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根据上面功率与风速的关系可知，风电场的风能量与风速的3次方近似呈正比例关系。与业内分享是，相关的优化技术已集成至远景能源格林威治平台。

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还有一点，低风速风电场风机间的附加湍流、尾流明显大于传统风电场，可能导致5%-10%的发电量评估误差。据《中电联工业统计快报》的最新数据：安徽省2015年6000kW及以上风电场的平均利用小时数为1742小时，宣城南漪湖风电场2015年全年利用小时数2598小时，超出安徽省平均发电水平约49.14%，位居安徽省第一。

值得一提的是，机组选型对风电场后期的实际运行表现也起到关键性作用。低风速风电场风频分布与风能分布图具体到宣城南漪湖风电场，在其前期设计阶段，远景设计团队与客户进行多次迭代优化，充分挖掘并利用低风速风电场的风资源，并对传统设计软件的适用性进行技术优化，使流体、湍流、尾流推算符合低风速风场的运动规律

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如下图所示，该风电场机组的实际运行功率散点一致性处于行业领先水平，这一点受益于远景智能风机的控制策略。与业内分享是，相关的优化技术已集成至远景能源格林威治平台。低风速风电场风频分布与风能分布图具体到宣城南漪湖风电场，在其前期设计阶段，远景设计团队与客户进行多次迭代优化，充分挖掘并利用低风速风电场的风资源，并对传统设计软件的适用性进行技术优化，使流体、湍流、尾流推算符合低风速风场的运动规律。与此相反，在8m/s至12m/s风速区间，风能量全年占比高达70%，这才是风电场收益的关键风速段。

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宣城风电场机组2015年的平均时间可利用率为99.16%，并不比其他品牌的机组高多少，可为什么2015年该风电场的利用小时数却如此超出期望，究竟是什么让采用远景机组的低风速风电场利用小时数远高于平均呢?其秘密在于，针对低风速风电场特点，远景智能风机控制技术中有一个基于神经网络的样本训练预测模型，这个在线运行的软件模型能够不断通过历史样本训练，实现对风电场风速模式的识别。其二，风电场70%以上的风能量主要分布在6m/s-12m/s风速区间，而不幸的是，由于这一区间风速处于非满发和满发的“膝部”拐弯段，需要风机控制系统执行动作兼顾最大化捕获效率又要确保机组安全，造成这个区间的风能是最难以捕获的，这也是实际风能转换效率与理论功率曲线所推演的风能转换效率偏差发生最大的风速区间。

构成低风速风电场的出生基因有诸多因素，但有一点最为关键，那就是它的基因必须是在低风速风电场的场景中孕育并形成的。从2015年该风电场运行数据上可以看出，风场全年平均故障间隔时间约为2583小时，相当于每台机组平均约107天才触发一次停机故障，远远高于行业内240小时无故障试运行验收标准。它不仅能够使机组在低风速区间有效捕获风能量，同时在6m/s-12m/s蕴含70%以上风能量的风速区间，可以避免风机在低能量转化工况下运行的几率，这也是远景智能风机在低风速风能蕴含量最大的风速区间，其风能转换效率行业领先的重要原因。下图清晰地诠释了这一“三七”原则。

但问题是，如何规避上述风险呢?这需要对低风速场景规律有一个清晰的认识。值得一提的是，机组选型对风电场后期的实际运行表现也起到关键性作用。

如果将该风电场风频分布转化为风能量分布后(即下图中蓝色柱状图)，会发现有两大秘密隐藏在风能量分布图中：其一，风机切入风速并非越低越好。如果你是风电开发者，请别错过这个能给你带来真金白银的案例。

该风电场于2014年10月5日完成吊装，4天内所有风机完成并网工作，并于2014年11月初顺利通过240预验收。图中红色柱状图代表风电场实际风频分布。