隨著新能源技術的成熟，國家能源局做出新能源電價調整的戰略決策，基本到2020年左右，風電價格和火電價格趨同保持一致。這樣意味著所有的發電運營商的發電成本要大幅度的下調，所以變成整個全行業的戰略課題。風電企業如何提高風機效率，如何用大數據、云計算提升整個產業鏈上的競爭力。成為整個行業關注的問題。
考慮到2020年要實現風電價格和火電價格趨同保持一致，那么每一年在2014年的電價的基礎上，每一年要下降兩到三分錢一度電每千瓦時，那么風電行業面臨的成本最終通過什么方式來消化？
個人認為就是通過先進的信息技術與傳統制造業相結合，通過信息手段來實現企業對成本的優化和對產品和服務的數字化。風電設備制造商應該從單純的裝備制造提供商向風力發電行業解決方案提供商做轉變。
風電設備研發及制造企業原有的平臺面臨著規模小、資源不足、易用性差，數據缺乏集中存儲和管理，應用軟件和硬件系統運行效率低下、缺乏統計分析，無法為企業提供決策支持等弊端，企業研發創新能力受到束縛。那么新的IT平臺一個宗旨就是幫助風電行業整體節省成本和提升發電運營商的效率。
發電投資商選址成為風電行業重點
風電產業的門檻還是比較高。用戶面臨的一個困難就是怎么知道什么地方適合建風電廠，建多大？怎么捕捉風資源，怎么通過氣象資源知道這個地方適合建。這是一個非常頭疼的問題。雖然國家的氣象局還有省市的氣象部門，他們都有相關氣象數據。但是這些氣象數據是基于空間大尺度，往往都是幾百公里，半徑幾百公里以上，甚至是半徑一千公里。但是一般的風電廠它也就是四到十平方公里的范圍之內，這個大尺度的風力和微觀尺度的風力這是兩個完全不同的概念。
一個基于事實是，在中國你不能在每個平方公里安裝大量的測風塔獲取風資源的數據。所以就需要基于空氣動力，基于氣象方面的專業知識結合數據來幫助客戶，幫助我們的客戶發現優質的風資源在什么地方？
第二個難題就是風電廠的建設環節，因為建設環節會有兩個問題，實際上行業當中是比較艱巨的。
第一就是到一個地方去建一個風電廠，那么建的過程中我選擇什么風機設備最合適？因為這個設備一旦立在那個地方，整個這套設備幾百噸，不可能隨意挪動。理論上運行周期或者設計的運行周期是20年，可是不能實際做測試。換句話說今天我把風機立這個地方，明年來看它的發電效益不好我挪一個位置，這是很難。所以需要通過大數據收集做一些判斷和分析。
第二個難點，看過風廠都知道，它一定在山高皇帝遠的地方，一定是人比較稀少的地方。為什么？因為那個地方的風好，如果那個地方的風惡劣，也不適合人的生存。但是山高皇帝遠的地方，交通不便利。跟核電站完全不一樣，核電站這樣交通設施非常好，風電廠交通設施非常不好，很多時候道路要重新規劃和重新修。修路是風電廠建設里面一個非常大的成本，甚至修路的成本超過風機設備本身的成本，企業要把風機設備從遙遠的地方，從山腳運到山頂。這個修路還有另外一個特點，這個修路是一次性。可能在運輸設備的短時間幾個月里面，每一天可能都超長、超寬、超高的大型設備運上去，一旦運上去這個路沒有用，這個路的使用價值比較低。今年也有人研究，是不是用一些大力的空中運輸工具，比如說軍隊的重型運輸機，把一些設備從山腳上運上去，就省了物流運輸成本，但是這個東西在今天不是很現實。
在風電廠的開發階段，就要充分利用地理信息地理數據，結合大數據的應用幫助業主提供運輸的規劃，路線的規劃，包括道路怎么修。這些都是大量的數據，但是這些數據需要有高性能的計算，需要閃存這樣的計算能力。同時在風能的管理里，雖然風能本身是不穩定的，而且是很難預知的。金風科技怎么保證買他們的設備廠商真正賺到錢，因為作為制造商很難建立一個龐大的風洞實驗室做各種各樣的模擬。
只能從IT的角度解決這個問題，為了讓風力裝備設備在全球處于領先位置，同時為了讓采購者在購買設備的時候是放心的，更重要的在20年的運行期里讓客戶的設備的運行變的非常簡單、易用、可靠的，這里面的云計算、物聯網、大數據都是必須的。
數據計算平臺如何解決風電行業痛點?
因為風電行業，對于數據云平臺的建設和應用缺乏一些經驗和應用。所以需要找一個在IT、管理、咨詢方面有著豐富的技術和經驗的IT廠商。
既能在傳統的研發和裝備制造環節,幫助企業提供市場規劃跟集成產品研發方面的管理。
又能在營銷環節的業務設計和管理設計以及集成供應鏈的管理咨詢。
最后能基于云和大數據的這些技術，在企業售前、售中和售后為風電廠真正提供數字化的產品和解決方案。
第一步先解決研發和市場營銷，先獲取市場訂單。基于風電前期對于選址、建設、數據的需求。風電制造商在幫助客戶做一些風電廠的投資方案的時候，原來可能需要最少是需要有一個月的時間，其實一個月客戶能不能承受？如果是行業老大地位，客戶可能能夠承受。但是如果不是，就需要更快的提供服務。能不能從一個月壓縮到兩天提供給客戶。所以個人推薦軟件定義和閃存，比如說風機設備，計算它需要什么配置需要什么強度適合，如果沒有風度實驗室，可以通過相關模擬軟件運算幾萬、十幾萬、上百萬不同的微觀氣象環境去模擬。這個網格計算它的工作量是非常巨大的，這個時候需要有非常強的存儲能力和計算能力。
個人推薦幾個技術來解決
第一就是軟件定義。軟件定義就是解決過去是IT產生的信息形成孤島，同時IT基礎比較薄弱，IBM的解決方案就是從軟件定義角度幫助現有的信息孤島和IBM新建的一個高性能計算平臺整合成一個統一的資源平臺，交付給企業的研發和相關的業務部門去用。研發部門不需要再關注他的設備在什么地方、是誰的設備等等這些都不需要考慮。通過IBM的Platform的軟件，幫助IT部門協調工作負載和后面的資源關系。
第二個采用IBM的spectrum scale軟件定義數據和存儲的相關方案，那么這個軟件本身，一方面他能夠加速用戶在計算過程中數據的生成和讀寫的速度，另外一方面能夠很好的做信息或者數據的生命周期管理這樣一個功能。幫助企業在過去IT里面現有的存儲和這次系統里面新加的存儲，做成一個很好的不同性能的資源池，滿足前端的應用需要。這是從軟件定義的兩個具體的體現方面，我們在這個項目里面有的。
第三個就是閃存。通過在新平臺和結合閃存上面的實踐，基本上能達到業務部門對于IT的期望目標。比如說在研發部門比較重要的一些應用和計算軟件上，通過閃存和新平臺的驗證，能夠把企業的業務，運行時間提升了2到3倍的水平。比如說通過相關研發常用軟件，過去他們的工程師需要三個小時，現在通過閃存加速縮短到一個小時。
最后傳統的風機企業在風機運行和管理信息化方面是薄弱項。比如機房之前會有多臺X86的服務器甚至是幾十臺小型機，現在不僅僅說數據是孤立，現在這些設備都是孤立的。據了解有的風機制造商的IT的性能只能利用20%左右。也就是說公司做了超過80%的投資沒有利用起來，IT投資沒有利用起來。未來這些風機廠商可以在管理信息化這個領域，通過閃存和軟件定義存儲，把現有的這些管理信息化移動到另外一些新的技術平臺上面，讓現在有一些計算能力和存儲，還能繼續發揮余熱。
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