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一个基于事实是,在中国你不能在每个平方公里安装大量的测风塔获取风资源的数据。所以就需要基于空气动力,基于气象方面的专业知识结合数据来帮助客户,帮助我们的客户发现优质的风资源在什么地方?
第二个难题就是风电厂的建设环节,因为建设环节会有两个问题,实际上行业当中是比较艰巨的。
第一就是到一个地方去建一个风电厂,那么建的过程中我选择什么风机设备最合适?因为这个设备一旦立在那个地方,整个这套设备几百吨,不可能随意挪动。理论上运行周期或者设计的运行周期是20年,可是不能实际做测试。换句话说今天我把风机立这个地方,明年来看它的发电效益不好我挪一个位置,这是很难。所以需要通过大数据收集做一些判断和分析。
第二个难点,看过风厂都知道,它一定在山高皇帝远的地方,一定是人比较稀少的地方。为什么?因为那个地方的风好,如果那个地方的风恶劣,也不适合人的生存。但是山高皇帝远的地方,交通不便利。跟核电站完全不一样,核电站这样交通设施非常好,风电厂交通设施非常不好,很多时候道路要重新规划和重新修。修路是风电厂建设里面一个非常大的成本,甚至修路的成本超过风机设备本身的成本,企业要把风机设备从遥远的地方,从山脚运到山顶。这个修路还有另外一个特点,这个修路是一次性。可能在运输设备的短时间几个月里面,每一天可能都超长、超宽、超高的大型设备运上去,一旦运上去这个路没有用,这个路的使用价值比较低。今年也有人研究,是不是用一些大力的空中运输工具,比如说军队的重型运输机,把一些设备从山脚上运上去,就省了物流运输成本,但是这个东西在今天不是很现实。
在风电厂的开发阶段,就要充分利用地理信息地理数据,结合大数据的应用帮助业主提供运输的规划,路线的规划,包括道路怎么修。这些都是大量的数据,但是这些数据需要有高性能的计算,需要闪存这样的计算能力。同时在风能的管理里,虽然风能本身是不稳定的,而且是很难预知的。金风科技怎么保证买他们的设备厂商真正赚到钱,因为作为制造商很难建立一个庞大的风洞实验室做各种各样的模拟。
只能从IT的角度解决这个问题,为了让风力装备设备在全球处于领先位置,同时为了让采购者在购买设备的时候是放心的,更重要的在20年的运行期里让客户的设备的运行变的非常简单、易用、可靠的,这里面的云计算、物联网、大数据都是必须的。
数据计算平台如何解决风电行业痛点?
因为风电行业,对于数据云平台的建设和应用缺乏一些经验和应用。所以需要找一个在IT、管理、咨询方面有着丰富的技术和经验的IT厂商。
既能在传统的研发和装备制造环节,I帮助企业提供市场规划跟集成产品研发方面的管理。
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