2023-2028年中国风电运维行业市场深度研究及投资前景展望报告
风电运维
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2023-2028年中国风电运维行业市场深度研究及投资前景展望报告

发布时间:2022-09-29
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本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章风电运维相关概述

1.1 风电机组运维的模式

1.1.1 开发商自主运维

1.1.2 委托制造商运维

1.1.3 独立第三方运维

1.2 风电机组运维的分类

1.2.1 定期检修

1.2.2 日常运维

1.2.3 大部件的更换以及特定部件的检修

第二章风电运维行业发展环境分析

2.1 政策环境

2.1.1 新能源鼓励政策

2.1.2 风电消纳并网政策

2.1.3 风电行业准入政策

2.1.4 风电开发建设方案

2.1.5 风电行业补贴政策

2.2 经济环境

2.2.1 国民经济运行状况

2.2.2 产业结构优化升级

2.2.3 循环经济发展机遇

2.2.4 新兴产业快速崛起

2.2.5 宏观经济发展形势

2.3 能源环境

2.3.1 中国能源供需形势

2.3.2 能源结构渐趋优化

2.3.3 可再生能源利用规模

2.3.4 节能减排成大势所趋

2.4 技术环境

2.4.1 风电系统控制技术

2.4.2 风电并网关键技术

2.4.3 垂直轴风电技术革新

2.4.4 风电技术未来发展趋势

第三章2018-2022年中国风电运维行业总体分析

3.1 2018-2022年中国风电运维行业发展现状

3.1.1 市场规模分析

3.1.2 行业运行特点

3.1.3 行业发展态势

3.1.4 行业成本分析

3.1.5 行业转型分析

3.2 2018-2022年中国风电运维市场格局

3.3 2018-2022年西南地区风电运维市场分析

3.3.1 西南地区风电运维需求

3.3.2 西南地区风电运维特点

3.3.3 西南地区风电运维难点

3.3.4 西南地区风电运维措施

3.4 中国风电运维行业发展面临的挑战

3.4.1 行业存在问题

3.4.2 发展面临挑战

3.4.3 主要制约因素

3.4.4 发展瓶颈分析

3.5 中国风电运维行业发展策略建议

3.5.1 行业发展对策

3.5.2 企业管理措施

3.5.3 发展措施建议

3.5.4 完善产业体系

第四章2018-2022年风电整机商运维模式分析

4.1 风电整机商运维模式

4.1.1 模式介绍

4.1.2 发展优势

4.1.3 面临挑战

4.1.4 市场前景

4.2 整机商运维模式典型企业

4.2.1 新疆金风科技股份有限公司

4.2.2 华锐风电锐源风能技术有限公司

4.2.3 上海电气风电集团股份有限公司

4.2.4 润阳能源技术有限公司

4.2.5 国能思达科技有限公司

4.2.6 远景能源科技有限公司

第五章2018-2022年风电业主运维模式分析

5.1 风电业主运维模式

5.1.1 模式介绍

5.1.2 发展优势

5.1.3 面临挑战

5.1.4 市场前景

5.2 风电业主运维模式典型企业

5.2.1 北京协合运维风电技术有限公司

5.2.2 龙源电力集团股份有限公司

5.2.3 中国大唐集团新能源股份有限公司

5.2.4 中核汇能有限公司

5.2.5 中广核风电有限公司

5.2.6 华电新能源集团股份有限公司

第六章2018-2022年风电第三方运维模式分析

6.1 风电第三方运维模式

6.1.1 模式介绍

6.1.2 发展优势

6.1.3 面临挑战

6.1.4 市场前景

6.2 第三方运维服务企业

6.2.1 北京优利康达科技股份有限公司

6.2.2 龙源(北京)风电工程技术有限公司

6.2.3 北京汉能华科技股份有限公司

6.2.4 北京和能时代机电技术股份有限公司

6.2.5 北京岳能科技股份有限公司

6.2.6 北京汇智天华新能源科技有限公司

第七章2018-2022年海上风电运维行业发展分析

7.1 中国海上风电运维需求分析

7.1.1 海上风电装机规模

7.1.2 海上风电建设动态

7.1.3 海上风电发展机遇

7.1.4 海上风电前景展望

7.2 2018-2022年海上风电运维市场现状

7.2.1 海上风电运维的重要性

7.2.2 海上风电运维市场格局

7.2.3 海上风电运维发展契机

7.2.4 海上风电运维装备进展

7.2.5 海上风电运维中国路径

7.3 中国海上风电运维行业成本分分析

7.3.1 海上风电运维成本增加

7.3.2 海上风电成本降低潜力

7.3.3 海上风电运维成本要素

7.3.4 海上风电运维降本途径

7.3.5 海上风电全生命周期成本

7.4 中国海上风电运维行业未来发展形势

7.4.1 海上风电运维中外差距

7.4.2 海上风力发电运维策略

7.4.3 海上风电运维发展趋势

7.4.4 海上风电运维市场前景

第八章2018-2022年风电运维重点业务领域分析

8.1 风电场运行管理的主要内容

8.1.1 风力发电机组的运行

8.1.2 输变电设施的运行

8.2 机组常规巡检和故障处理

8.2.1 机组常规巡检

8.2.2 风力发电机组的日常故障检查处理

8.3 风力发电机组的年度例行维护

8.3.1 年度例行维护的主要内容和要求

8.3.2 年度例行维护周期

8.3.3 维护计划的编制

8.3.4 年度例行维护的组织与管理

8.3.5 检修工作总结

8.4 低风速风电场运维管理

8.4.1 安全生产管理

8.4.2 运行维护管理

8.4.3 生产技术管理

8.5 风电机组传动系统故障诊断及运维

8.5.1 传动系统运维重要性

8.5.2 齿轮箱故障诊断

8.5.3 滚动轴承故障诊断

8.5.4 齿轮箱的维护与保养

8.5.5 滚动轴承的维护与保养

8.6 其他风电运维业务介绍

8.6.1 风电塔筒保养与维护

8.6.2 风电机组大部件运维

8.6.3 风电机组防雷系统运维

第九章2018-2022年风电产业智能运维发展分析

9.1 互联网+风电运维

9.1.1 互联网+上升为国家战略

9.1.2 互联网助力风电产业发展

9.1.3 互联网思维引导运维升级

9.1.4 互联网+风电运维实施路径

9.1.5 互联网+风电运维案例分析

9.2 风电远程监控

9.2.1 风电远程监控的必要性

9.2.2 风电远程监控系统架构

9.2.3 风电远程监控关键技术

9.2.4 风电远程监控系统优化

9.3 大数据应用

9.3.1 风电行业大数据的特点

9.3.2 风电行业大数据应用潜力

9.3.4 风电大数据开发应用升温

9.3.5 风电运维大数据应用案例

9.4 风电云平台

9.4.1 大数据云平台技术架构

9.4.2 云支撑平台技术架构

9.4.3 云平台数据迁移原则

9.4.4 风电运维云平台案例

第十章2018-2022年风电运维相关行业分析

10.1 风电场建设

10.1.1 风力发电装机规模

10.1.2 风电场区域分布状况

10.1.3 风电场开发市场格局

10.1.4 分散式风电发展态势

10.1.5 陆上风电上网电价调整

10.1.6 中国风电产业发展趋势

10.2 风电设备

10.2.1 风电设备市场规模

10.2.2 风电设备市场格局

10.2.3 风电机组出口贸易

10.2.4 风电设备行业转型

10.2.5 风电设备市场前景

10.3 风机润滑油

10.3.1 风机润滑油的重要性

10.3.2 风机润滑油市场格局

10.3.3 本土风机润滑油崛起

10.3.4 风机润滑油渠道模式

10.4 风电人才培养

10.4.1 风电人才的特点

10.4.2 风电人才的重要性

10.4.3 风电人才培养渠道

10.4.4 风电人才培养问题

10.4.5 风电人才培养对策

第十一章2023-2028年中国风电运维行业投资潜力分析

11.1 行业投资机遇

11.1.1 国家战略机遇

11.1.2 市场需求机遇

11.1.3 境外市场机遇

11.2 投资风险预警

11.2.1 技术风险

11.2.2 竞争风险

11.2.3 政策风险

11.2.4 宏观风险

11.3 投资策略建议

11.3.1 技术创新方向

11.3.2 项目管理建设

11.3.3 信息化管理策略

11.3.4 科研投入提高策略

11.3.5 规范行业法律法规

第十二章2023-2028年中国风电运维行业发展前景预测

12.1 中国风电运维行业未来发展趋势

12.1.1 风电后市场发展趋势

12.1.2 全生命周期服务趋势

12.1.3 风电运维服务市场分层

12.1.4 陆上、海上运维市场细分

12.1.5 风电智慧运维实现效益增值

12.2 中国风电运维行业前景展望

12.2.1 风电运维服务需求迎拐点

12.2.2 风电运维发展前景广阔

12.2.3 风电运维市场规模预测

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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权威引用

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