金风科技吴凯：风电行业如何持续创新？

2018 年8 月 21-23 日“2018中国可再生能源学术大会”在京隆重召开，大会以“绿色能源· 创新引领”为主题。国家能源局，科协等领导，专家，学者，知名企业家及主流媒体超过千人出席开幕式。

金风科技执行副总裁吴凯出席“对话：破解当前行业发展瓶颈的技术解决方案”，并作特约发言。

以下为发言实录：

大家好，我是金凤科技的吴凯，第一次面对这么多的院士、教授和技术工作者。应该说在技术体系里面我是最不懂技术的，在这里面只能做一些过去的思考和分享，希望对大家的创新工作能够起到一些作用。

我的主题是科技兴国、科技兴业、持续创新、优化生态。我们那个时候崇拜的是英雄和科学家，我们认为既然是科学，学术岗位我们要端正态度。我们要科技兴国、科技兴业，这样才能长期的发展，不断持续的创新，这个创新不是今天拍脑子明天就出来的事情，同时我们要明确我们创新的范围和生态是什么样的。

我谈的主要是谈风电，风电这个产业利益相关是谁，最后我们做出的产业是什么，我们的产品是不是一个风机，个人理解不是。对于风机厂来说我们谈的是生态，我们谈的是我们的电网，是我们的重要客户，利益相关的部分。银行、保险机构也是非常重要的，因为在整个成本里面金融的成本、融资的成本、保险的成本是非常重要，当然在我们国家不见得这么明显。就全球中心电价来说涵盖了设备成本、资产的折旧税收成本、运维成本，包括发电量的一些限制，这是我们非常重要的一个场景，如果不关注这个场景的话，我们作为产业的技术创新来说，还是我们的基础创新来说都存在着巨大的偏失和问题，这是我们一个重要的思想。

价值为核心，我们所有的创新都围绕核心的价值，这个价值是我们需要思考的，如果我们创新寻求不到一个核心的落点，就没有反馈。风电行业我们是头顶着天，脚踩着地，风我们要谈风能，气象地理信心，我们要谈电网、社区友好，风到电是谈的风机，到了场景下结合自然资源自然环境变成风场这是一个自然环境，如何发觉风力资源的巨大的潜力应该说回到机本身是不是整个的可靠性、智能化与柔性而且满足多种应用场景，如果我们不谈可靠性我们如何看大数据的精准的应用，所以我们离开这个我们一味的谈云计算和大数据可能确确实实会有问题。

结合不同的，场景，比如说环境不同，温度不同，环境不同，道路建设工程费用不同，由于环保的要求，其他的这些要求，那么我们是不是要考虑这些。我们在城市内开车是不是高德地图，实际上风电来说这样的地图设计根本不会给带来经济，南方的建设道路建设可以从2千万到1个亿，我们可以缩减从1千万到5千万是不是更加明确。我们网进入千家万户这个网的用户是如何，如果我们不能做更好的预测和利用，如何实现我们的便宜，去中心化，那么环境友好，毕竟我们没有这样的物理的外壳在不同的环境下面，我们如何确保设备的可靠而有更好的成本。在这个里面会演化出系统的思维，我们在不同领域会分享一些，这个也是在公开场合把系统的角度引入大家。

可以看到这个里面涉及到需求端，这不是一个营销或者是一个管理，它是一个科学，当然结合技术和管理，在这里我们从需求方面来说有客户需求，其他需求，包括客户的风场，到系统开发，有时候客户的用力模型，我们设计风机和风场的时候消耗的需求模型是什么，这里涵盖特性和电价，包括涵盖当地技术的法律法规的要求。进而不断的细化整个模型，从需求模型到风机模型性，到系统模型，到子系统的模型，到目见模型，从系统角度说机械传统链要进行有机的整合，如果我们只谈电器仅仅是其中的一方面，如果谈边界是另外一方面，如果把电机变成并网的互动耦合放在一起是不是能更好的支持能量的传动链。

对于验证与确认，这里面支撑的所有的技术包括模型等等的反馈。如果进一步细化来说金风自己需要一些技术的支撑。我记得南航的专家，结合工程经济学确定叶片的长度，这个是非常有价值的，我们第一次看到有这样的预言，不断的精细化不断的实现DFX，我们是一个学术大会，同时我们是一个行业的学术大会，所以工程技术是我们非常重要的一个领域。回想近20年之前，最早的时候老一辈的院士和航天专家就说我们可能注重研发不注重工程和技术，因为工程技术对于风电来说更具备现实性，比如说工程技术在若干年以后的维修制度，比如说机器人，我们把院校里面跟专家做的机器人进行优化，进行更加好的变品，然后把它清洗打磨修复进行连接，进而带动出材料技术的优化。这些都是非常重要的问题，如果我们谈海上风电我们追求短时的发电量更好，夜间损失多少，如果你夜间可以达到96每秒，第二第三年是不会腐蚀，你腐蚀的精准预测量是不是可以。在福建地区我们国家东南沿海是有不同的气象，是对你海洋施工窗口的连接，这个连接起来是不是你自调度模型，这个需要很多模型，所以这个里面是非常重要的。

那么基于模型的系统工程，比如说我们提到做风电，做风资源的技术人员，不管你用什么软件，这些软件在西方是如何做出来的？其实它不可能是基于1、2万个这样复杂的数据应用，所以就导致我们国家在应的用过程中30%到40%的偏差是太自然的事情。作为一个学过技术，参与国技术管理的人员希望跟各位科技工作者分享的经验，我们一定要多问一个为什么。我们是不是可以不断的基于这样的模型优化，去想一个问题。我们中国其实是希望全球最早，最积极推进低风速机组低风速发展的过程，大家要问一个问题，我们如何修正原来的模型这是非常重要的。

如果说从系统工程方面举一个例子，我们在风机系统里面怎么应用，我们从系统分析到架构这样的一个分析进行详细设计，对应的相应的测试可以把不同的模型和需求可以有机的链接起来，如果做这样的工作希望给大家带来一些启示，不管是做科研研究还是我们的工程实践。

可靠性技术体系，如果我们提到用大数据，比如说做设备的管理，健康管理系统这是大数据在经常用的无非是十几二十年前状态的检测CMS到现在的PHM，逻辑上其实都是一个事。我们从整个设备和可靠性运行来说，从时效维修到主动可靠性资产管理这是非常重要的一个，基于这样的话我们如何构建一个可靠性技术及体系，因为这是在技术层面非常重要的一个问题，如果技术不长期的体系，如何谈成本的降低，因为这样用电成本的降低和环境，单店的突破是不足以支撑行业的更快的发展，所以我们设计开发验证确认，生产交付，包括机组的运行可靠性等等，这里面有同机组，有工程的。

进而可靠性系统的逻辑进入到辩证确认的体系，这里我们不多说，我们在机组的设计中我们系统外形跟设计的时候外形的区别是多少？第二个问题是这个区别在什么样的一个叶片的直径的情况下是有效的，现在的设计方法是什么，应用边界是什么？第三个问题，我们的叶片在后面的过程里面，来自于西北农业大学教授有一个非常重要的论文就是大型机组的叶片的动态平衡的控制，如果从工程实践上来说叶片重量，单支叶片设计的重量给个偏差，出场的重量给个偏差，实际的重要是什么，如果我们只知道重量的偏差不知道实际重心的偏差，我们能知道什么，三支放一起不能进行方阵，会影响他荷载变化等等这是一个问题。

比如说是不是我们用64个或者是128个数字所有的数字一出场的时候进行高速描写，进而有一个断层，进而进行仿真模拟，进而用人工智能技术进行分析继而把建模分析支持我们的动态平衡，所以使我们模型的更加精准，这是一个问题。

所以着眼系统，技术创新，体现价值是非常重要，我们所有的技术工作者要以价值为导向，第二聚集为细微这是我们个人的理解，什么是好的发电厂，在未来发电量高是一个价值，业主希望2、3千小时，业主不希望你风大的时候就发电，这是不一定的，那么电网的环境友好性，或者是调度性，风机的温度运行，大部件故障少，运维方便成本低，我们说运维成本，我们说绿色中国，人文中国，如果我们的辅助人员都天天去戈壁滩上那是人文吗？新技术新科技支撑行业提升

这是我认为非常重要的，结合国家提出的中国制造2025，包括智能化、自动化，工厂布局的最优化，包括我们是不是可以引进移动生产，未来光伏要进入千家万户的固定，如何实施一个迅速的，自动的或者是半自动的工程实施，如何结合不同的特性来迅速的实施设计方案的自动化技术，大家知不知道现在在家装行业大家可以看北京有一家公司已经在推家装的智能化。

结合我们产业是不是可以有很多我们可以调整的，智能化如何用智能算法优化我们的交付方案，订单的自动分配，零部件的自动配置，从客户来说是客户实现价值最大化的重要的一端，理论来说从传统的制造理论上是冲突，冲突带来一个问题，我们如果用基础创新改变这样的状态。动态库存是这样一句话我们如何结合运维的策略去优化。物流的跟踪和工艺的追踪系统。那么新科技，新技术，说数字化，我们这个行业我个人认为未来非常大的应用领域场景应该是工业互联网或者是传统行业的数字化，个人以消费互联网为概念其实已经走到了屋顶。

我们也分享了一些经验，工业互联网里面我们谈的非常重要的一个是什么？工业互联网涉足我们工科领域里面所有科目，第二他具备多学科特点又具备行业纵深的特点又有互联网行业的特点。

这里面结合各自的方向定位是什么，如何回到风电，从规划端，工程建设端，资产经营端这里面会涉及到什么样的需求，所以这里我们可以不断的去做什么样的创新，比如说无人机技术，无人机技术是一个手段，我们结合这个更好的做模型，更好的做技术分析。如何更快快速的更加动态这是非常重要的一点。所以结合个人的体会跟大家做一些分享，希望给大家未来的创新工作有用，谢谢！

（能见App根据速记整理，未经发言嘉宾审核）