引言

在物联网、数字孪生、大数据、机器人、AI等技术驱动下，通过“感知——决策——执行”全链路赋能，使风电场运维逐步智能化。

(资料图片仅供参考)

探讨

（一）智能感知：替代人工“眼耳手脚”

目前风电机组配备的传感器能够智能感知环境监测、设备状态、电能参数和结构安全几大维度。环境监测传感器实时监测风速、风向等。设备状态传感器实时监控风机部件的温度、振动、转速等。电能参数传感器实时监控电压、电流等。结构安全通过光纤光栅传感器监测叶片振动、多维载荷，通过光纤测斜仪监测塔筒倾斜等。风电机组传感器数据通过信号采集模块采集信号，再通过通讯模块传输到CPU模块，进行信号显示。

融合机器人、无人机等智能设备，提高智能感知范围。目前市面上适合风电场升压站的机器人有室外轮式巡检机器人、室内轮式巡检机器人和室内轨道式巡检机器人等。主要功能有识别指示灯及仪表盘、检测设备温度、检测异常噪音与污染气体等，对异常情况进行报警。方案架构为终端层的机器人、传感器与摄像头将识别检测到的数据，通过平台层的网关、交换机、服务器等，传输到应用层的智能巡检平台。

（二）智能决策：替代人工“大脑判断”

通过风电机组实时采集的数据和历史数据进行分析计算，实现风电机组的故障预警与诊断，提前预测机组故障，减少部件损坏的概率，降低运维成本，实现风电场运营效益的最大化。目前润世华集中监视平台接入的风电机组厂商有远景、金风、三一重能和中车，可对各厂商机组接入的发电机、齿轮箱和变桨等通过预设阈值进行预警。

风电机组关键部件的剩余寿命预测可基于历史数据和物理模型进行计算，使运维计划由“定期维护”转换为“按需维护”，提高部件生命周期的最大化。润世华集中监视平台已实现搭建故障诊断与预测模型的Agent。通过自动化输入核心数据，如运行数据、故障数据、基础数据和工况数据，能评估部件的损伤累积、绝缘老化等，对部件剩余寿命进行预测。

（三）远程执行：替代人工“现场操作”

远程执行通过核心指挥层的区域集控中心、执行层的检修中心和终端层的风电场现场三层联动，实现远程集控与高效运维的协同。

智能工单由区域集控中心通过实时监控各风电场的数据、预警和故障，对预警和故障自动分级、派单至运维系统，检修中心接收工单后，完成预警和故障处理，风电场现场配合检修中心现场作业。集控中心监测设备运行数据，确认故障排除后关闭工单。系统自动记录检修全过程，更新设备健康档案，为剩余寿命预测提供数据。

通过远程操控实现风电机组启停、参数调整，减少现场作业量。风电机组检修时由手动停机转换为远程停机，故障排除后由手动启动转换为远程启机。通过调整桨距角、发电机转速和偏航角度，减少风能损失，优化发电效率。部件温度接近异常阈值时，调整负载降低运行功率，减少发热，保护设备。

总结

随着新能源产业的不断发展，风电场智能运维将实现自感知、自决策、自执行，进一步赋能风电场运营全流程，为我国“双碳”目标实现和能源结构转型提供坚实支撑。