
A | 提起风力发电机,很多人并不陌生。


B | 在张家口、承德坝上地区,一排排高耸的“大风车”随风缓缓转动,将风能源源不断地转化为绿电,送往千家万户。
8月9日,新天科创新能源技术有限公司技术人员通过“智慧小新”查看风电场风机运行情况。郭晓超摄这些“大风车”很多高度在100米以上,且地处偏远、环境复杂,一旦出现故障,维修相当不易。“现在好了。”新天科创新能源技术有限公司副总经理许宜菲说,他们积极探索AI在风电运维方面的应用,上线运行“智慧小新”AI智能体,可实现风机故障智能排查和实时预警。目前,“智慧小新”已在公司旗下58座风电场应用,为风电场降本增效、安全运维提供坚实保障。巡检作业效率提升18%以上“我在‘云端’修风车。”地处蔚县的新蔚风电场运维人员杨斌,经常爬到百米高空的风机机舱顶部进行检查。近日,新蔚风电场30号风机发生故障。杨斌打开手机端的“智慧小新”,这款大模型提示“变桨闸流晶体管故障”,并推荐了晶体管器件、关联电路等故障排查点。杨斌和同事一起拿着工具前往风机机舱,发现确实是晶体管器件出了问题。

C | 他们更换了器件,马上解决了问题。“风机是个庞然大物,由叶片、轮毂、齿轮箱、发电机等各种零部件组成。”杨斌说,以往出现故障,他们需要钻入风机内部,在狭窄的机舱内对相关零部件进行逐点排查,费时费力。而现在,“智慧小新”实时掌握每台风机的运行参数,实现风机故障智能分析诊断,提升了他们运维操作的针对性和效率。“风机运行环境复杂多变,传统人工巡检不仅效率较低,而且在恶劣天气下存在安全风险。”许宜菲说,2020年,面对数字化浪潮,该公司成立大数据中心,搭建风机运行状况智能监测等系统,探索对风电场进行精准运维。风电机组厂家、风机型号众多,数据标准不统一,是风电智慧运维面临的挑战。许宜菲带着技术团队,对运营的风机品牌进行深入研究分析,统一数据口径、统一运维规范,明确数据采集质量、图像分析算法及故障诊断精度等关键指标。这样,不同品牌的风机有了统一的数据标准。同时,他们接入多个主流大模型,整合公司业务数据、技术资料等数据资产,推动风电运维数智化转型,夯实数字底座。2025年11月,具备智能检修、智能问数等模块的“智慧小新”正式上线。在智能检修模块,风机关联数据查询、零部件图纸查看、历史检修记录查询、诊断结果调用等功能应有尽有,助力运维人员及时定位故障点并按标准流程处理。

D | 在智能问数模块,基于风电生产运营数据库,可进行风电发电效能、设备健康、运行管理三大类业务32个指标的智能问数、快速回答,实现风机数据高效查询、可视化分析与快速响应。“AI技术带来运维变革,优化了风电场资源配置效率。”许宜菲说,目前,“智慧小新”已入库343条高频故障、2.8万余条低频故障,关联超7万条检修记录,为智慧检修提供坚实数据支撑。“智慧小新”上线以来,该公司旗下风电场巡检作业效率较传统人工模式平均提升18%以上。

E | 从被动抢修变为主动预防风机智慧检修,已不再是“坏了再修”这么简单。“非计划停机不仅意味着直接的经济损失,还影响到绿电安全稳定供应。”许宜菲说,“智慧小新”专业化预警分析模块,可通过AI算法分析研判风机设备运行状态,在风机处于“亚健康”时及时预警进行处理,避免小故障演变成大问题。前不久,张家口市崇礼区秋林风电场二期122号风机齿轮箱温度高,触发报警。该风电场运维团队即刻响应,对齿轮箱进行检查,快速完成隐患排查与效果验证。“精准预判才能快速反应。”秋林风电场运维人员梅宇说,借助“智慧小新”提供的预警处置方案,该隐患排查全程用时3个多小时,较过去该故障9小时的平均处理时长,效率大大提升。风机设备早期磨损等隐患隐蔽性强,检查困难。新天科创技术团队集中开展振动类、温度类、超速类、磨损类等数字场景建设,健全故障预警分析体系,精准识别温度异常、刹车磨损、蓄能器压力低等问题,实现潜在隐患早发现、早消除,助力运维模式从被动抢修向主动预防转型。自主创新是爬坡过坎的必由之路。在应用“智慧小新”时,康保县英图风电场创新开发了设备主变油温和油位关系技术,通过智能传感器实时抓取主变油温、负荷、电流等数据。当出现油位与温度、功率不匹配时,可快速推送预警信息。“我们的风电场是公司智慧场站建设试点。”英图风电场负责人郑雄磊说,他们在场内布设了轨道机器人、声纹传感器、蓄电池在线监测等各类智能终端设备157台套,覆盖6384个设备巡检点,构建全域覆盖、全天候值守、高精度识别的智慧巡检体系。“智能运维的探索,永无止境。”许宜菲说,今年以来,适应风电运维行业“少人化、无人化”趋势,他们持续深耕智能检修,重点开展智慧场站新设备、新工艺的推广应用,为新能源产业高质量发展注入动力。(日报记者 贡宪云)。

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