風電裝機量爬升背后的巨大運維市場

　　我國2015年風電新增裝機量約為3050萬千瓦，累計容量已經達到1.45億千瓦，分別比2014年增長31.5%與26.6%。
　　風電裝機量背后，伴隨而來的是潛力巨大的運維市場。
　　預計到2022年，中國風電場運維費用將增至30億美元每年，2015~2022年間，中國風電場運維支出總計或達160億美元。
　　按照質保期五年計算，近幾年將有大批風電機組相繼出質保期。
　　業內專家算了一筆經濟賬。單臺風機年滿發收入約160多萬元左右，但若發生一次重大事故，比如齒輪箱重大故障，其更換費用總和可能突破百萬元。倘若這樣的損失發生在質保期外，對于業主來說更是“雪上加霜”。
　　昂貴的維修費用衍生出來的是巨大的市場利潤，目前包括開發商、制造商和第三方公司在內等運維公司正積極備戰，欲啃食這塊“大蛋糕”。
　　行業對運維重視程度不斷升溫
　　在風電項目開發過程中，風機能否在額定運轉時期內發揮出最佳性能是衡量風電場投資成敗的關鍵因素之一。
　　如要做到這一點，除風機本身具有比較好的質量外，其生命周期內的運營維護更加關鍵。
　　就全球風電運維市場而言，歐美地區由于發展風電時間早，加上成熟的市場經濟體制為其運維市場積累不少經驗。
　　以美國風電運維市場為例，數據顯示美國在運風電裝機規模約為66吉瓦，其中有約4吉瓦設備首期使用合同預計于2015年到期，運維市場潛力巨大。
　　在選擇運維策略上，項目所有人在評估續簽合同選擇時，首先將目光投向了原始設備制造商。
　　部分企業將目光轉向獨立服務提供商，他們相信將服務轉向獨立服務商能夠節約更多成本。
　　此外，一部分企業表示將考慮自行承擔運維業務，但出于備用零件獲取渠道和重要組件故障風險這兩大障礙，仍處于考慮階段。
　　相較之下，我國風電運維市場，目前仍處于初期被動運維階段，主要集中于檢修和備品備件方面。從現狀來看，開發商、整機商、第三方在未來市場上將會處于一個長期共存的狀態。
　　就我國目前市場來看，風電整機制造企業看似占據一定的先天優勢。
　　風電整機制造商，除了對風機運行況狀中各項性能更了解外，還能通過風機運行中的各項數據進行分析后選擇合適的時間進行維護工作。
　　除風機制造商外，風電運維市場另一股重要力量來自風電開發商。
　　通過前期跑馬圈地，一批大型風電開發商已完成在風電行業布局?；陲L電運維成本高的前提，央企開發商資本雄厚，依托掌握的資源，從開發到設備制造再到零部件所形成的全產業鏈成為風電后期運維市場的佼佼者。
　　目前，不少風電開發商已經成立獨立運維公司，如龍源電力集團旗下的北京中能聯創風電技術公司以及大唐集團的大唐新能源實驗研究院等在運維市場均表現不俗。
　　央企雖具優勢，但往往忽視技術上存在的缺陷，如風電場風機機型種類繁多，技術要求也不一樣，亟需時間建立相對完善的運維方案體系。
　　與前兩者相比，第三方公司似乎缺失了先天的“金湯匙”。據了解，第三方運維服務公司目前在市場上所占份額還很小，據初步統計，目前有超過90家第三方運維公司活躍在市場上，其中超過一半以上是過去短短幾年進入運維市場，激烈的市場競爭促使技術水平低、資金不具優勢的公司逐漸退出市場。
　　大數據利用炙手可熱
　　從最近企業活動和行業會議中不難發現，互聯網、云計算以及大數據等詞被頻頻提及。
　　隨著這些熱詞涌入，各大企業正在利用互聯網思維，整合行業大數據逐步實現智能化，幫助風電企業節約更多的成本。
　　據了解，大數據主要運用的領域集中在氣象報告、地理空間、衛星圖像等結構化和非結構化的數據整理和分析上。
　　在基于檢測和數據挖掘技術的大數據運維系統可將造成問題的隱患及時排除并制定與之相對應的運維策略。從而，將風電運維成本降到比較理想的價格區間，提高發電效率。
　　然而，預測性風電運維的實現往往與龐大的風場運行數據息息相關，平臺化的軟件解決方案必然是今后發展的趨勢之一。
　　事實上，大數據在風電領域早有建樹。
　　國外風電巨擘Vestas、GE等風電整機企業已積累了多年經驗，國內企業如遠景也借助智能控制、智能傳感、云計算、大數據和能源管理等技術，積極推動傳統能源領域的智慧變革。
　　就如業內專家所言，借助大數據進行預測性維修使得風場運維發生了“革命性”顛覆?；趯Ａ繑祿姆治龊投床?，未來的風機如同智能機器人一樣，也會朝著認知計算的方向逐步前行。
　　另外，加上隨著風電運維管理的標準化和專業化的逐步推進，將來風電運維服務正在向預防以及預測性的方向逐漸過渡，而基于大數據的風電后市場將成為風電企業競爭的核心。