2015年11月的最后两天，在大家刚想把目光聚焦于即将召开的巴黎气候大会时，一场严重的雾霾席卷了中国的大部分地区，各地污染指数频频破表。在北京，无论是根据中国环保部的官方数据还是美国大使馆发表的数据，都是有记录以来最严重的空气污染。
雾霾如今已经不是一个新话题，但确是一个急需要解决的问题。引发雾霾的原因有很多，其中一项根本因素是有害物质的排放。如导致空气质量下降的污染物有二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、可吸入颗粒物、臭氧等。在一些地区，尤其是大城市，工业生产、机动车尾气、建筑施工、冬季取暖烧煤等排放的有害物质难以扩散，引起空气质量显著下降。治理雾霾，发展清洁、安全、低碳、环保的新能源必不可少。
风能作为一种清洁的可再生能源，越来越受到世界各国的重视。其蕴量巨大，全球的风能约为2.74×109MW，其中可利用的风能为2×107MW，比地球上可开发利用的水能总量还要大10倍。我国风能资源丰富，可开发利用的风能储量约10亿KW，从“十五”开始，中国的并网风电得到迅速发展，测算显示，截至2014年，并网风电总装机达到8910万千瓦，且仍然还有很大的发展空间。如何利用好风资源，解决现实存在的问题，将其价值挖掘到最大化的同时节约建设成本，是风能应用市场最关心的议题。
地理信息技术天生具有数据管理与空间分析的功能，又能为风能应用带来哪些变化？
风力发电缘何成本高
新疆金风科技股份有限公司（“金风科技”）是国内第一、国际领先的风电设备研发及制造企业以及风电整体解决方案提供商。截至2015年11月30日，金风科技全球累计装机台数超过19000台，相当于每年可为社会节约标准煤约1764万吨，减少二氧化碳排放约5293万吨，再造了约2850万立方米森林。与“金风”的对话，可以最直观的了解风能领域目前所面临的问题，找到地理信息应用的突破口。就在金风位于北京亦庄经济技术开发区的办公楼里，记者见到了金风的首席地理信息专家张越博士。他为我们深入浅出的说明了风能发电领域所涉及的各个环节，目前存在的问题及地理信息应用的全面规划，让我们了解到，GIS在风能这个新能源领域，的确大有可为。
风力发电是我国能源领域着重发展的新能源应用之一，但是本身也存在着受地域条件限制、度电成本相对传统能源较高的制约，一定限度阻碍了其发展。张博士介绍了几个方面：一是风电每MW的装机费用相对较高；二是每架风机都有一台发电机，发电机的开发和制造费用增加了成本；三是风力发电设备安装的环境一般在野外和海面，各方面施工费用也比较高；四是风机还要受到自然环境的影响等。这些因素增加了风力发电的成本，影响了其应用与推广。如何节约成本？正是地理信息技术能够做的，如张博士所说：“GIS在风电上是有很大用途的，当然它并不是能够创造价值，而是能够节约成本。”
GIS应用于风力发电的全生命周期
风力发电虽然是专业性非常强的一个领域，但是其过程却相对容易理解一些。张博士浅显易懂的为我们介绍了其全生命周期，同时说明了在哪些环节是GIS能够直接参与应用的。
建风电场的第一步是选址。目前普遍的方法是通过美国发布的中尺度气象数据、气象预报的数据，以及国家气象中心和国家能源局对全国风资源的调查数据，了解哪些区域风的资源比较丰富。比如新疆达坂城地区由于天山的山口通道，形成了很大的“抽风效应”，适合风场建设，之所以能形成这样的效应，和大的地理因素、气象环境都是相关的，因为天山南部是暖湿气流，天山北部是干旱寒区，干湿在山口处就容易形成“抽风效应”。了解到了这些要素、数据，就可以在大范围上确定哪里适合建设风场；然后是找地，即宏观选址，根据环境因素等确定具体风场建设的区域。再通过相应风量、面积等计算，确定装机容量；然后进行微观选址，即确定架设的风机具体位置和场内的排布。以上是风电场建设的整个“选址”步骤，像是一个精准定位的过程。而地理信息技术已经用于城市规划等众多领域的选址分析，如果将其应用于风电场选址领域，通过对中尺度数据、气象数据、测风塔数据等的管理分析并建模，完全可以较好地解决宏观选址的问题。同时，在微观选址领域，风电里面有个概念叫做“地面粗糙度”，即风机要架设附近的地面情况，是草地、岩石还是其他地物，都会影响风资源的分布情况。如果不是平原地区，有一定起伏的地区，还要面临坡度和区域内的山体的问题，就会造成了风的切变，形成了流变，前排风机的尾流对后排风机会产生影响，在风机架设中也应得以考虑，同样可以通过GIS运算分析。
选址确定后，就要开始风电场的具体建设了。即使对风力发电不了解的人，也都看过风机的样子，直观感受就是——大，最高的风机有110米高，叶片60米长，运输时拐弯占地面积大，需要精准地规划路线达到所需的拐弯半径，这就使得风机运输变得不那么容易。如果将风机运输路线分为两部分，一部分是风电场外运输，一部分是风电场内运输。场外部分如何选择合理的已有道路，GIS是很好的一个工具，可以合理规划；场内部分，由于风资源较好的区域常常在偏远的戈壁、甚至山区等，本就没有路，在路线建设上，也需要搭建三维可视化模型，更好地规划和设计场内道路，这GIS同样可以很好地胜任。
在风电场投入运营后，风机的运行维护同样是一项重要的工作。因为风机产生的能量是有限的，如果叶片上有任何问题都会影响风能使用，所以一旦叶片有瑕疵，在风机20年保证的运行周期里将会产生不可忽视的影响。能够影响风机运行，对叶片造成损害，造成风机故障的，正是风电场的地形与环境因素。比如设计时，风是从正面吹来的，但由于有山坡的存在，风向可能会发生改变，造成叶片的一定程度的偏扭，长期的话可使轴承受损，产生故障，寿命下降。而GIS可以对风向环流进行监测，减少故障率，保证风机安全运行。
总之，无论是从风电场前期选址，到中间建设，再到后期运维，都可以利用地理信息技术，快捷、高效、精准的完成各项相关任务。
风电场开发项目建设过程
建设金风科技地理信息系统大数据平台
之前在澳大利亚从事多年地理信息技术科研工作的张越博士，在地理信息应用领域有着丰富的实践经验，对于将地理信息技术应用到金风科技的风能业务当中更是信心满满。经过很长一段时间的调研，他坚定的认为，GIS不但可以运用到风电项目的选址、运输、运维等过程中，如果将与“风”相关的各项数据管理起来，贯穿大数据的技术和云计算，更将大有可为。他介绍说，“目前我们已经在金风自己建设的一些风场的运输环节运用了GIS，取得了良好的效果，节约了运输成本。未来，我们将建设金风科技地理信息系统大数据平台，把金风目前运行的19000台风机的位置数据，所处的风场的所有地形数据全部组织起来，包括测风塔数据、历史的中尺度气象数据以及其他的地理数据等等，通过平台建立模型，进行空间分析，这样我们可以很好的判断哪些风机运转良好，它们所处的地形环境如何，哪些风机运转困难，它们所处的地形又是怎样，这样产生的一系列结果，将对金风风电场整体运行产生重要辅助决策作用。”
当然，GIS技术也不会是孤立运行的，在风电领域，也需要融合其他技术，比如可以利用无人机做选址和路线规划，引进航测技术，既有DOM数据，又有DEM数据，形成可视化的三维立体模型，这就是典型的技术融合的例子，共同推动风电领域发展。
风能是新能源中的一个重要组成部分，在中国，可以形成产业的新能源还包括水能（主要指小型水电站）、生物质能、太阳能、地热能等，都是可循环利用的清洁能源。中国未来新能源发展的战略中显示，将在2020年前，实现大批新能源技术达到商业化水平，新能源占一次能源总量的18%以上。到2050年，全面实现新能源的商业化，大规模替代化石能源，能源消费总量中达到30%以上。实现习近平主席在巴黎气候大会上向全世界提出的庄严承诺，即截至2030年中国的排放总之将达到峰值，并在以后的年份里逐年下降。在新能源领域里，GIS所具有的空间分析功能，将会助其在新能源领域开拓出一片广阔天地。
张越：博士，教授级高级工程师，金风科技股份有限公司研发中心地理信息和大数据平台专家。