戳破了“风”光无限的外衣，风电运维市场痛点何在？.doc

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1、戳破了“风”光无限的外衣，风电运维市场痛点何在？　　近年来，迅速扩容的风电市场催生了庞大的风电运维市场需求，与此同时，伴随着设备升级和技术改造的需求，以及大批量风机翻新又让第三方运维市场的需求猛增，风电运维市场取得迅速发展。据MAKE预测，2021年至2026年，平均年新增吊装容量和并网容量将达到27.3GW和28.6GW。在如此广阔的发展前景下，偶发的风电事故也不断在为筑梦者敲响警钟。技术差异、低价竞争、人才流失以及缺失的运维标准等埋下的安全隐患，正成为扰乱风电运维市场秩序的幕后推手，戳破了“风”光无限的外衣，风电运维市场痛点何在？　　戳破了“风”

2、光无限的外衣，风电运维市场痛点何在？　　近年来，迅速扩容的风电市场催生了庞大的风电运维市场需求，与此同时，伴随着设备升级和技术改造的需求，以及大批量风机翻新又让第三方运维市场的需求猛增，风电运维市场取得迅速发展。据MAKE预测，2021年至2026年，平均年新增吊装容量和并网容量将达到27.3GW和28.6GW。在如此广阔的发展前景下，偶发的风电事故也不断在为筑梦者敲响警钟。技术差异、低价竞争、人才流失以及缺失的运维标准等埋下的安全隐患，正成为扰乱风电运维市场秩序的幕后推手，戳破了“风”光无限的外衣，风电运维市场痛点何在？　　　　质量运维困境　　行业

3、的发展势必会从无序竞争到逐步规范的过程。目前而言，风电行业门槛偏低、参与方良莠不齐、缺乏统一的标准，在经历了大跃进式的发展后，疏忽了对质量的严格把控，引发风电机组在实际运维中存在运行不稳定、故障频发等问题，直接造成风电运营商的经济损失。　　其中，设备是基础。早期的风电机组存在一定的质量缺陷。在日后的正常运营里，由于部件自身的质量或者其他原因影响了机组的正常运行，造成了发电量损失。有的自身缺陷在现场很难根本解决，给运维团队带来了很多困难和繁重的技改任务。　　其次，缺少完整的质量管理体系与行业标准规范，也是导致重大事故的主要原因。同一企业，不同的风场运维

4、质量参差不齐，企业无序竞争现状明显。风电场的多样性和特殊性决定了质量运维的重要性，针对不同的风场环境、不同的机型，针对性的运维策略和标准化的作业模型是保证风电场高效发电的关键。　　此外，专业运维人才流失也是不容忽视的问题。中国大多数风电场地处偏远地区，条件艰苦、工资低、危险系数高，年轻人对如此强度的工作接受程度大打折扣。一个几百台的风电场，只有3-5名工程师运营维护，有经验的也只有项目经理1人。运维人员的不稳定性，也将带来相当大的隐性成本。由于目前每个企业培养体系标准各异，具有一定专业性的风电管理人才目前仍为空缺。　　低价竞争怪圈　　随着风电运维市场

5、的扩大，更多的公司希望可以进入以占有一定的市场份额。目前，绝大部分的运维市场掌握在整机商和开发商手中。整机商凭借着机组研发优势、经验丰富、运维质量较高等优势占据了目前68%的运维市场份额。而开发商由于目前缺乏技术经验、采购渠道等原因，仅承担风场运行当中的常规简单的运维部分，而第三方独立运维公司面临着市场混乱、低价竞争，只是承担个别门槛较低的运维环节。在这三足鼎立的“混战”中，一些资金少、规模小、生产水平低的企业也加入行业竞争，跟风模仿，鱼龙混杂，有些运营主体是长久有规划的，但有一部分想挣快钱，打一枪换个地方，把钱挣了再说。如此无序的价格竞争对市场秩序

6、造成了严重的冲击。　　阻碍海上风电增长的重要因素　　从2016年开始，中国海上风电市场活跃度显著提高。随着大规模的海上风电项目投运，也将开启海上风电运维市场。预计2020年以后，中国海上风电将进入快速发展期，2026年海上累计吊装和并网将分别达到26.9GW和26.1GW。　　海上风电运维的目标是在全生命周期内，降低运维成本，提高风电机组的发电量，从而提高客户收益。海上风电运维与陆上风电运维最大的区别在于可达性差，造成运维难度的加大和运维成本的提升。海洋布局相对陆上更为复杂，要综合考虑到离岸距离、气象海况、机组故障率、维护行为、发电能力、运维经济性等

7、一些列的问题。在距离海岸较远的风电场中，服务船受天气和海况影响的可能性较大，往往出发时风平浪静，可行至半途甚至作业现场时却因天气原因不得不折返，因为在天气或海况差的情况下，这些服务船只的安全性也会变差。选择任何一种运输方式都意味着相应的技术路径和资金投入，但成本节约的空间还是非常有限。　　高效风电运维未来趋势在哪？　　随着大数据、云计算等新兴IT技术的广泛应用，运用新兴互联网技术提高风机运行稳定性和风电场发电效益成为风电行业新趋势，智慧运维将成为风电运维服务的重要组成部分。而大数据是“智慧运维”中的重要应用，包括运行和故障数据收集和储存、大部件的检测

8、、实时天气和功率预测、故障诊断、故障预判等。其中，故障预判将成为监测系统的重要功能之一，也是大数据的重要应用