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这篇报告的目的是向公众和决策者提供一个未来风场智能化的发展规划和路线图，我在这里把其中的重要部分做一个概述。
发展智能风场的目的
智能风场的目的只有一个：降低风力发电系统的在整个生命周期内的度电成本，更准确一点说就是平准化度电成本，LCOE。
要降低度电成本，有两方面手段：一是增加风能利用效率；二是降低设备运行和维护的成本。
智能风场未来研究的主要内容
回归到问题的根本，如何高效地利用风能，如何在最大化捕获风能的同时降低设备的疲劳和极限载荷从而节约成本。
过去，我们都是从一台机组，一个机型去考虑上述问题；
未来，风场智能化的发展方向是从场级去考虑这样的问题，找到解决方案。
过去，我们倾向于把大气的运动变化过程当成随机变化的量来考量，我们在设计单机组闭环控制系统时，都是把风速作为一个干扰项来对待的；
未来，从场级智能化的角度，我们应该重新考虑风速这个变量的地位，我们要用新的技术手段和计算方法重塑整个风电场的风能利用方式。
所以，智能风场未来发展的一个重要内容就是风电场级的高精度建模，以及基于此的场级智能控制。
风电场高精度建模及其检验和验证：这里的建模重点是整个风场的大气运动过程，用新的传感技术 (比如 LiDAR 测风)、并行计算技术对风场入流及其变化过程进行建模。从而研究单台机组和整个风场与场内大气运动的关系，建立高精度的模型，并对模型进行校验和验证。
场级控制系统：场级控制主要突破 3 个方面：
在整场高精度模型的基础上，考虑风能利用的最大化；
在整场模型和新的测风手段的基础上，最大限度地降低机组尾流的影响；
特定机位的优化控制，以降低机组运行风险，提升机组性能为目标。
另外，一个重要的发展方向是，在高精度建模和准确测风的基础上，可以实现特定机位的机组定制化，首先是控制策略定制化，从而提升效率，降低风险。
更多的设想是，未来在生产线上的风电机组都是为特定风场特定机位生产的，因为它们可以基于机位更细节，更准确的信息评估整个生命周期的运行状况，从而为该机位定制最低成本，最小风险和最大收益的机组配置。
