萬物互聯：實現智能協(xié)同效應
　　“遠景廣靈風電場是一個物聯網平臺，測風塔、風機以及輸變電設備等硬件都運行在物聯網平臺上。 ”在對遠景廣靈風電場進行深入調研以后，一位互聯網架構師這樣評價：“Wind OSTM像風電場的操作系統(tǒng)，它管理的是風電場的物聯網世界 ;GreenwichTM 像風電場的基因數據庫，它貫通了風電場的全生命周期。 ”
　　談到風電場的物聯特性時李恒稱，遠景廣靈風電場設施設備的互聯并不只是監(jiān)控、報警這么簡單，而是它們能夠互相協(xié)作，變得更加智能化，更重要的一點在于，它們的協(xié)同運行可以產生更優(yōu)的效應。并且，這座風電場物聯網平臺也不僅僅是設備的互聯，而是設備與自然界的互聯?；陲L電場數值模型，設備測量網絡、氣象預報引擎、Wind OSTM精準掌握了風電場在過去、當下和未來時的風流形態(tài)，進行對風電場超越傳統(tǒng)實時控制的四維時空智能管理。
　　值得一提的是，在遠景廣靈風電場監(jiān)控系統(tǒng)上顯示的機位實時風速都是真實的風輪前風速，這樣能夠準確測算實時輸入風電場的風能量。據趙清聲透露， “其背后是測風塔與風機、風機與風機、風機與地形之間在格林云平臺上萬物互聯、智能協(xié)同運算的結果。 ”
　　一位不愿具名的風電運維工程師這樣評價 ： “遠景廣靈風電場的實時有功無功控制和風功率預測令人印象深刻。 ”
　　先來看實時無功控制。運行實際表明，遠景廣靈風電場使用能量管理系統(tǒng)(EMS)實現了SVG 與風電機組無功的協(xié)同控制，220kV并網口無功幾乎全部由機組發(fā)出，這不僅優(yōu)化了風電場的線損，SVG 導致的場用電損失也從2% 降低到 0.5% 以內。
　　再來看有功控制。電網限電令人心痛，較差的限電有功控制會讓人痛上加痛。在風電場被限電的現實下，一方面，出力超出電網指令將受到電網的罰款 ; 另一方面，風電場由于控制問題，出力往往沒有達到限電功率，白白造成“限下”損失。因此出力控制在壓線運行尤其重要。數據顯示，遠景廣靈風電場壓線運行的誤差不超過 1%。而有些傳統(tǒng)的風電場控制精度比較差，尤其在爬坡率控制時損失電量高達 15%。
　　這是為什么呢？趙清聲的解釋是， “這與遠景廣靈風電場基于風場流體模型的實時能量精確管理有關，由于能夠準確計算每一時刻每臺風機的理論出力，遠景廣靈風電場出力可以緊跟電網調度的指令壓線運行 , 具有很強的電網友好性。 ”趙清聲強調， “格林云平臺還能準確地將天氣預報、風流分布和風機的運行狀態(tài)聯系起來，使得這座風電場的每一臺風機都可以預測未來 72 小時的風速、功率，甚至損失電量的情況。 ”
　　實際上， 格林云平臺上的風功率預測 (FC)和風場能量管理(EMS)這兩個高級應用模塊實現了對風電場實時能量的精確管理，從能量輸入預測到監(jiān)控再到能量輸出管理，形成了一個閉環(huán)的流程。
　　這也是格林云平臺上的高級應用形成的一種獨特的協(xié)同效應，如果孤立地上線各種控制系統(tǒng)，形成信息孤島而不是物聯網協(xié)同，就很難達到以上效果。 “智能協(xié)同效應有利于風電場電能輸出達到最優(yōu)。 ”趙清聲這樣告訴記者， “遠景廣靈風電場的協(xié)同控制還體現在對風機尾流的有效控制上，通過尾流協(xié)同模塊減少尾流損失 25%，提升整場 1% 的發(fā)電量。可以說，尾流有效控制顯示了這座風電場較高的技術含量。 ”