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万物互联：实现智能协同效应
“远景广灵风电场是一个物联网平台，测风塔、风机以及输变电设备等硬件都运行在物联网平台上。 ”在对远景广灵风电场进行深入调研以后，一位互联网架构师这样评价：“Wind OSTM像风电场的操作系统，它管理的是风电场的物联网世界 ;GreenwichTM 像风电场的基因数据库，它贯通了风电场的全生命周期。 ”
谈到风电场的物联特性时李恒称，远景广灵风电场设施设备的互联并不只是监控、报警这么简单，而是它们能够互相协作，变得更加智能化，更重要的一点在于，它们的协同运行可以产生更优的效应。并且，这座风电场物联网平台也不仅仅是设备的互联，而是设备与自然界的互联。基于风电场数值模型，设备测量网络、气象预报引擎、Wind OSTM精准掌握了风电场在过去、当下和未来时的风流形态，进行对风电场超越传统实时控制的四维时空智能管理。
值得一提的是，在远景广灵风电场监控系统上显示的机位实时风速都是真实的风轮前风速，这样能够准确测算实时输入风电场的风能量。据赵清声透露， “其背后是测风塔与风机、风机与风机、风机与地形之间在格林云平台上万物互联、智能协同运算的结果。 ”
一位不愿具名的风电运维工程师这样评价 ： “远景广灵风电场的实时有功无功控制和风功率预测令人印象深刻。 ”
先来看实时无功控制。运行实际表明，远景广灵风电场使用能量管理系统(EMS)实现了SVG 与风电机组无功的协同控制，220kV并网口无功几乎全部由机组发出，这不仅优化了风电场的线损，SVG 导致的场用电损失也从2% 降低到 0.5% 以内。
再来看有功控制。电网限电令人心痛，较差的限电有功控制会让人痛上加痛。在风电场被限电的现实下，一方面，出力超出电网指令将受到电网的罚款 ; 另一方面，风电场由于控制问题，出力往往没有达到限电功率，白白造成“限下”损失。因此出力控制在压线运行尤其重要。数据显示，远景广灵风电场压线运行的误差不超过 1%。而有些传统的风电场控制精度比较差，尤其在爬坡率控制时损失电量高达 15%。
这是为什么呢？赵清声的解释是， “这与远景广灵风电场基于风场流体模型的实时能量精确管理有关，由于能够准确计算每一时刻每台风机的理论出力，远景广灵风电场出力可以紧跟电网调度的指令压线运行 , 具有很强的电网友好性。 ”赵清声强调， “格林云平台还能准确地将天气预报、风流分布和风机的运行状态联系起来，使得这座风电场的每一台风机都可以预测未来 72 小时的风速、功率，甚至损失电量的情况。 ”
实际上， 格林云平台上的风功率预测 (FC)和风场能量管理(EMS)这两个高级应用模块实现了对风电场实时能量的精确管理，从能量输入预测到监控再到能量输出管理，形成了一个闭环的流程。
这也是格林云平台上的高级应用形成的一种独特的协同效应，如果孤立地上线各种控制系统，形成信息孤岛而不是物联网协同，就很难达到以上效果。 “智能协同效应有利于风电场电能输出达到最优。 ”赵清声这样告诉记者， “远景广灵风电场的协同控制还体现在对风机尾流的有效控制上，通过尾流协同模块减少尾流损失 25%，提升整场 1% 的发电量。可以说，尾流有效控制显示了这座风电场较高的技术含量。 ”
