来确定这个项目是否可以做下去。但是,有时候测风塔的数据并不具代表性,一旦据此做了宏观选址,就等于把投资风险预埋在这个风电场项目了。
这正是行业的痛点。
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