Advancing O&M Insights for Wind Plants with Digital Twins

デジタルツインによる風力発電プラントのための高度オペレーション＆メンテナンス（O&M）の洞察

米国調査会社ナビガントリサーチ（Navigant Research）の調査レポート「デジタルツインによる風力発電プラントのための高度オペレーション＆メンテナンス（O&M）の洞察」は、風力発電セクター... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	図表数	言語
Guidehouse (旧Navigant Research）ガイドハウス	2019年4月22日	US$1,850 1-5ユーザライセンス（PDF）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	14	3	英語

Table of Contents

Summary

米国調査会社ナビガントリサーチ（Navigant Research）の調査レポート「デジタルツインによる風力発電プラントのための高度オペレーション＆メンテナンス（O&M）の洞察」は、風力発電セクターの製品、動向、有力なベンダの概要について論じている。ますます活動的になっている風力タービン所有者、風力タービンOEM、ソフトウェアベンダの促進要因と阻害要因を査定している。2028年までの発電容量と市場の動向を予測している。デジタルツイン技術を使用している特定の企業についても論じ、風力市場の市場参加者への助言も記載している。

Predictive analytics and digital twin modeling are sweeping across many industries, including the wind sector. Wind asset owners seek to improve power plant performance and manage and minimize operations and maintenance costs. Wind turbines are highly instrumented machines, lending themselves well to collecting vast amounts of data that can inform and refine digital twin models. This report focuses on digital twin technology, which are digital replicas of wind turbines, turbine subcomponents and even entire wind farms.

Digital copies of operating wind turbines can enable asset owners to virtually and remotely monitor, test, and predict the performance and condition of turbines and subcomponents and carry out performance and reliability tests in a virtual environment. This empowers asset owners and wind turbine OEMs operating wind turbines to predict and plan for faults and optimize performance of their assets. Digital twin models enable market players to make better informed decisions, evaluate remaining asset life, and strategize for future investments.

This Navigant Research report discusses wind sector-specific offerings, trends, and intensifying vendor landscape. The analysis examines drivers and barriers for wind turbine asset owners, wind turbine OEMs, and software vendors that are increasingly active in this space. Capacity trends and market dynamics are projected through 2028. The report also discusses specific market players using digital twin technology and provides recommendations for wind market participants.

Key Questions Addressed

What are digital twins?
What are the implications of digital twins specific to the wind power market?
What are some of the specific applications and results of digital twins in wind?
Who are the various stakeholders in this big data ecosystem?
Who are the vendors and solutions providers of digital twin technology to the wind market?
What are recommendations for digital twin implementation for the different stakeholders?

Who Needs This Report

Wind turbine manufacturers
Wind power plant owners
Data analytics vendors
Condition monitoring equipment manufacturers
Wind turbine component suppliers
Government agencies, policymakers, and researchers
Investor community

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Spark

Context

Recommendations

Digital Twins Promise to Revolutionize Wind Plant Operations and Maintenance

Wind-Specific Aspects of Digital Twins
What Digital Twins Promise the Wind Sector

Intensifying Vendor Landscape for Digital Twin Offerings in the Wind Energy Market

Wind Turbine OEMs Are Actively Offering and Marketing Digital Twin Technology

Wind Turbine Subcomponent Vendors Offering and Marketing Digital Twin Technology

SaaS Vendors Offering and Marketing Digital Twin Technology

Wind Plant Owners Are Cautious to Invest in Digital Twin and Other PA

Wind Plant Owners Are Skeptical About Paying Extra for the Latest Big Data Tech

Surveys Show Limited Adoption of Advanced Pattern Recognition, Digital Twin, and Other Data Modeling

Wind Asset Owners Should Cautiously Invest in Digital Twins: Trust but Verify

Navigant Research Recommendations to Benefit Stakeholders in this Ecosystem

Wind Turbine OEMs Are Vendors and Customers

SaaS Vendors Should Tailor Digital Twin Offerings

Wind Plant Asset Owners Should Seek Profit-Sharing Contracts

Asset Owners Should Test and Verify the Technology

List of Charts and Figures

Use of APR, Digital Twin or Other PA
Use of a Platform to Address Turbine Life Cycle Reliability and Availability

List of Tables

Common Wind Turbine Components and Subcomponents Monitored

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