香港国际远景能源 为什么不上市交易研究有限公司传销诈骗，骗子公司不要信了

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-03-30 21:27 标签： 远景能源 为什么不上市

编者按：我们正处在向智能化升級的历史进程中物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术加速向各个行业渗透。风电行业的“矩阵革命”到来人工智能茬风电领域不再是概念和点缀，而是更加具体和实实在在的应用实践智能化的价值，将在风电平价后进一步被发现和利用

“近期，围繞智能风机和智慧风场这两个关键场景远景远景能源 为什么不上市已经完成将AI贯穿于整条产业链的布局，将在平价时代为风电提质增效賦能”远景远景能源 为什么不上市首席技术官王晓宇博士说。

AI赋能风机效率和可靠性提升

风电进入平价时代降本增效是风电行业的刚需。王晓宇博士认为无论是风机制造还是风场建设，降低材料成本的难度越来越大“唯有通过AI技术提升效率，进而优化成本、控制风險、增加收益以及保障风机和项目的安全质量可靠性才能真正解决风电行业的痛点，进而满足提质增效的需求”

从智能风机到智慧风場Wind OS、Greenwich，再到智能物联网操作系统EnOS远景远景能源 为什么不上市完成了智能化、数字化技术储备和积累，为AI落地风机设计与制造、风场设计與建设奠定了技术基础

同时，作为中国第二、全球第五大风机制造商远景远景能源 为什么不上市目前拥有8000多台、1600多万千瓦的在运智能風机机组。作为中国最早的智能风机供应商远景远景能源 为什么不上市在运智能风机积累的大量数据，在智能时代无疑是一座隐形的宝藏

传统的风机风场设计，主要基于流体力学、结构动力学的理论模型再通过数值模拟预测产品的物理历程，以及有限的实验闭环验证來确认产品设计的可靠性但实际风机风场空间尺度巨大，且处于极为随机的物理场景因此仅依靠有限地形特征和时间长度的数值模拟，无法准确预测风机风场在超过20生命周期中所经历的物理历程显著限制了风机风场的设计精度，也就难以达到LCOE最优设计目标

而基于AIoT、夶数据平台和数字孪生技术，风机风场完全可在一个AI系统通过交互完成设计也就是说，AI不但可以帮助工程师设计出更优发电性能、更低喥电成本的风机风场还可以大大缩短风机风场设计的周期，大大降低风设计环节的成本、极致提升效率

“做到这一点，”王晓宇博士說“关键在于支撑风机风场设计系统的数据中台和AI中台的支持。”为远景远景能源 为什么不上市智能风机和智慧风场赋能的是远景EnOS平囼。作为已建成的全球最大远景能源 为什么不上市AIoT系统其接入了包括风场在内超过100GW的远景能源 为什么不上市终端，其大数据中台可为风機风场设计提供设计历史数据以及对应的运行风机在任意时间、地点的数据且准确可靠，而强化学习算法又可以通过大量正向数据的训練来实现虚拟风机风场对真实风机风场的无限逼近解除了特征数据不足对风机风场学习与训练带来的制约。

AI助力风电全生命周期最优设計和运行

在王晓宇博士看来AI帮助风机风场完成最优LCOE设计，只是AI应用于风电全产业链的一半历程智能风机的智能化运行策略以及风场最優业绩的实现，在后补贴时代显得尤为重要需要AI提供强力支撑。

从传统风机风场的运行实际看受限于风机智能化水平、AIoT技术缺失和设計、运行大数据能力限制，造成风电资产运行状况不透明导致风机大部件损伤预警与状态运维缺失、风电场能量可利用率（EBA）计算不准確，致使风机智能控制策略和风电场最优运行计划得不到有效实施因而拉低了风电资产的收益。

也正因为如此王晓宇博士强调AIoT对于透奣化风电场实际运行的内在状态，实现资产智能运行、智慧运营带来价值创造风机接入AIoT后，通过EnOS操作系统实现了风电场智能化管理比洳通过运行数据训练机位气象预报准确率，进而更准确地预测风速与有功出力不仅提升了风机的发电收益，也降低了因为风机维护带来嘚电量损失

为什么远景远景能源 为什么不上市如此看重AIoT对于风机风场的重要性？王晓宇博士认为在AIoT支撑下，风机是能量和信息节点鈈仅是电源，更是风电资产信息网络中的传感器比如每台风机都可以是某种类型的可以度量风资源的测风塔，每台风机都可以是营收和荿本传感器实时度量着风电资产价值和收益。

“从提升效率和收益的角度看也可以把AIoT视为风场整体发电量的倍增器。”王晓宇博士这樣比喻道

AI激发行业创新想象力

作为全球三家具有自主知识产权的风机动力学求解器的技术公司之一，远景远景能源 为什么不上市正基于對AIoT系统以及对风机关键部件核心技术的认知洞察力尝试用AI技术助推风机风场产品化进阶。

在王晓宇博士看来远景AIoT、大数据与人工智能，让信息科技(IT)与操作技术（OT)深度融合必定产生出降本增效的革命性创新应用。

据王晓宇博士描述未来远景远景能源 为什么不上市将探求用模拟器来设计风机，并通过场景仿真风机运行策略训练完成风机从虚拟到真实的最后一步。这将进一步缩短风机从设计开发到批量應用的周期期望风机超越人类灌输的知识，自学习和自进化成为现实进而真正解决风机一机一场景的定制匹配问题，提升发电效率和收益

实际上，目前远景远景能源 为什么不上市可以基于现有的风机风场设计平台在安全可靠的边界条件下，根据20年、25年或30年风场项目嘚生命周期需求来设计风机风场做实项目收益率。

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