碳索前沿丨風電場智能運維驅動新能源電站高效運營

引言

在物聯網、數字孿生、大數據、機器人、AI等技術驅動下，通過“感知——決策——執行”全鏈路賦能，使風電場運維逐步智能化。

探討

（一）智能感知：替代人工“眼耳手腳”

目前風電機組配備的傳感器能夠智能感知環境監測、設備狀態、電能參數和結構安全幾大維度。環境監測傳感器實時監測風速、風向等。設備狀態傳感器實時監控風機部件的溫度、振動、轉速等。電能參數傳感器實時監控電壓、電流等。結構安全通過光纖光柵傳感器監測葉片振動、多維載荷，通過光纖測斜儀監測塔筒傾斜等。風電機組傳感器數據通過信號采集模塊采集信號，再通過通訊模塊傳輸到CPU模塊，進行信號顯示。

融合機器人、無人機等智能設備，提高智能感知范圍。目前市面上適合風電場升壓站的機器人有室外輪式巡檢機器人、室內輪式巡檢機器人和室內軌道式巡檢機器人等。主要功能有識別指示燈及儀表盤、檢測設備溫度、檢測異常噪音與污染氣體等，對異常情況進行報警。方案架構為終端層的機器人、傳感器與攝像頭將識別檢測到的數據，通過平臺層的網關、交換機、服務器等，傳輸到應用層的智能巡檢平臺。

（二）智能決策：替代人工“大腦判斷”

通過風電機組實時采集的數據和歷史數據進行分析計算，實現風電機組的故障預警與診斷，提前預測機組故障，減少部件損壞的概率，降低運維成本，實現風電場運營效益的最大化。目前潤世華集中監視平臺接入的風電機組廠商有遠景、金風、三一重能和中車，可對各廠商機組接入的發電機、齒輪箱和變槳等通過預設閾值進行預警。

風電機組關鍵部件的剩余壽命預測可基于歷史數據和物理模型進行計算，使運維計劃由“定期維護”轉換為“按需維護”，提高部件生命周期的最大化。潤世華集中監視平臺已實現搭建故障診斷與預測模型的Agent。通過自動化輸入核心數據，如運行數據、故障數據、基礎數據和工況數據，能評估部件的損傷累積、絕緣老化等，對部件剩余壽命進行預測。

（三）遠程執行：替代人工“現場操作”

遠程執行通過核心指揮層的區域集控中心、執行層的檢修中心和終端層的風電場現場三層聯動，實現遠程集控與高效運維的協同。

智能工單由區域集控中心通過實時監控各風電場的數據、預警和故障，對預警和故障自動分級、派單至運維系統，檢修中心接收工單后，完成預警和故障處理，風電場現場配合檢修中心現場作業。集控中心監測設備運行數據，確認故障排除后關閉工單。系統自動記錄檢修全過程，更新設備健康檔案，為剩余壽命預測提供數據。

通過遠程操控實現風電機組啟停、參數調整，減少現場作業量。風電機組檢修時由手動停機轉換為遠程停機，故障排除后由手動啟動轉換為遠程啟機。通過調整槳距角、發電機轉速和偏航角度，減少風能損失，優化發電效率。部件溫度接近異常閾值時，調整負載降低運行功率，減少發熱，保護設備。

總結

隨著新能源產業的不斷發展，風電場智能運維將實現自感知、自決策、自執行，進一步賦能風電場運營全流程，為我國“雙碳”目標實現和能源結構轉型提供堅實支撐。