在欧洲，风电整机厂商通过收集这些数据，不仅能够提升投资者的资产回报率，还能反馈到研发和运维领域，为下一代产品的改进和升级提供参考。

风机厂商每竖起一台风机，就好像建立了一个小型的数据中心。在北京东三环一座写字楼的办公室里，维斯塔斯(中国)风电技术公司的技术人员在接收4500万千瓦装机量的风电机组运行参数，以及来自6000个气象站的数据。这些数据经过筛选与整合后，再通过大型计算机的处理，zui后形成可视化的图表，用来指导运维团队的工作。

不过，这项高技术含量的产品和服务，在中国推行起来似乎并不顺利。截至今年秋季，大多数维斯塔斯的客户在风机过了质保期之后，并没有续签合同。这意味着他们放弃了维斯塔斯基于智能化平台的运维服务，转而投向更有价格竞争优势的中小运维团队。

在中国，金风科技和江阴远景能源科技有限公司(下称远景能源)等富有先见之明的中国风电整机商，也正在进行这方面的尝试，但业务进展未有想象中顺利，原因是它们的客户亦在观望。

智能风机，在中国还是一个新潮的词汇。风电整机厂商通过收集风机和气象数据，能够提供一套从前期选址到后期运维的系统化管理方案，帮助客户尽可能地提升投资期内的收益。现在，相当一部分风机在出厂时，会在叶片和齿轮箱等关键位置安装传感器，通过收集温度和振动等关键数据，来判断风机的运行状况。此外，安装在风机外部的雷达，可以监控风机所在地的气象情况。

                        （上虞YDF诱导风机-上虞风机）

传感器和雷达收集的数据，将暂时存储在风电场的数据中，然后通过互联网到后台服务器，zui终接入超级计算机进行处理。

加拿大的Gastops公司，原先为F-22和台风战斗机等飞行器的发动机提供轴承检测服务，现在他们将这种技术移植到了风电领域。和飞机的发动机一样，齿轮箱堪称风电机组的心脏，大多数整机商在风机出厂时都会安装针对齿轮箱的传感器。不过和市场上大多数产品不一样，Gastops生产的在线油液金属颗粒检测仪(MetalScan)检测的不是振动，而是金属颗粒的数量。

Gastops中国区业务总监李明东告诉《财经》记者，颗粒检测能比振动检测更早地发现问题，并及时发出预警信号。“只要齿轮箱工作就会出现磨损，磨损就会产生金属颗粒，但只有磨损到一定的程度，才会在振动上体现出来。”

通过收集检测数据，运维团队所做的工作不仅是事后应对故障，而是事前预测问题。“可以将问题扼杀在萌芽状态，或者选择恰当的时机排除问题。”维斯塔斯中国服务部总监曾思萌介绍。

不过，风电行业的智能化，并非是只关注设备数据的集中——把风机从它运行的自然环境里拿出来分析，没有多大意义。自然环境可以产生更大的数据库，即包含风和地形在内的环境数据。有实力的整机厂商除了利用风机收集数据之外，还会在部署气象站。

相比风机的运行数据，这些风资源数据的数量级要大得多。远景能源的解决方案及软件产品管理总监李恒认为，企业要做好风电资产管理，必须要把设备运行和自然环境的数据处理。建立风电场的数值模式，进而实现高精度的资产运行水平评估。

将风资源数据和风电机组运行数据相结合，整机厂商可以绘制出一张风资源分布地图。其不仅包括风能的分布，也包括地形、地貌、地表覆盖、交通条件，甚至土地性质和电网条件。业主可以在这个地图上理性地选择什么样的厂址才是的投资地点。

李恒介绍，“这里面zui难的是风能分布。要做到这一点，意味着你要把历*风能的数据做一个气象模型的反演，并且变成一个可以像自来水一样的数据库，工作量巨大。”

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