来源：中国海装2020-09-16

liga智慧运维平台利用大量的风场检修数据、气象数据，结合风电场管理经验，构建风资源评估及宏观选址、大数据采集存储管理、风场智慧运维、风电场后评估、数据挖掘分析、故障诊断及预测建模分析等整体解决方案的数字化运营管理能力

来源：特变电工2020-08-12

展会现场，通过vr设备展示数字化设计平台在风电场、光伏电站、升压站等场景下的数字化三维建模及沉浸式体验效果，吸引了众多参观者的目光。...结合特变电工新能源的主营业务、行业现状及未来发展趋势，特变电工新能源打造的数字化系统平台以工程项目全生命周期的数字化管理为目标，从项目宏观选址、资源评估、微观选址、经济性评价、项目设计、项目建设、项目施工管理

来源：国投集团2020-05-29

从宏观选址到微观选址，从立塔测风到可研分析，最终确定一个最优的风机机位。二是“筑牢根基”。打牢基础，才能建设大厦。从基础开挖的深度、宽度就决定了风机基础的坚实程度。

来源：中国电子报、电子信息产业网2020-04-01

例如，金风科技依托金风云平台打造风场数字化设计系统，围绕环境、风机、道路等建立高精度三维仿真模型，实现 “分钟级”集电线路自动规划与“秒级”智能选址，缩短了设计周期，提高了设计精度，推动风电场投资回报率提升

来源：中国电子报2020-03-27

例如，金风科技依托金风云平台打造风场数字化设计系统，围绕环境、风机、道路等建立高精度三维仿真模型，实现 “分钟级”集电线路自动规划与“秒级”智能选址，缩短了设计周期，提高了设计精度，推动风电场投资回报率提升

来源：《风能》2019-12-24

规划时序将对风电场的选址开发造成较大影响。例如，由于政策调整，生态红线发生变动，造成一些规划内的风电场无法开发，或被迫搬迁。而调整后的政策与以往规划也存在很多不协调的地方，增加了企业的决策难度。

来源：明阳智能2019-10-24

通过云平台、大数据、机器学习，dms将更具价值的数据，更优的算法，更智能的因子等进行深度融合，从宏观选址伊始帮助客户快速准确锁定优质资源，对风电场项目全生命周期进行层层优化设计，一键生成最优集电线路、场内道路

来源：北极星风力发电网2019-09-23

中车株洲所会根据不同风电场特性，从降低成本，保障风电场安全性、可靠性的角度进行针对性的设计，以充分利用风资源并满足特定风电场需求。...一是中尺度风资源模拟及宏观选址平台，还有一个风资源数据模拟高性能计算平台，确保前期测风精准性、微观选址的准确性。

来源：能见Eknower2019-09-17

这些大数据结合测量设备，可以非常早的获得未来规划风场的信息，并且通过度电成本分析来定义什么样的机型最适合这样的风电场。...kurt：欧洲早期通过公开的宏观大数据及前期测量来获取风场的关键数据，并通过一系列的模型测算以最优度电成本规划选址选型，这些是目前中国所缺失的。

来源：特变电工2019-09-05

基于amp平台这一核心技术打造的数字化风资源评估平台，将能够实现风电项目与用户管理、宏观选址及测风塔管理与数据分析处理、风资源高性能微尺度模拟计算、基于度电成本的风电场自动优化等整个风资源评估流程的智能化作业

来源：第1眼 · 重庆广电2019-08-16

在降本增效的同时，中国海装还与国家气候中心等联合打造了一个大数据平台，这个平台不仅汇集了全国可利用风能的分布情况，便于风电场宏观选址规划，它还像一个远程的体检中心，实时掌握全国各地风机的“健康状况”。

来源：金风科技2019-06-24

【任职要求】1、本科及以上学历，气象，计算机，3s等相关专业；2、三年以上工作经验，风电相关行业；3、全面掌握风电场全生命周期风资源专业知识包括项目规划、宏观选址、现场踏勘、风资源分析、软件仿真应用、方案设计

来源：大自然保护协会TNC2019-06-12

生态环保问题被越来越多的人所重视，已逐渐成为风电产业发展的制约因素之一。今年2月底底，国家林业和草原局颁布了《关于规范风电场项目建设使用林地的通知》，通知明确提出，严禁风电项目使用重点林区林地。

来源：金风科技微平台2019-05-20

微观选址 发电量担保金风科技的气象格点数据不仅应用于前期商机评估和宏观选址，还可适用于工程的精准风能资源评估。其中tab文件可用作经过代表年订正后的虚拟测风塔数据，进行风机排布和发电量评估。

来源：能建投资山西2019-05-06

7 申请核准（单项报告及批复、项目申请报告）8 获取核准批复1、风电场宏观选址业主方进行实际现场考察，确定风电场规划建设范围。...重点根据风电场宏观选址风机布置方案，综合分析确定设立测风塔个数、位置、高度等。

来源：特变电工新能源2019-04-29

该平台将打通现有各风资源评估软件，并结合3d可视化技术集成为一套专业的风资源管理软件，形成真正的数字化风电场设计平台；另外，通过与特变电工e云平台相结合，该平台能够实现风电项目与用户管理、宏观选址及测风塔管理与数据分析处理

来源：明阳智能2019-04-11

通过云平台、大数据、机器学习，dms将更具价值的数据，更优的算法，更智能的因子等进行深度融合，从宏观选址伊始帮助客户快速准确锁定优质资源，对风电场项目全生命周期进行层层优化设计，一键生成最优集电线路、场内道路

来源：北极星太阳能光伏网2019-03-30

直播专题：2019年度电成本最优高峰论坛贺小兵：我今天给大家分享的题目是“分散风电场解决方案”。...在整个分散式风电方面，我们要讲一下全生命周期的管理模式，主机厂商做分散式，我们要贯穿从宏观选址到微观选址到整个的商业模式甚至建设模式、融资租赁，包括全生命周期的运维，我们在整个环节里面，可能咱们的制造商要参与所有环节的服务以及降低整个成本提升效率

来源：北极星太阳能光伏网2019-03-30

我们覆盖整个风电场的生命周期，在前期的覆盖设计阶段，金风为此打造了宏观选址的核心能力，包括了金风2500多台测风它的数据，把各个图层叠加在应用上面，能够让我们的业主或者投资方对风电投资有兴趣的第三方社会资源

来源：北极星太阳能光伏网2019-03-29

“需要解决很多问题，需要一个数字化整体风能资源的解决方案，第一是项目与用户管理，第二是宏观选址及测风塔管理与数据分析处理，第三尺度模拟计算，第四基于度电成本的风电场自动优化。”