一、全球風電需求迎高景氣周期，我國“風電狂飆”席卷全球
風電是一種清潔、綠色的可再生能源。風力發電是能源領域中技術最成熟、最具規模開發條件和商業化發展前景的發電方式之一，在全球范圍內得到了廣泛關注和發展。
根據觀研報告網發布的《中國風電行業發展趨勢分析與未來投資研究報告（2025-2032年）》顯示，當下，碳中和、碳達峰目前已在全球范圍內達成共識，加快構建以可再生能源為主的清潔低碳安全高效能源體系則是實現雙碳目標的重要舉措。隨著全球能源轉型進程加速，全球風電產業正駛入發展“快車道”，需求迎高景氣周期，裝機量保持較快增長。
數據顯示，2023 年度全球風電新增裝機容量為 116.6GW，同比增長 50%；在2013-2023 年期間，年均復合增長率達12.47%；累計裝機容量為 1,021GW，同比增長 13%；在2013-2023 年期間，年均復合增長率達 12.34%。
數據來源：公開數據，觀研天下整理
從地區來看，中國“風電狂飆”席卷全球。在陸上風電領域，2023年中國新增裝機量高達79GW，占全球陸上新增總量的七成以上；海上風電雖因政策調整同比下滑20.8%，但仍以6.1GW的規模占據全球海上風電市場的半壁江山。這一成績不僅讓中國連續多年穩居全球最大風電市場，更讓國際巨頭們重新審視東方力量——全球前十大風電整機制造商中，中國企業占據6席且包攬前四，歐美企業首次跌出前三。其中金風科技更是以19.3GW的新增裝機量蟬聯全球冠軍，連續三年領跑行業。這家扎根新疆的企業，如今業務遍布六大洲42國，去年更在巴西建成首個海外生產基地，年產150臺中速永磁機組。
二、“雙碳”目標總體框架下，我國風電發展趨勢良好
在“雙碳”目標的總體框架下，我國風電發展趨勢良好。雖然在2022 年，受原材料漲價、公共衛生事件、行業競爭加劇等多重因素的影響，導致風電產品零部件的齊套率不足，行業開工安裝不及預期，年度新增裝機量滑落至 49.83GW，但仍然較 2019 年新增裝機量 26.79GW 上浮 86.00%，體現了風電產業鏈強勁的發展韌性。2023 年開始受益于風力發電經濟性凸顯等因素影響，國內風電招標回暖，裝機容量重新回歸上漲態勢。截至 2024 年底，我國風機累計裝機容量達到 561.3GW，較2023 年同比上升 18.26%。在2014-2024 年期間，我國風電新增裝機容量年均復合增長率超 14%。
數據來源：公開數據，觀研天下整理
當前，技術持續革新帶來應用場景的不斷擴大，風電應用需求正走向爆發之年。近年各界各業對風電領域不斷關注與重視，風電領域技術創新不斷取得重大進展，支撐我國風電產業持續保持高速發展。截止到目前，我國已建構起完備的風電產業體系，風電裝備制造能力穩居世界前列，風電機組、葉片、發電機產能分別占全球市場的60%、64%、73%。相關企業在風電葉片、發電機、變流器、控制系統等關鍵領域掌握了核心技術，形成了一批具有自主知識產權的核心產品和關鍵技術。
長期來看，基于對可再生能源的重視和能源轉型的需求、國家政策對可再生能源發展的大力扶持及技術進步驅動下的持續降本提效，未來我國風電裝機量仍將保持持續增長趨勢。根據2024 年5月國務院頒布的《2024-2025 年節能降碳行動方案》提出到2025 年非化石能源消費占比要達到20%左右來看，預計2024-2025 年我國風電行業有望進入加速建設期。
三、風電大型化趨勢已經形成，海陸平均單機容量均持續提升
隨著風電技術的不斷進步和成本的持續降低，我國風電大型化趨勢日益明顯。大功率風機可以有效降低成本。在同樣的裝機容量下，單機功率提升可大幅降低吊裝成本與后期的運維成本，對降低風電平準化成本意義重大。目前激烈的行業競爭促使風電整機廠商將大兆瓦風機作為差異化競爭優勢，預計未來幾年中風機單機容量仍將朝著大型化的方向發展，風電大型化趨勢已經形成。根據相關數據顯示，2014-2024年我國歷年新增陸上和海上風電吊裝機組的平均單機容量分別從 1.8MW 和 3.9MW 提升至5.9MW 和 10MW，新增風電機組結構大型化進展的成效顯著，海陸平均單機容量均持續提升。
數據來源：CWEA，觀研天下整理
四、AI、5G等行業賦能，推動行業數字化、智能化轉型
與此同時，隨著全球能源轉型的加速，風電行業作為清潔能源的重要組成部分，正迎來數字化、智能化轉型的關鍵時期。通過引入先進物聯網與傳感器技術、大數據與云計算、人工智能與機器學習、數字孿生技術、5G通信技術等技術，風電行業可以實現從設備制造、風電場建設到運維管理的全方位升級，提高生產效率、降低成本、提升發電效率，從而增強風電在能源市場中的競爭力。
風電行業數字化轉型的關鍵技術
| 技術名稱 | 相關情況 |
| 物聯網與傳感器技術 | 物聯網（IoT）是風電行業數字化轉型的基礎技術之一。通過在風電機組、變電站等設備上安裝大量傳感器，可以實時采集設備運行數據，如風速、風向、溫度、振動等。這些數據為后續的分析和決策提供了重要依據。例如，在海上風電項目中，通過安裝腐蝕傳感器和環境多因素傳感器，可以實時監測洋流分布規律及海水腐蝕情況，為提前制定防腐措施提供科學依據。 |
| 大數據與云計算 | 風電行業產生的數據量巨大，包括設備運行數據、氣象數據、電網數據等。大數據技術可以對這些海量數據進行存儲、管理和分析，挖掘數據中的潛在價值。云計算則為大數據分析提供了強大的計算能力，使得風電企業能夠快速處理和分析數據，從而實現對風電場的精細化管理和優化控制。例如，通過大數據分析，可以預測風電場的發電功率，優化風電場的運行策略，提高發電效率。 |
| 人工智能與機器學習 | 人工智能（AI）和機器學習技術在風電行業的應用越來越廣泛。通過機器學習算法，可以對風電設備的運行數據進行建模和分析，實現故障診斷和預測性維護。例如，通過對歷史故障數據的學習，機器學習模型可以預測設備可能出現的故障，提前安排維修，減少停機時間。此外，AI技術還可以用于風電場的選址、風速預測、功率預測等方面，提高風電項目的整體效率。 |
| 數字孿生技術 | 數字孿生技術是近年來興起的一種前沿技術，它通過創建物理設備的虛擬模型，實現對物理設備的實時監控、分析和優化。在風電行業，數字孿生技術可以應用于風電機組、風電場甚至整個風電產業鏈。例如，通過創建風電機組的數字孿生模型，可以實時監測設備的運行狀態，優化設備的運行參數，提高設備的發電效率和可靠性。此外，數字孿生技術還可以用于風電場的規劃和設計，通過虛擬仿真優化風電場的布局和配置。 |
| 5G通信技術 | 5G技術的低延遲、高帶寬特性為風電行業的數字化轉型提供了強大的支持。在風電場中，5G技術可以實現設備之間的高速通信，支持遠程監控、智能運維等功能。例如，通過5G網絡，技術人員可以在遠程監控中心實時查看風電場的運行狀態，及時發現和處理設備故障。此外，5G技術還可以支持無人機巡檢、虛擬現實（VR）和增強現實（AR）等應用，提高風電場的運維效率。 |
資料來源：公開資料，觀研天下整理
五、陸上風電占據主導地位，海上風電成為“新藍?！?/strong>
從細分市場來看，我國風電可分為陸上風電和海上風電兩種。其中目前陸上風電占據主導地位。數據顯示，2024年在風電新增裝機市場中，陸上風電新增裝機容量8137萬千瓦，占全部新增裝機容量的93.5%。截止2024年，我國陸上風電累計裝機容量5.18億千瓦。
數據來源：公開數據，觀研天下整理
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雖然當前我國海上風電占比較小，不足7%，但其未來具有廣闊的發展空間。海上風電是風電技術與海洋工程技術深度融合的戰略性新興技術，是我國構建新型能源體系、實現“雙碳”目標、建設海洋強國的重要方向。近年隨著“雙碳”戰略持續推進，我國海上風電產業穩步增長，裝機量不斷增長。數據顯示，2024年我國海上風電累計裝機量為4331萬千瓦，已連續4年穩居全球首位。
數據來源：公開數據，觀研天下整理
海上風電產業鏈具有鏈條長、關聯度大、帶動性強、輻射范圍廣等特點，建設海上風電產業鏈是實現風電全產業建鏈、海洋經濟產業強鏈補鏈延鏈的有效路徑。當前，海上風電正成為清潔能源發展的重要方向，發展海上風電已成為我國加快經濟社會全面綠色轉型的重要方面，明陽持續推動風電技術創新浪潮，不斷延拓風電開發邊界，為全球綠色發展提供可持續、全方位的支持。據國家氣候中心最新評估結果，我國150米高度近海風能資源技術可開發量超15億千瓦，深遠海風能資源技術可開發量超12億千瓦。
為適應海上風電發展新形勢，自然資源部近日印發《關于進一步加強海上風電項目用海管理的通知》，從強化規劃管控、厲行節約集約、優化用海審批、堅持生態用海四方面提出12項措施，進一步優化海上風電項目用海管理。新政有助于提高海域資源利用效率，加強海洋生態環境保護，促進海上風電產業走向“新藍?！?。
目前我國海上風電機組最大單機容量達20兆瓦級，累計裝機容量從2018年的不足500萬千瓦提升至2024年底有望突破4500萬千瓦。據預測，到2030年，國內海上風電總裝機將達2億千瓦，涉及總投資約2.6萬億元，可帶動產業鏈總產值超20萬億元。隨著我國海上風電開發規模持續穩步提升，深遠海將成為未來海上風電開發主戰場，集群化開發、大容量機組、漂浮式風電、新型送出技術等將是未來重點發展方向。
六、市場集中度較高，金風科技市占率最高
目前我國風電市場集中度較高。截至2024年底，前4家風電整機制造企業累計裝機市場份額合計為55.2%，前10家整機制造企業累計裝機市場份額合計為87.3%。其中：金風科技累計裝機容量超過1億千瓦，占國內市場全部裝機的22.6%：遠景能源累計裝機容量超過7000萬千瓦，明陽智能累計裝機容量超過6000萬千瓦，占比分別為13.3%和11%；運達股份和東方電氣累計裝機容量均超過3000萬千瓦，占比分別為8.3%和6.5%。
數據來源：公開數據，觀研天下整理（WW）
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