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遠景能源:光伏風電產業圍城如何創新

作者:佚名  來源:電子材料網  時間:2016/1/5 13:20:01

創立伊始定位為科技公司的遠景能源近兩年已經成為了中國能源互聯網公司的代名詞,很多人奇怪,為什么是遠景能源而不是其他公司?孫捷介紹了遠景能源的很多創新業務,在這些業務背后,有一個共同的邏輯:所有的創新都要以價值創造為導向。
  所有的創新都要以價值創造為導向
  精彩觀點
  1、所有的創新都要以價值創造為導向,不以價值創造為導向的創新都是瞎弄,耍流氓。
  2、遠景能源硅谷創新中心風投基金成立大概半年不到的時間,已經投了四五個公司,一半是網絡安全、數字安全,還有一部分在大數據、人工智能,這些未來將是整個能源互聯網生態圈非常重要的組成部分,需要提前布局。
  3、主營業務方面,遠景能源的風機這兩年發展的比較快,出貨量可以排到中國前二。前幾年我們還是一個名不見經傳的小公司,現在每年接近翻番的增長,得益于我們一直堅持創新道路。
  4、我們做的所有東西,都離不開軟件,離不開數據,我們希望在數字世界里構建出一個物理世界的原型。
  5、光伏方面我們是純第三方,沒有涉足任何設備的制造。所以我們做兩件事,第一個是繼續發揮軟件和大數據的優勢,構建整個光伏行業大數據的平臺。第二個基于第三方的優勢,推廣一些行業的標準,建立整個風險評估的體系。
  6、我們要看大勢,可再生能源的時代已經到來。可再生能源時代不是只有可再生能源,而是以可再生能源為中心,傳統的能源淪為替代能源。我們說可能不用5年甚至10年的時間,傳統能源就會淪為替代能源,新能源成本的下降只是一個時間的問題。
  以下為整理后的演講內容
  我也是第一次參加能見和騰訊一起主辦的這個活動。非常高興,今天專門從上海過來,因為我們公司總部在上海,我感覺這里的學習氣氛比上海濃的多,外面天氣非常冷,大家學習熱情遠遠超過上海。
  我想可能行業外的朋友對遠景能源比較陌生,我給大家介紹一下我們公司。遠景能源是從風電開始起步,我們最早做風力發電機,然后到現在做軟件,到自己開發風電場、光伏電站,從風電到光伏,從國內到國外,從陸上到海上,這幾年發展比較快。大家可以看到遠景還是一家非常國際化的企業,雖然我們公司不大,但是我們在全球的布局走的還是非常廣泛。目前我們在丹麥有一個風電技術創新中心,有40多個老外,都是從行業知名公司加入到遠景,這個團隊為我們風電的技術創新服務。
  值得一提的是,今年上半年我們團隊主導的超導風電技術,拿到歐盟一個億的研發資助,我們希望通過未來幾年在超導風機技術上的研發,推動風機在技術、材料、成本上有一個大幅的提高。
  還有一個是我們在軟件和數字能源的布局。我們在美國硅谷設立了一個專注于能源創新的中心,也設立了一個風投資金,有1億美金的規模,為公司在能源互聯網生態鏈上進行布局。成立大概半年不到的時間,已經投了四五個公司,一半是網絡安全、數字安全,還有一部分在大數據、人工智能,這些未來將是整個能源互聯網生態圈非常重要的組成部分,需要提前布局。
  主營業務方面,遠景能源的風機這兩年發展的比較快,出貨量可以排到中國前二。前幾年我們還是一個名不見經傳的小公司,現在每年接近翻番的增長,得益于我們一直堅持創新道路。我們的風機叫智能風機,里面裝了很多傳感器,傳感器可以隨時采集設備運營時的數據,最后可以通過數據采集對風機進行一些調整優化,因為我們可以對風機進行遠程控制,一陣風吹過來的時候能最大化的捕捉風力的能量,從發電數據來看,我們的風機比其他的風機發電量要高,得益于這樣的一些創新,使得我們整個風電業務在飛速的增長。國內海上風電的市場,遠景能源去年也是最大的供貨商。
  我們從一開始就非常重視數據。遠景幾個比較知名的平臺,智慧風場WindOS是風電行業的實時操作系統,管理著全球超過20GW的風電能源在運行資產,60%-70%是中國的,剩下30%-40%是海外的。我們通過這個平臺不斷積累能源大數據,每天的數據量就接近一個TB,在工業領域這個量還是非常大的。而且這個數據不僅包括我們自己的風機,還有其他設備運營的數據。
 傳感器、大數據也好,軟件管理平臺也好,這些創新最后體現在什么地方?遠景能源有一個觀點,所有的創新都要以價值創造為導向,不以價值創造為導向的創新都是瞎弄,耍流氓。價值創造體現在哪里?去年遠景自己建了第一個風場,在山西廣靈縣,我們把所有好的想法放到里面,一股腦運用到這個風場,目前這個風場在整個山西省發電第一、運維成本最低、人員最少。這就是通過智慧能源的管理方式,使得未來大型資產的管理方式發生改變。
  這種改變,第一是人的改變。我們的風場人非常少,相比其他風場非常少,不是我們的員工每一個人本事大,就是通過軟件的方式進行管理,后臺的云中心有強大的專家支持,我們通過移動端、web端來對風場進行整個的監控。
  第二是解放了人積累了大數據。我們每天積累了很多數據,對每一臺風機的情況進行分析,分析以后指導現場的同事管理風機。沒有數據的話,即便有的風機沒有問題,過去也得花費時間進行例行公事檢查。
  第三是積累了數據可以做預測。有了數據可以對設備運行的情況進行更準確的判斷,像一些大部件,尤其是器械的大部件是有振動數據的,通過振動數據分析大部件是否存在問題,進而做預防性的維護工作。這是靠人完成不了的事情,因為這些問題都還很早期,肉眼看不出來,只能通過數據發現。以前等到問題出現了才能去解決,而現在可以用數據提前做出判斷,并進行相應的預防性工作。另外,我們結合其他的一些工具,如無人機,進行線路巡檢、葉片檢查,進而做出分析。
  第四是掌握規律最終預測風。大家知道風電和光伏是不穩定的,波動非常大的,接入電網的時候對電能質量是有一定要求的,我們需要對風進行非常準確的預測,否則可能會被罰錢。我們通過一些模型,基于氣象數據、電網數據進行相應的預測,使得精準率可以提高。包括在限電的地方,我們可以通過算法使得誤差控制在電網允許的范圍之內。
  數據不僅僅是在風電場運行中發揮作用,其實從一開始設計的時候,就需要數據的參與。我們有一個平臺叫格林威治平臺。一個風電場的好壞其實在設計之初就已經決定了,有一句話出生決定一生,出生一定要好,不好20年翻不了身。我們自己開發的這個平臺,目的是打通物理世界和數字世界的鴻溝,我們在這個格林威治平臺里可以做很多的模擬,很多的GIS和CFD流體力學的仿真,格林威治的軟件平臺可以幫助風場設計者快速找到風資源,確定開發容量與測風塔的位置,進行測風數據的分析清理,計算出IRR最大模式。所以,我們做的所有東西,都離不開軟件,離不開數據,我們希望在數字世界里構建出一個物理世界的原型。
  再講講光伏,光伏是我們去年進入的一個領域,我現在負責光伏的新業務,光伏業務的做法跟風電不太一樣。光伏方面我們是純第三方,沒有涉足任何設備的制造。所以我們做兩件事,第一個是繼續發揮軟件和大數據的優勢,構建整個光伏行業大數據的平臺。第二個基于第三方的優勢,推廣一些行業的標準,建立整個風險評估的體系。
  我們開發了一個光伏的大數據平臺阿波羅,阿波羅的理念和風電差不多,收集所有可以監控的數據,為后面能源大數據分析打下基礎。當然,在此過程中遠景能源研發出一些基于數據的分析方法,因為我們對每一個數據點都進行了采集,針對其輸入和輸出的數據進行分析,這個分析是非常有意義的,具體看下圖。
  這張圖就是有數據以后可以剖析造成電站發電量損失的真實原因。第一個柱子是理想化的狀態,100%發電,理想和表現中間有損失分析,我們把損失進行分類,有的可以整改,有的不建議整改,對于建議整改的損失我們客戶會進行整改措施。最后結果是發電量提升,這也是我們做數據分析的最主要目的。做所有的事情都要以價值創造為目標。
最后舉個例子,我們怎么樣通過數據去跟價值創造掛鉤,下面這張圖是阿波羅平臺匯流箱電流離散率監控數據的截屏,離散率高說明有問題。
  客戶最初不相信,說是不是你們數據出問題了。我們基于數據做了一系列的分析,基本定位三個問題,分析了以后我們和客戶一起現場察看,我們首先做了一個衰減的拍照,最后發現組件衰減遠遠高于平均水平。第二個紅外直接看,受表面灰塵的影響,局部產生熱斑,導致發電量的下降。第三個是組件上有鳥糞,使得溫度非常高,熱斑效應,使得發電下降。所以,線下勘察和線上分析的結果非常吻合。
  現在去現場之前我們基本可以掌握百分之七八十現場的情況,未來通過線上掌握的數據快速的診斷和方向的識別,可以讓現場的同事更加高效的解決問題。
  此外,遠景要在光伏行業建立起一個標準,這個標準風控的標準,是我們的另外一個產品——阿波羅評級。我們對不同的光伏資產的風險進行評級,最后會有ABCD不同的評級結果。這個是我們剛剛推出的產品。
  主要的思路是,我們針對光伏電站整個的生命周期風險進行分類,每個階段有每一個階段對應的風險維度,每個風險維度里有子維度,每一個子維度里還有風險點,線上通過數據上傳、文檔上傳和問題的互動,然后進行打分,可以快速的形成成果;當然這個還不夠,我們還需要有線下檢查進行閉環,基本80%的工作通過線上的方式完成。
  最后每一個電站會有不同的分數,針對項目的、財務的、用電企業的,都有不同緯度的打分。在項目風險評價中,還有一個對所有風險告警的提示項。這樣其實給客戶提供了一個非常好的review,就是這個電站到底存在一個什么樣的風險,它的風險水平等等。
  目前我們和很多的金融機構進行合作,包括銀行、融資、信托、基金,對他們來說,如果整個的風險不透明的話,不能解決信息不對稱的問題,他們的資金很難進入新能源行業,那么整個行業的資金成本就會非常高,所以我們希望通過我們的產品和實踐幫助金融機構能更理性地進入到這個市場,推動這個行業的發展。 

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