能源体系向净零排放转型，是践行节能理念、实现双碳目标的必经之路。值此第11个全国低碳日之际，埃森哲携风电行业最新洞察与实践经验建言中国风电企业，以积极应对气候变化，推动绿色低碳发展。

　　在诸多绿色、清洁、可持续的能源形式中，风能以其建设周期短、发电效率较高等优势异军突起。自2009年起，中国风机新增装机容量领跑全球。随着“3060”目标的推进，中国风电行业正迎来前所未有的机遇。

　　根据全球风能理事会（GWEC）统计，2022年全球风力发电装机容量新增77.6GW。其中，中国新增陆上风电装机容量44.7GW，海上风电装机容量5.1GW，合计约占全球新增总量的64.2%。

　　未来三年，全球新增风电装机容量将保持15%以上的复合增长率，突破375GW，中国风电新增装机容量占全球比重预计将保持在50%以上，持续引领全球风电增长。

　　在国内市场，随着国家补贴的退出，陆上和海上风电分别从2021、2022年起逐步迈入平价上网时代。补贴政策调整对风电行业周期性的影响已逐步消除，弃风限装、监管紧缩等因素对风电行业发展的制约减弱，风电市场由政策驱动转变为市场驱动。

　　同时，风电消纳矛盾在2019年之后得到有效缓解，通过市场机制引导新能源开发布局优化、持续深挖大电网的灵活调节潜力等手段，风电弃风率维持历史低位，2022年风电利用率达到96.8%1，风电行业从周期性增长稳步迈向成长性增长。

　　平价、竞价市场的来临，对企业自身能力也提出了更高的要求，需要在产品设计、成本模型、质量等多方面寻找优化空间，适应平价产品的市场需求，扩大竞争优势。

　　随着技术进步和规模效应的不断提升，风电的平准化度电成本持续下降。根据国际可再生能源署（IRENA）统计，2010年至2021年间，全球陆上风电平均度电成本从0.102美元/kWh降至0.033美元/kWh，海上风电度电成本从0.188美元/kWh降至0.075美元/kWh，降幅超过60%。

　　中国2022年陆上风电平均度电成本0.021美元/kWh，已基本实现火电发电侧平价，海上风电平均度电成本0.045美元/kWh，正向平价快速迈进2。未来在技术创新、装机规模扩大、全产业链优化等多措并举下，风电度电成本有望继续下降，在可再生能源中的成本优势更为凸显。

　　大容量单机更有利于提升风能资源和土地资源的利用效率，帮助风场开发商和运营商提高发电效率、降低维护成本及减少土地使用量，是未来风电行业发展的必然趋势。根据国际能源署（IEA）的分析，未来风机单机容量将不断增加，预计2030年平均单机容量将达到15-20MW3。

　　全球整机厂商现阶段所采取的技术路线主要集中在双馈机型，具有运输维护成本低、供应链成熟等优势。随着单机大型化、海上风电的逐步兴起，直驱、半直驱机组正逐渐崭露头角。其在发电效率、可靠性、维护成本等方面更具优势，具备更广阔的发展空间。

　　分散式风电不以远距离输电为目的，注重就近接入电网和当地消纳需求。未来可通过“风电+”模式打造如社区风电和园区风电等多样化应用场景，为当地社区提供清洁能源，实现零碳制造。在政策支持下，分散式风电与乡村振兴等国家战略相结合，获得进一步发展。

　　漂浮式风电为加速进军深远海域开辟了新前景。全球已有202.55MW的漂浮式风电项目投运，2023-2025年将有530MW漂浮式风电项目投运4。根据GWEC的预测，2026年将实现漂浮式风电的商业化。预计到2030年，漂浮式风电装机规模将显著增长，其中中国新增装机容量将达400MW，占全球新增的6.4%。

　　利用大型综合能源基地风能、太阳能、水能、煤炭、天然气等资源组合优势，推进“风光水火储”多能互补和联合外送。

　　“风电+储能”模式协助平滑电力输出曲线，储能设备辅助风电场调峰、减少弃风电量，实现电网负荷平衡和能源供应稳定。

　　利用海上风电直接驱动电解过程产生绿色氢能，以分散式风电场搭配制氢、储氢、加氢设施，打造氢能制造一体化产业链，解决当前氢气提取高成本、高碳排的痛点，并服务于下游的运输、工业制造等产业。

　　面对风电发展加速期和前景广阔的市场，风电企业需要为平价时代下的行业竞争做好准备。如何在风电市场化新阶段快速抢占高地，成为风电企业的必修课。

　　埃森哲认为，风电企业可从“战略规划、资本投资项目管理、产品研发设计、资产运行维护、HSSE（健康、安全、安保、环境）、风电智能调度、智慧供应链、数字化技术赋能”八个方面布局进阶之路，行稳致远。

　　应用物联网、大数据收集和分析风资源、土地条件、环境影响等因素，结合无人机进行现场勘察，根据现场条件智能评估和筛选，自动推荐设计方案。

　　数字工人结合工业物联网，打造数字化互联现场管理，实现作业任务智能筹划、机器代人赋能现场人员、工程进度状态动态跟踪。

　　快速定位项目管理风险点、识别进度延期、成本超支、工程交付质量的潜在风险因素。依托智能算法，形成实时工作管理纠偏、风险预控、动态指令、资源调度，为项目管理人员提供决策支撑。

　　应用更为领先的技术、材料及设计原则，改进产品可靠性及可持续性，例如设计基于摆动原理的无叶片风机替代传统叶片式风机，降低环境噪音及鸟类死亡率。

　　通过收集和分析实际风机的运行数据，建立风机的数字孪生模型，开展各种设计优化和性能预测，例如改进叶片形状、优化发电机配置、调整控制策略等，提高风机可靠性。

　　利用基于人工智能的物联网技术（AIoT）实时监测设备的运行状态、温度、振动、电流等参数，及时感知核心大部件亚健康状态，结合不同场站、不同风机间的对标分析，识别出低效设备，及时进行整改，优化运行绩效。

　　通过分析预测风机关键部件变化趋势、产品寿命和潜在风险，对零部件库存、运输和更换开展主动管理，抢占维修窗口期，减少风机停机、倒塔等损失。

　　风能作为新型电力系统的重要组成部分，风电企业的进阶之路绝非单兵作战，应当从被动适应向主动支撑电网转变，以转型应对变化、以创新开拓新局，为未来蕴育新机，解锁可持续新价值。华体会体育