2013 年一部收视狂飙的美剧《纸牌屋》将人们的眼球吸引到大数据分析上，该剧运用大数据分析对角色定位、剧情发展等进行设计，获得的巨大成功甚至使得大数据分析被称为巫术一般的精准营销，其力量可见一斑。其实，早在20 0 9 年，“大数据”一词就开始逐步受到信息技术行业的重视。在经历了几年的批判、质疑、讨论、炒作之后，大数据终于迎来了属于它的时代。
越来越多的政府、企业正逐步意识到这隐藏在数据山脉中的金矿，数据分析能力正成为各种组织的核心竞争力。面对这些机遇和挑战，“ 蓝色巨人”IBM 做出了转型的重大调整，将资源投入到大数据分析、云计算和移动社交的互动参与系统。21 世纪，电力和能源公司在构建、运营和维护全球电力系统的同时，还要面临着资源局限性、环境保护以及潜在的颠覆性技术的挑战。在能源电力方向，IBM 从信息角度将传统的电力系统与大数据分析、云计算等信息化手段相结合，参与并且推动电力行业的智能化发展。现在，I B M大数据也走向了风电运维服务。
“应用大数据可以帮助解决风电等间歇性可再生能源安全稳定接入电网的世界级挑战。”IBM 中国能源与电力行业总经理余红光说。
大数据走进风电行业
在丹麦的维斯塔斯风力技术集团，通过在世界上最大的超级计算机上部署I B M 大数据解决方案，得以通过分析包括PB 量级气象报告、潮汐相位、地理空间、卫星图像等结构化及非结构化的海量数据，从而优化风力涡轮机布局，提高风电发电效率。这些以前需要数周时间完成的分析工作现在只需不到1 小时即可完成。
“ 我们已经开发并实施了高精度风光一体化发电功率预测解决方案( H y R E FH y b r i d R e n e w a b l e E n e r g yF or e c a sti n g) ”。 余红光对《能源》杂志记者说道。这个方案可以帮助企业解决电网对于可再生能源发电进行调度的难题，提高系统的可用性和优化电网的运行方式。
作为大数据领域的领导者，I BM 正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的I T 模式。随着中国风电服务市场的起步，I BM 正在将更多的精力投入到风电场的运维管理领域，不仅体现在风电功率预测方面，还包括风电场微观选址、预防性维护和绩效评估等方面，对风电场进行全生命周期的管理和优化。
在风电领域，中国用了短短5年时间就完成了欧美国家15 年才走完的发展之路，然而风电场收益，取决于风机在20 —— 25 年全寿命周期内给投资者所创造的价值，因此风电运维显得至关重要。
余红光认为，利用先进技术和管理手段，优化资产管理，提升资产绩效是风电运营商实现可持续发展的核心竞争力。在澳大利亚的一个风场，安装了IBM 的风场管理系统后，与周边同期同等装机规模的风场相比，发电量提升了3 0%。但在中国，要想达到这一标准并不容易，与欧美同业相比，中国的风电产业尚处于粗放式经营阶段，这也是前期大规模的“跑马圈地”带来的结果。在余红光看来，“跟风电开发比起来，风电运维是苦活，也是一个精细化的工作。风电行业的运营管理将来必然是精细化的，总会有一些优秀的有能力的企业脱颖而出。”
从风电运维的角度，IBM 把它化为四个层次，第一个层次是最简单的，就是坏了就修;第二个层次是定期的检修维修;第三个层次是状态检修;第四个层次是通过大数据进行预测性的维修。
基于大数据进行预测性维修使得风场运维流程发生了根本性变化，系统的提前预测可以让风电企业优化运维计划，在提升设备可靠性的同时降低运营成本。
“ 经过多年的发展，中国风电企业已经积累了丰富的运营数据和经验，使用大数据优化风电运营开始具备技术基础。”I B M 中国能源与电力行业解决方案总监李国志表示，“同时，随着风电运维管理的标准化和专业化，风电运维服务市场将快速增长并整合，基于大数据的风电运维服务平台将成为风电运维服务商的核心竞争力”。
对所有安装的风机进行集中的运维监控，可以随时获取每台风机的实时运行和历史信息，然后结合资产、人员、专家知识以及气象等外部环境信息进行分析和预测，优化风电场运维。
产业的大变革
风电运维产业不断朝着预防性、预测性的方向发展，利用大数据可以为智慧风能的梦想插上腾飞的翅膀。李国志举例，就像人的行为一样，人的习惯和偏好都可以被大数据纪录下来，根据分析可以对人的行为有个基本的预测，风电整个产业也可将其应用起来，包括规划、设计、实施及维护的一站式服务。基于对海量数据的分析和洞察，未来的风机如同智能机器人一样，也会朝着认知计算的方向逐步前行。
诸多企业也格外看好智慧能源服务的广阔市场前景，像风电的整机制造商远景能源依托所在的行业优势推出了自己的风场软件管理系统。在余红光看来，在风电运维达到一定规模之后，需要有企业级大数据平台进行支撑，与传统的工业企业相比，IBM 在此领域具备独特的优势。
从风电运维的角度，IBM 把它化为四个层次，第一个层次是最简单的，就是坏了就修;第二个层次是定期的检修维修;第三个层次是状态检修;第四个层次是通过大数据进行预测性的维修。
基于大数据进行预测性维修使得风场运维流程发生了根本性变化，系统的提前预测可以让风电企业优化运维计划，在提升设备可靠性的同时降低运营成本。
“ 经过多年的发展，中国风电企业已经积累了丰富的运营数据和经验，使用大数据优化风电运营开始具备技术基础。”I B M 中国能源与电力行业解决方案总监李国志表示，“同时，随着风电运维管理的标准化和专业化，风电运维服务市场将快速增长并整合，基于大数据的风电运维服务平台将成为风电运维服务商的核心竞争力”。
对所有安装的风机进行集中的运维监控，可以随时获取每台风机的实时运行和历史信息，然后结合资产、人员、专家知识以及气象等外部环境信息进行分析和预测，优化风电场运维。
产业的大变革
风电运维产业不断朝着预防性、预测性的方向发展，利用大数据可以为智慧风能的梦想插上腾飞的翅膀。李国志举例，就像人的行为一样，人的习惯和偏好都可以被大数据纪录下来，根据分析可以对人的行为有个基本的预测，风电整个产业也可将其应用起来，包括规划、设计、实施及维护的一站式服务。基于对海量数据的分析和洞察，未来的风机如同智能机器人一样，也会朝着认知计算的方向逐步前行。
诸多企业也格外看好智慧能源服务的广阔市场前景，像风电的整机制造商远景能源依托所在的行业优势推出了自己的风场软件管理系统。在余红光看来，在风电运维达到一定规模之后，需要有企业级大数据平台进行支撑，与传统的工业企业相比，IBM 在此领域具备独特的优势。
