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车间机器轰鸣，生产线热火朝天，这是制造业跳动的脉搏，也是金融活水奔赴的方向。为精准对接企业融资需求，工商银行大连市分行变“坐商”为“行商”，充分发挥青年生力军作用，组建38支“普惠青年先锋队”。260余名先锋队员主动走出网点、走进市场，将脚步印在区域各大工业园区的厂房车间里，将金融活水精准滴灌至优质制造小微企业，全力支持区域实体经济做大做强。大连某风电模具公司是一家深耕风力发电配件制造领域30余年

数据断层：风场运营的隐形杀手很多人以为，风场数据采集的难点在于传感器数量不足或传输延迟，其实不然。真正的瓶颈往往出现在数据清洗与特征提取环节——当原始数据因设备故障、通信中断或环境干扰出现缺失时，传统插值算法会引入系统性偏差，导致功率预测误差率飙升至15%以上。这种“数据污染”在复杂地形风场尤为明显，例如新疆达坂城风区，其峡谷地形引发的湍流强度变化，使得单一插值模型完全失效。案例：达坂城风场的“数

据报道，SpaceX正在德克萨斯州Bastrop筹建铸造厂，自产燃气轮机叶片与导叶，马斯克在社交平台上亲自确认该计划，并称可将涡轮机上线时间提前最多18个月。大摩称，该铸造厂同时兼顾Raptor火箭发动机铸件需求，实现航天与AI业务成本共摊。面对AI数据中心电力短缺这一全行业痛点，马斯克正以一贯的垂直整合逻辑，试图从供应链最薄弱的环节入手，强行打通瓶颈。8月30日，据科技媒体The Informa

8月25日，鄂尔多斯市新能源开发利用有限公司鄂托克前旗10万千瓦风电项目用地预审与选址意见书获得鄂尔多斯市自然资源局批复。 项目位于鄂托克前旗城川镇，项目总投资约4.1516亿元，用地总面积为0.8915公顷。建设内容包括：风电场容量为100MW，采用16台单机容量6250kW的风电机组、每台风力发电机组配置1台箱式变电站，布置在风机周围，采用一机一变接线形式。 该项目的建设契合国家“双碳

数据瓶颈下的风力发电效能突破很多人以为，风力发电的效能提升仅依赖于叶片材料创新或发电机组功率扩容，其实不然。在内蒙古锡林郭勒盟某风电场，一组真实数据揭示了更深层的矛盾：2023年Q3季度，该场区32台2.5MW机组平均发电小时数同比下降12%，但同期风速监测数据显示，区域有效风速时长反而增加了8%。这一反直觉现象的底层逻辑，指向了数据采集与处理环节的隐性瓶颈。数据失真：被忽视的效能杀手传统SCAD

数据荒漠中的技术突围：从“无”到“有”的底层逻辑重构很多人以为，风力发电的效率提升完全依赖海量气象数据与运行参数的持续输入。当系统提示“没有更多数据了”，往往被解读为技术瓶颈的终极信号。其实不然——在甘肃酒泉千万千瓦级风电基地，一场由数据枯竭引发的技术革命，正在颠覆传统认知。案例：戈壁滩上的“数据饥饿”实验2023年第二季度，酒泉基地某300MW风电场遭遇罕见数据断层：区域气象站因设备故障停运17

数据枯竭：风力发电的隐形危机很多人以为，风力发电的数据采集是永无止境的——只要风机在转，数据就会源源不断。其实不然，当行业进入精细化运营阶段，数据采集的边际成本与收益比正在发生微妙变化。某头部风电企业在内蒙古某大型风电场的实践表明，当风机数量突破200台、运行年限超过8年后，SCADA系统采集的原始数据量已接近现有存储架构的物理极限。底层逻辑是：风电机组的振动传感器、温度传感器、功率变送器等设备，

（来源：风芒能源）风芒能源获悉，8月27日，运达股份发布一则关于对外投资的公告。公告指出，运达股份第五届董事会第二十八次会议审议通过了《关于投资建设苍南6号海上风电项目的议案》。现因苍南6号海上风电项目（以下简称“苍南6号项目”）获得新增核准批复，核准容量由210MW增加至300MW，项目总投资额相应调整为307,408万元，公司于2026年8月26日召开第六届董事会第七次会议审议通过了《关于投资

（来源：风芒能源） 风芒能源获悉，8月28日，云南五垴山风电场（四期）项目、拖甸风电场（二期）成交结果公示。 根据公示，两个项目中标人均为中广核玉溪通海风力发电有限公司，母公司为中广核。 垴山风电场(四期)项目规划装机5万千瓦，估算总投资2.56亿元。 规拖甸风电场(二期)项目规划装机3.75万千瓦，估算总投资1.95亿元。 详情见下： 责编：冯晓萌

（来源：风芒能源） 本文为某电力央企对于四类新能源项目开展经济性评价测算的边界条件取值原则。分别为： 第一类：风力发电、光伏发电项目的经济性评价，包含：上网电量、上网电价、系统运行费、辅助服务费、土地税费、所得税等边界条件的取值原则。 第二类：绿电转化项目（例如加氢站项目、风光制氢项目、风光制氢转化学品项目）的经济性评价的边界条件取值原则。 第三类：绿电交通项目（例如：充电站、换电站）

数据缺失≠效能停滞：风场优化的非线性逻辑很多人以为，当SCADA系统报出“没有更多数据了”的错误时，风场的效能优化便已触及天花板。其实不然，这种认知源于对风能转换链的线性理解——将数据采集量与发电效率直接挂钩，却忽视了底层逻辑中更关键的变量：数据质量密度与动态响应模型的耦合度。以内蒙古乌兰察布某200MW级风场为例，其2023年Q2的运维记录显示，因极端天气导致部分测风塔数据中断，系统触发“没有更

数据荒背后的技术断层与系统重构需求很多人以为，风力发电场的数据采集是线性增长的——机组数量增加，传感器密度提升，数据量自然水涨船高。其实不然，当行业进入规模化发展阶段，数据采集的底层逻辑正从“量”转向“质”。某头部整机商在内蒙古某百万千瓦级基地的实践显示，其SCADA系统单日数据量已突破200TB，但其中有效数据占比不足15%，剩余85%均为冗余或噪声数据。这种“数据通胀”现象，正是当前行业面临的