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136號文應答:金風科技資產平臺,獲獎!

2025-07-22 來源:金風服務 瀏覽數:259

隨著電力市場改革136號文的落地,新能源投資收益的穩定性面臨深刻挑戰。在電價市場化波動加劇的背景下,如何通過技術創新降低度電成本、提升資產運營效率,成為行業突圍的核心命題。正是在這一背景下,金風科技率先推出行業首個具備自主決策能力的新能源數智化資產管理平臺——金風慧能人工智能新能源資產平臺,為行業轉型提供了可落地的技術范式。

近日,“風智”2025中國智慧風電創新應用評選獲獎名單正式公布,金風慧能憑借人工智能新能源資產平臺榮獲風電行業人工智能創新應用案例獎。

隨著電力市場改革136號文的落地,新能源投資收益的穩定性面臨深刻挑戰。在電價市場化波動加劇的背景下,如何通過技術創新降低度電成本、提升資產運營效率,成為行業突圍的核心命題。正是在這一背景下,金風科技率先推出行業首個具備自主決策能力的新能源數智化資產管理平臺——金風慧能人工智能新能源資產平臺,為行業轉型提供了可落地的技術范式。

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以“全域數據 + 智能閉環”重構資產管理邏輯

平臺以“全域數據融合+自主智能決策閉環”為底層架構,實現了萬臺級風電、光伏設備全量數據的實時采集與深度解析。依托經海量場景訓練的AI算法引擎,構建起 “預測-預警-診斷-優化”的全鏈條智能控制體系,推動新能源資產管理從傳統 “被動響應故障” 向 “主動預判風險”躍升。這種架構的核心價值,在于讓數據成為決策的“神經中樞”——從設備運行參數、氣象數據到實時電價信號等均能被算法實時捕捉并轉化為優化指令,為精準運營奠定基礎。

從“保電量”到“保收益”的全維度突破

平臺的競爭力,體現在對新能源資產“收益最大化”的精準支撐,尤其在電力市場價格波動環境下,實現了從“減少電量損失”到“降低電費損失”的運維邏輯轉型:

發電效率與收益管理的協同優化:通過 AI 健康診斷算法識別低效設備,及時糾正“帶病運行”狀態提升發電量;更關鍵的是,平臺將停機管理與實時電價深度聯動——當設備需檢修時,算法會結合實時電價動態評估停機時機,將傳統“估算電量損失”升級為“精控電費損失”,實現“損失可算、管理可控”,在價格波動中為收益筑起防線。

運維成本的系統性降低:依托跨區域資源智能調度,平臺打破傳統電站分散管理的人力冗余、設備閑置問題,推動運維成本下降 25%;AI智能體的深度應用更實現“單位時間產出效率數倍提升”——從自動診斷故障到流程化調度檢修,減少人工操作失誤導致的修正成本,同時通過數據實時分析優化資源配置,避免人力積壓或任務空轉的浪費。這種“一次性投入+長期低成本復用”模式,讓新能源規模化擴張無需同步增加運行人力,從根本上控制成本。

考核風險的前置化解:通過AI分析歷史數據與管理規則,平臺為電網“雙細則”考核提供動態優化的數據支撐。例如,提前預判可能觸發考核的運行參數,從源頭調整設備運行策略,既保障電網安全,又減少考核費用,形成“安全-收益”良性循環。

自主決策重構運營效能

平臺的自主決策能力,徹底顛覆了傳統運營模式:系統異常識別響應速度較傳統模式提升3倍,自動化監盤覆蓋率達99.8%,真正實現數據大盤“無人值守”;運維團隊人均管理容量提升至行業平均水平的2-3倍,讓“數據即決策”從理念落地為可感知的效能——這意味著,在新能源資產規模快速擴張的當下,企業無需依賴人力規模擴張即可支撐管理半徑擴大,為行業突破“規模與效率”的矛盾提供了新路徑。

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市場化改革下的技術應答

在136號文推動新能源全面入市的背景下,固定電價時代的“躺贏”邏輯已失效,企業競爭力愈發依賴“精細化運營 + 市場化響應”能力。金風科技資產平臺的推出,正是對這一改革的主動應答——它以數智化手段將“降本增效”轉化為可量化的收益保障,不僅為金風科技自身的資產管理服務提供支撐,更有望成為行業應對市場化競爭的“基礎設施”。

截至目前,平臺已接入新能源資產超15GW,2025 年管理規模計劃突破30GW。隨著算法迭代與管理場景深化,其在電力市場交易策略優化、碳資產協同管理等領域的潛力將進一步釋放,為新能源行業在市場化浪潮中穩健發展注入持續動能。


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風電
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