来源：电力决策与舆情参考2018-10-30

已推出的智慧风电场管理平台，通过对风电机组、测风塔及升压站等设备的远程监控，达到风电运营商对风电场进行监控的目的，大大节省了风电运维费用。

来源：国信招标2018-10-29

2．项目概况和招标范围2.1项目概况镇平豫能二龙风电项目位于河南省南阳市镇平县北部山区，场址海拔高度高程在800～1000之间，风场测风塔90m高度年平均风速5.25m/s-5.75m/s左右，等效利用小时数

来源：北京国际风能大会暨展览会CWP2018-10-26

42、莱维塞尔北京莱维塞尔是专业为风能太阳能发电，提供测风测光设备的供应商和高端服务商。在风电产业发展和政策的推动引导下，为测风行业服务117年之久，拥有专用于海上的测风、测流设备。

来源：计鹏新能源2018-10-26

目前主要通过以下几种方式获取风资源状况：①测风塔测风在拟开发区域立塔测风，这是获取风资源数据最准确的方式之一，但是在低风速区域立塔测风，很多开发商则会犹豫不决。

来源：北极星电力网2018-10-24

考核指标：开发智能化风电机组激光测风雷达，探测距离10m~200m，风速测量范围±70m/s，风速测量精度≤0.1m/s；开发在线振动模态监测及载荷测量设备，采样精度不低于16bit，采集通道不小于16...研究内容：研究风电机组智能化测量技术，包括整机振动模态测量、整机载荷测量以及齿轮箱和主轴承载荷、激光雷达测风、叶片变形测量等；研究风电机组智能发电性能提升技术；研究风电机组智能载荷管理技术，提供机组的风能利用效率

来源：北极星储能网2018-10-24

考核指标：开发智能化风电机组激光测风雷达，探测距离10m~200m，风速测量范围±70m/s，风速测量精度≤0.1m/s;开发在线振动模态监测及载荷测量设备，采样精度不低于16bit，采集通道不小于16...研究内容：研究风电机组智能化测量技术，包括整机振动模态测量、整机载荷测量以及齿轮箱和主轴承载荷、激光雷达测风、叶片变形测量等;研究风电机组智能发电性能提升技术;研究风电机组智能载荷管理技术，提供机组的风能利用效率

来源：北极星输配电网2018-10-24

考核指标：开发智能化风电机组激光测风雷达，探测距离10m~200m，风速测量范围±70m/s，风速测量精度≤0.1m/s；开发在线振动模态监测及载荷测量设备，采样精度不低于16bit，采集通道不小于16...研究内容：研究风电机组智能化测量技术，包括整机振动模态测量、整机载荷测量以及齿轮箱和主轴承载荷、激光雷达测风、叶片变形测量等；研究风电机组智能发电性能提升技术；研究风电机组智能载荷管理技术，提供机组的风能利用效率

来源：北极星风力发电网2018-10-24

考核指标：开发智能化风电机组激光测风雷达，探测距离10m~200m，风速测量范围±70m/s，风速测量精度≤0.1m/s；开发在线振动模态监测及载荷测量设备，采样精度不低于16bit，采集通道不小于16...研究内容：研究风电机组智能化测量技术，包括整机振动模态测量、整机载荷测量以及齿轮箱和主轴承载荷、激光雷达测风、叶片变形测量等；研究风电机组智能发电性能提升技术；研究风电机组智能载荷管理技术，提供机组的风能利用效率

来源：中国能源报2018-10-24

在调取当地气象部门多年来对风力、风向的观察记录，并对2座测风塔进行了逾一年的风速测量后，选址工程人员统计发现，自2004年有气象记录以来，这里年平均风速较稳定，风向分布较为集中，以偏北风和偏南风为主。

来源：中国能源报2018-10-24

新疆金风科技股份有限公司董事长武钢表示，过去10年，通过高塔架、翼型优化、独立变桨、场群控制和测风技术等技术创新，我国风电发电效率提高了20%—30%，发电量提升了2%—5%，运维成本下降了5%—10%

来源：北极星风力发电网2018-10-23

而早期装机的风场，在宏观选址、微观选址、机位确定等环节，并没有先进的软件辅助设计，直至今天，风场踏勘工作也是由工程师现场进行，而人工进行的环节，误差可能会很大，再加上风资源数据的缺乏（很多风场并没有一年以上连续测风数据

来源：欧洲海上风电2018-10-22

漂浮式激光测风设备减少了风资源研究时对测风塔的依赖。在欧洲，一座测风塔及相关设备的投资在1000万欧元左右，而使用漂浮式激光测风设备最多可降低90%的测风成本。

来源：中国环保在线2018-10-22

由政府主导并做好项目测风、勘测、选址、土地规划、并网消纳的项目，采取以竞价凡是确定投资主体。换言之，即意味着引入市场机制，以开启竞争配置资源的方式，要求地方政府采用竞争的方式来分配年度开发规模指标。

来源：能见APP2018-10-22

许龙飞：竞价新形势下把控风险只能靠自身技术扎实、把东西做准确远景能源风场解决方案高级经理许龙飞在传统的微观选址，我们要从风数据处理、测风塔代表性、流场建模各个环节做风险把控，包括各种排查，给出一个最优发电量的方案...如何降低风资源评估过程中的不确定度，同时随着海上风电的发展，以后的建设成本肯定要大大增加，对于lcoe指标的准确性要求会更高，风资源的意义就是如何把风参数计算结果的不确定度降低，如何让这个值更有代表性，长期订正作为测风塔数据中的重要一环

来源：能见APP2018-10-19

尤其在机组容量增加、叶轮直径增加过后，我们这在几个关键点上要去关注的是什么，第一个还是风资源，其实国家都讲的很多了，包括金风，包括大唐开发商、业主等等，因为风资源是决定了一个风场效益的根本原因，所以大家提出了很多的测风的方法

来源：能见APP2018-10-19

，首先可以通过大数据的查询，得到你开发区域测风塔的情况，如果在没有把握情况下再加上短期验证性测风，或许可以在不设立测风塔的前提下使得误差范围逐步缩小，达到可接受的一个范围。

来源：能见APP2018-10-19

我们都说用中尺度的测风，所有以中尺度的测风进行的都是耍流氓，当然这块有一些项目确实没有办法立测风塔，现在各个厂家都推出了，就是以大数据中尺度的测风模式进行前期的测风，以激光雷达进行测风的推算，最后保证厂家会给出一个发电量的偏差

来源：能见APP2018-10-19

我们为什么不去把风资源的系统，保证测风塔的信息，能够形象的展示出来，风向风速，指标充分的把风资源的系统展示好，第二块能源管理的问题，这地方我们肯定会快速的响应，同时我们还是要强调和风电场，cfd，是耦合在一起的系统

来源：能见APP2018-10-19

freemeso做为一个宏观选址的产品，积累几万台气象站和几千个测风塔的数据整合起来，能够有把风资源图谱和环境限制区域很好的叠加上来，提供了高效便捷的资源寻优。

来源：能见APP2018-10-19

今天给大家讲的是并排的做法，这个可以用不同的方法来做，首先介绍的是所谓的叫前后的方法，在用这个方法的时候呢，我们会去比较性能提升前和之后的功率输出，我们不需要先去测风速就可以来进行比较，我们实际上就是一个折减...如果是一个典型的功率曲线的话是比较陡峭的，它可能会有一个四百千瓦的这样一个差异，如果我们看一下这两者之间的差异，我们可以把这个功率曲线拉平，拉平的话这个差异化的曲线实际上敏感度就没有那么高了，它不会有那么高的测风的不确定性