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IT之家 9 月 17 日消息，科技媒体 9to5Mac 昨日（9 月 16 日）发布博文，报道称在 iOS 27 版本天气（Apple Weather）应用中，苹果公司新增“降水预报”和“风力预报”视图。上述相关预报此前分散在不同页面中，在 iOS 27 版天气应用中，苹果将其整合到主页预报界面中。天气预报主页现在包含 3 个选项，分别是“天气状况”“降水”和“风力”。其中，“天气状况”延续此前

数据边界：风力发电系统中的误差阈值与效能优化很多人以为，风力发电系统的数据采集误差阈值设定越低，系统效能就越高。其实不然，过低的误差阈值会触发频繁的冗余校验机制，导致控制单元的算力资源被无效占用，反而降低整体发电效率。这一底层逻辑在IEC 61400-25标准中已有明确界定，但实际工程应用中，仍有大量企业因过度追求“零误差”而陷入效能陷阱。以内蒙古某百万千瓦级风电场为例，该场站采用双馈式风电机组，

数据断层背后的系统级挑战“没有更多数据了”——这并非技术团队的托辞，而是风场运维中真实存在的物理极限。当SCADA系统采集的10分钟级数据流中断，当激光雷达的测风精度因湍流强度突破0.15m/s阈值而失效，当叶片应变传感器在-40℃低温下出现信号漂移，数据链的断裂往往比预期来得更早。很多人以为，数据缺失只需通过增加传感器密度或提高采样频率即可解决。其实不然。以内蒙古某49.5MW风电场为例，其20

证券之星消息，电气风电(688660)09月16日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。投资者：贵公司在吉林洮南风电耦合生物质绿色甲醇一体化项目中标金额多少？公司是否手上订单有风电制氢甲醇该类项目？电气风电董秘：尊敬的投资者您好，公司为吉林洮南风电耦合生物质绿色甲醇一体化项目一期工程提供总容量67.2MW的风力发电机组及其附属设备，本项目价格在市场正常范围之内。该一期项目的成功投产，为公司积累了

周三白天多数时候，大连主城区气温都在25℃上下，空气相对湿度基本都在40—60%。预计夜间我市陆地风力短暂减弱，周四白天会再度增强，多数地区阵风可达6级，长兴岛和瓦房店一带阵风6—7级，大家外出要注意防风。 周三夜间到周四白天，随着湿度有所上升，大连沿海等地局部有雾，周四白天天气以多云间晴为主，气温继续保持适宜水平，主城区全天在20—25℃。 周五到周日，我市天气继续以多云为主，其中周

（来源：财闻）企查查APP显示，近日，隆森浩通（乌拉特中旗）新能源科技有限公司成立，法定代表人为张军，经营范围包含：太阳能发电技术服务；光伏设备及元器件销售；风力发电技术服务；环境保护专用设备制造等。企查查股权穿透显示，该公司由森特股份（603098）间接全资持股。

（来源：财闻）企查查APP显示，近日，东方风电（米易）新能源有限公司成立，法定代表人为王一哲，经营范围包含：新能源原动设备制造；风力发电机组及零部件销售；风力发电技术服务；发电业务、输电业务、供（配）电业务等。企查查股权穿透显示，该公司由东方电气（600875）旗下东方电气风电股份有限公司全资持股。

数据阈值陷阱：从“没有更多数据了”到系统级诊断很多人以为，风电机组SCADA系统报出“没有更多数据了”的错误代码，是传感器故障或通信中断的直接结果。其实不然，这种表面现象背后，隐藏着数据采集逻辑与物理层信号衰减的深层矛盾。在某西北大型风电基地，运维团队曾因频繁收到此类错误，误判为传感器批次质量问题，批量更换后故障率反而上升——底层逻辑是：当风速超过25m/s时，叶片桨距角调节系统进入极限工况，此时

数据阈值与风场效能：一场被忽视的底层逻辑较量很多人以为，风力发电机组的运行数据采集频率越高，效能优化空间就越大。其实不然——当数据采集频率突破机组控制器（WTC）的实时处理阈值时，反而会触发数据冗余导致的决策延迟，这种现象在低风速区尤为明显。底层逻辑是：风电机组的变桨控制系统与偏航系统存在0.3秒的协同响应间隔，若数据采样间隔小于该值，控制系统会因数据过载而优先执行安全冗余程序，而非效能优化指令。

数据瓶颈下的风场效能提升：从“无更多数据”到精准决策的底层逻辑很多人以为，风场效能优化的关键在于持续采集更多数据——温度、湿度、风速、湨流、叶片形变……但现实是，多数风场在运行3-5年后，数据采集系统已覆盖所有可监测参数，此时“没有更多数据了”成为普遍困境。某西北地区百万千瓦级风场2022年运维报告显示，其SCADA系统日均采集数据量达2.3TB，但故障预测准确率仅68%，远低于行业标杆的85%。

数据边界：风力发电的效能真相很多人以为，风力发电的效能提升仅依赖于机组功率的线性增长，其实不然。当单机容量突破10MW门槛后，系统级效能的瓶颈往往出现在数据采集与处理的边界上——这并非理论推导，而是基于甘肃酒泉千万千瓦级风电基地的实证结论。数据孤岛的隐性代价酒泉基地2023年Q2的运维报告显示，某品牌2.5MW机组因SCADA系统与振动监测模块的数据采样频率错配（前者1Hz，后者256Hz），导致

数据缺失的底层逻辑：并非采集不足，而是价值未被激活很多人以为，风场运行数据不足是硬件设备覆盖度不够导致的，其实不然。根据国际可再生能源署（IRENA）2023年报告，全球70%的风场已实现SCADA系统全覆盖，但其中仅35%的数据被用于实际优化——这揭示了一个行业真相：数据“量”的瓶颈早已被突破，真正的挑战在于“质”的转化效率。听起来可能反直觉，但在实际场景中，数据“不可用”往往源于两个矛盾：其一