在稍早前舉行的2015北京風能大會上，“低風速”不出意外地成為會場內外熱議的高頻詞匯之一。按照先易后難的開發邏輯，隨著國內優質風資源的規?；箝_發，風速在7米/秒之下的“低品位”資源已成為風企新的競爭起點。
　　在此背景下，國家層面的風電戰略也指向了低風速資源區。在國家能源局上半年公布的“十二五”第五批3400萬千瓦風電項目核準計劃中，風資源遠遜于“三北”的中東部和南方地區首次占據主要位置，其中山東省以309.62萬千瓦的規模居首，其次為云南的298.7萬千瓦。從區域分布來看，中東部和南方地區核準規模也已創下歷史新高，其中華東地區480萬千瓦，華中地區827萬千瓦，華南地區865萬千瓦，三個區域占全部計劃的65%。
　　業內人士表示，隨著我國低風速風電技術的快速進步，中東部和南方地區風電已經步入規?；l展，預計“十三五”時期，風電將對上述地區拉動投資和調整能源消費結構起到關鍵作用。
　　分析誤差控制在0.1米/秒內
　　在此之前，業界公認的我國陸上風電技術可開發條件是風資源達到7米/秒。2011年，國家能源局提出風電開發向中東部轉移，同時明確鼓勵低風速風電開發。在政策引導下，風電開發和設備企業持續加快技術和管理創新，目前5.5米/秒甚至更低資源品質的風電開發已成為可能，我國可開發風能資源的規模也隨之增至10億千瓦。
　　隨著越來越多的風電投資企業將目光南下東移、跑馬圈地，中東部可開發資源日益減少且開發難度增加。“復雜的山地地形占據了目前低風速地區資源可開發區域的大部分比例，可以說，低風速風電開發進入復雜地形山地階段。”遠景能源副總經理王曉宇指出，復雜地形疊加低風速條件，導致準確評估風速水平變得更為困難。遠景能源通過對多個低風速風電場項目的后評估發現，在低風速風電場設計過程中，0.1米/秒的風速誤差會帶來2.5-3%的發電量相對誤差、1.5%的資本金IRR絕對誤差，同時也會帶來評估最大瞬時風速、風切變、入流角等影響機組安全運行的風況特征參數的很大誤差。
　　為最大限度減少全生命期管理和應用中不可控變量帶來的影響，遠景能源開發了“格林威治”測風數據自動化管理模塊，同時實現了管理數據完整性99%以上、有效性98%以上。
　　“這種標準化的測風數據處理支持，分析誤差控制在0.1米/秒以內。”遠景能源副總經理王曉宇介紹，“格林威治”測風數據自動化管理模塊每天自動從郵箱提取數據，在超算服務器進行同步解析，按照數據質量檢查算法進行數據的質量判斷報警，并以郵件或短信的形式即時發送給工程師。工程師可在任何時間、任何地點監控數據，并及時安排測風設備維護。同時，針對完成測風后獲得的測風數據集，支持工程師進行深度的標準化數據管理。
　　業界資深人士認為，“格林威治”的另一個重要意義在于，通過高性能的計算資源和精細化模擬仿真，將機位風資源誤差控制到5%以內。準確的測風數據、接近實際風況的CFD模擬，為遠景能源確定最優的機位優化方案打下了堅實基礎。
　　王曉宇表示，如果是在普通的平原風場，“格林威治”云平臺的作用可能不會發揮得那么明顯，但山地風場的風險等級遠高于平原風場，格林云平臺運用精準的數學模型提高了精度，“像拿著放大鏡一樣，把每個點都看得很清楚。然后像編織漁網一樣，把各個點位有效連接起來”。
　　單純拼風機時代已過去
　　隨著我國風電產業轉向低風速地區，產業調整的步伐也逐漸從過去的單純追求速度和數量，轉向追求質量。此前在平原風場開發風電多是拼風機，而在低風速地區，特別是復雜山地地形風場，評判標準不再是簡單的發電量和發電小數。
　　王曉宇表示，常規的風電場設計工具只有基于固定容量和單一機型的發電量最優一項優化目標，遠景能源的機位優化模塊可以分別設置三個定制化的的多優化目標：投資回報率最優、現金流最優、發電量最優。通過格林云平臺，快速給出不同比選方案，供不同訴求的客戶得到自己最想要的最優組合方案。