精益管理｜“穹頂”之下 風電運維的AI進化

2025年，東方新能科技基于“穹頂”預警分析平臺，持續優化預警診斷模型的準確度，結合最新的AI應用，加強系統運營和運維聯動，提升機組穩定性和可靠性，為風電場精益運維創造了實用的技術載體。

01 日常運營與架構升級

2025年新接入26個風場并完成殘差模型的定制化訓練，對5個風場的機器學習模型進行了定向優化，在后臺調整了算法模型架構，運行速度提升3倍，內存占用降低到1/4。

全年發起預警工單364個，驗證準確195個（其中86個工單疑似部件本體異常），115個工單待風場檢查反饋，55個工單待觀察現場處理后的效果再判定準確性。

02 “東方小新”AI智能體與故障知識庫

基于“穹頂”平臺上線了“東方小新”AI智能體，打通了運維管理系統，可以查詢備件耗材使用記錄等運維信息，讓風場人員可以更多地“發現問題”，并進行初步分析。通過AI知識庫的問答，可以提高運維人員故障處理效率，降低停機時長。

03 數據治理與數據融合

為提高算法使用的高質量數據，為分析人員提供“對齊”后的融合數據以開展聯合分析，2025年對“穹頂”平臺進行了功能升級。主要是增加了更靈活的點位映射配置規則、增加數據質量初步診斷功能，并將10分鐘運行數據和故障、預警記錄進行了同圖融合。

04 用戶畫像精準分析

借鑒“千人千面”運營理念，從“新能智維”運維管理系統中選取了16個表單的數據作為主要的單機特征來源，構建了六大維度標簽體系：基礎屬性、運行特性、健康狀態、維護情況、成本效能、質量特性。除基礎屬性外，其余維度均進行歸一量化，并以雷達圖可視化。

05 事件預警

對故障記錄進行深度分析，除常見的頻次統計方法外，挖掘更深層的故障模式，如重復故障、批量故障、（頻次、停機時長）主故障，為運維人員提供深層次的洞察手段。

東方新能科技將繼續依托“穹頂”平臺，深化AI與運維場景的結合，持續迭代模型與系統功能，進一步貫通數據、人員與設備之間的協同，為風電行業邁向更高水平的智能化、智慧化運維提供堅實的技術支撐與實踐范式。