风能不再是新事物，越来越多的发电资产已经运行了十多年。随着第一批年轻人的涌入(由补贴推动)，但距离强制退休还有很多年，这些先行者资产可能会给业主和运营商带来挑战。
2000 年代初安装的涡轮机很有可能在技术上被能够提供更低平准化电力成本 (LCOE) 的更大、更现代的涡轮机所超越。对于网站所有者和运营商来说，如何处理这些中年资产自然会产生一个问题——他们应该尽可能坚持下去，还是拆除并升级到最新型号?
后一种选择，被称为“repowering”，当然很受欢迎。可再生能源英国为仅在陆上升级 12 吉瓦此类容量提供了理由。你会明白为什么：即使英国政府再次支持陆上风电，要确保一块土地(或沿海大陆架)拥有规划许可和准备就绪并等待新涡轮机的基础设施也并非易事。
然而，拆除并更换完全可用的涡轮机也可以被视为一个相当激进的选择。首先，它是昂贵的，并且除了旧组件的回收挑战之外，不可避免地会为新组件的制造、运输和安装带来额外的碳成本。重新供电当然是一个需要考虑的选项，但它应该是第一个诉诸的选项吗?
不必要。首先要探索低投资、低风险的选择。这些旧项目的数据中可能隐藏着大量未实现的价值。一旦正确收集、清理和分析，有才华的工程师可以立即发现可行的见解，以提高资产性能和延长使用寿命，从而产生更多的绿色能源并改善商业成果。
慢炖和急性压力
在长期和短期压力的双重作用下，风能资产正面临中年危机。
通常可以假设新的涡轮机或风电场运行非常有效。逻辑表明，随着时间的推移，组件会退化，效率低下会逐渐出现。一个常见的问题是叶片表面退化 - 一个缓慢构建的问题，逐渐影响涡轮机效率。其他问题不那么渐进和更突然，但随着时间的推移逐渐变得更有可能。有趣的是，我们已经看到某些常见传动系统组件的设计寿命可能被高估了——随着时间的推移，行业已经建立了一个真实世界的运行数据库，这一点才变得清晰起来。因此，随着时间的推移，物理组件会引入缓慢和剧烈的压力，这些压力会影响拥有或运营中年或晚期风能资产的风险/回报状况。
更平淡无奇的运营因素也会增加这些效率压力。对于许多较旧的风能资产，服务合同——甚至资产本身的所有权——已经易手一次或多次。从理论上讲，这应该没有问题——但该理论依赖于完美的技术交接和知识转移，而运营历史的各个方面往往会丢失。这可以通过充分的调查工作在移交或尽职调查阶段得到纠正，但希望运营精益风电投资组合的公司可能会因预期支出而望而却步。
除了这些相对稳定的压力，我们还可以添加一些高度具体和异常尖锐的压力。例如，当前全球能源商品价格上涨，再加上由于俄罗斯在乌克兰的行动导致欧洲战略加速实现能源独立，为本已炙手可热的可再生能源市场增添了热度。电价很高，而且在不久的将来很可能还会如此，这给业主和运营商增加了额外的压力，要求他们尽快从他们的资产中获得最大的兆瓦时。
从风电场数据中榨取额外价值
很明显，优化风能资产性能有巨大的潜在优势。与重新供电和更换相比，项目可以在很短的时间内完成，并且只需花费很少的成本，几乎没有供应链风险。
这就引出了一个相当重要的问题，即如何。好消息是，资产运营商往往已经掌握的数据中通常存在大量尚未开发的价值。然而，许多公司没有实现这一价值，要么是因为他们不知道它的存在，要么是对发现它的难度有误解。
例如，较旧的涡轮机经常出现偏航偏差，从而降低了资产的效率。使用现有数据集进行评估相对容易，即使较旧的资产缺乏新技术所发现的某些特定问题的数据采集。
在多涡轮机环境中，识别具有特别高或低负载指标的涡轮机与同一农场中的其他涡轮机或类似技术的行业基准是有帮助的。然后，运营商可以做出以情报为主导的决策，决定哪些资产可以通过增加负载运行以获得更多价值，哪些资产容易受到过度疲劳的影响。在理想的世界中，运营商会为每项资产投入最大价值，同时还要照顾所有位于同一地点的资产，以便在改造项目之前大致同时达到使用寿命。他们不希望一些资产在 20 年后破产，而另一些资产则延长到 30 年，而在此期间资金仍留在桌面上。基于智能分析的实时负载管理可以帮助他们实现这种平衡。
使用你所拥有的
风电场所有者和运营商——无论他们是在寻找一个他们已经管理了 15 年的站点还是他们在一周前获得的一个站点——通常认为发现这些优化机会需要对新的数据收集硬件和复杂的性能分析进行大量投资。虽然如果目标是从资产中获得理论上可能的每一次价值下降，这可能是正确的，但在专用数据分析工具的支持下，智能涡轮工程师可以利用组织内已有的数据实现大量数据。
很多时候，默认方法是设计复杂的分析，这些分析最终代价高昂，需要很长时间才能实施，并且因情况而异，以至于无法扩展。然而，即使对于达到中年的涡轮机，通常也有足够多的未充分利用数据来延长资产寿命、提高效率、生产更多可再生能源，并最终加强资产负债表。毕竟——最有价值的数据是你已经拥有的数据。
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