據(jù)相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2018年完全可以稱得上風電上市企業(yè)近十年來業(yè)績最好的一年。同時，隨著去年棄風率和棄風電量的雙降，我國風電利用率的上漲，風電市場已經(jīng)回復了熱度。

　　風電運營商的業(yè)績提升已傳導至風電設備商，過去的經(jīng)驗表明，風電運營商的業(yè)績提升，必將拉動其開工建設能力，從而帶動設備商的業(yè)績。

　　不過需要注意的是，運營商業(yè)績提升傳導到下游設備商的過程中，設備商的技術問題，值的關注。

　　隨著全球形勢的變化，風力發(fā)電已經(jīng)慢慢成為了一種普及的發(fā)電方式，但隨著風力發(fā)電占比逐步提高，其供電的不穩(wěn)定性和不可預測性也成了風力發(fā)電系統(tǒng)面臨的越來越大的考驗。為了進一步提高風力發(fā)電的實用性與穩(wěn)定性，谷歌提出了使用機器學習的方式，來預測未來的發(fā)電狀況，為供電作出參考。

　　谷歌自2018年起，將氣象觀測資料、氣象預測、和實地的量測結果接入Google DeepMind的機器學習平臺，提供36小時后的風力預測，并將其應用在自家位于美國中部的700MW風力發(fā)電場。雖然說這并不能改變風量，但卻讓Google能提前預測風電場未來一天預計能提供的電力總量。

　　風力發(fā)電雖然極其不穩(wěn)定，但并不是沒有應對方式的。然而能夠隨時能待命補足風力發(fā)電缺口的發(fā)電方式卻通常都成本高昂。如果能提前一步預先知道未來的風力何時會出現(xiàn)缺口的話，電廠就能有充裕的時間啟動需要較長時間才能上線的發(fā)電手段，與風力互補。因此谷歌的這項研究成果就顯得特別重要，谷歌的這項研究也使自己的風力電場的電力因此提升了20%的價值。

　　谷歌的這項應用實例說明AI與機器學習已經(jīng)在各種看不見的地方逐漸深入到了各種工業(yè)程序之中，為生活帶來意想不到的改變。

　　雖然我國風電技術并未獲得谷歌這樣的突破，但目前，國內風電產(chǎn)業(yè)技術與國際水平的差距不斷縮小，部分技術已達到國際先進水平。風機技術方面，目前國內最大海上風機葉輪直徑達到171米，為全球最大值；最高風機輪轂高度已超過150米，最長風機葉片達到84米，單機容量最大的海上風電機組功率達到8兆瓦，均已達到國際先進水平。運維技術方面，新型傳感、增強氣動、故障預測和壽命分析等新技術廣泛應用，持續(xù)提升風電機組的發(fā)電效率和性能，為行業(yè)提升市場競爭力提供了可靠支撐。

　　再看風電市場，全國風電行業(yè)市場集中度還在進一步提升，前五大整機制造商總吊裝容量占新增市場73%份額，同比上升9個百分點。同時，海外市場穩(wěn)步擴大。2018年，我國風電整機出口總規(guī)模37.6萬千瓦，在泰國、阿根廷等新興市場開拓方面取得了積極突破。截至2018年底，我國風電機組累計出口到36個國家，累計出貨量達到358萬千瓦。

　　國家可再生能源信息管理中心預計，2015年以來，風電標桿電價退坡加速，2021年以后即將步入平價上網(wǎng)時代。

　　有券商分析稱，當前我國陸上風電系統(tǒng)成本約為7.0-7.5元/W，考慮到路條費取消以及機組大型化等技術進步，預計我國陸上風電系統(tǒng)成本1-2年內或降低至6.0-6.5元/W，屆時全國80%用電量的地區(qū)可以實現(xiàn)平價。