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　　近年來，隨著“雙碳”戰略的推進，我國風電裝機容量已躍居世界首位，為全球貢獻了70%以上的風電裝備。但在快速發展的同時，風電場的地理分布偏遠、環境復雜、設備多樣，導致傳統運維手段難以滿足高效管理的需求。

　　特別是在“三大錯配”問題——空間、時間與能力錯配的長期存在下，“人不到、修不動、查不清”成為制約風電效能釋放的瓶頸。

　　為破解這一困局，數字孿生與AI調度系統正在成為智能化運維的新引擎。

　　01 風電場運維現狀：人機錯配的結構性難題

　　目前，風電場主要面臨以下三類典型問題：

　　1. 空間錯配：人難到、設備遠

　　風電場往往建于荒漠、高原、沿海等偏遠地區，運維人員需長時間行駛才能抵達目標設備，加劇了緊急維修響應時間的滯后。例如，在新疆某風場的案例中，傳統人工巡檢平均需要5天時間完成一輪次，且易受天氣影響中斷。

　　2. 時間錯配：故障響應滯后

　　由于缺乏實時狀態感知能力，風電場往往在設備發生異常后較長時間才能識別出問題。研究表明，超過40%的風機故障是在發生后才被動發現，錯過了最佳干預窗口。

　　3. 能力錯配：維修依賴經驗

　　隨著風電設備的大型化和復雜化，維修不僅要求機械、電氣多學科知識，更依賴現場經驗。然而當前一線人員技術水平參差不齊，嚴重制約了維修效率和質量。

　　02 數字孿生：構建風電場的“數字影子”

　　數字孿生是將物理實體的全生命周期映射到虛擬空間中，通過實時數據驅動虛擬模型，使其具備仿真、預測與控制等能力。在風電場中，數字孿生可為每臺風機建立一個實時更新的“虛擬風機”，反映其當前運行狀態、歷史記錄及可能風險。其實施路徑如下：

　　? 建模與可視化：利用三維GIS系統建立風機、電網、地形等模型;

　　? 數據融合：SCADA系統、傳感器、天氣預報等多源數據實時集成;

　　? 故障預測與模擬：通過物理仿真與機器學習模型，預測設備壽命與運行趨勢;

　　? 輔助決策：為運維管理者提供維修建議與調度優化方案。

　　03 AI調度系統：構建人機協同的智能大腦

　　在數字孿生的基礎上，AI調度系統通過算法實現運維資源的動態優化配置。

　　故障預警與智能判斷：通過歷史數據訓練神經網絡或時間序列模型，系統可以提前識別葉片裂紋、偏航卡頓、軸承振動等異常信號，并預警。

　　自動派工與路徑優化：AI系統會綜合故障緊急程度、人員技能與位置、風場氣象與交通狀況等因素生成最佳維修任務分配，并基于GIS系統推薦最短維修路徑，提升單人作業效率。

　　維修知識圖譜構建：通過大語言模型與語義網絡整合歷史維修文檔，構建圖譜，幫助新人快速掌握操作方法與故障診斷流程。

　　04 典型案例落地成效

　　01國內案例：某大型風電集團+數字孿生平臺系統

　　某大型風電集團在已有大數據平臺的基礎上搭建了風電數字孿生平臺系統，系統包含模型與機型管理、孿生體模板構建、數字孿生體運行服務及數字孿生體智能應用配置等功能，通過不斷沉淀模型和能力，圍繞設備的狀態同步、回溯、預警和預測建設風機孿生體智能應用。不但降低了數字孿生技術應用的成本，軟件部署費用降低50%以上，也減少了風機意外停機和故障損失，提高運維效率，降低了運維成本。在項目團隊的其它風場案例中，可實現降低風機非計劃停機時間10%、提前28天發現齒輪箱故障，以及降低風機運維成本5%的良好效果。

　　02國內案例：河南平頂山風電場工程全生命周期服務平臺

　　該平臺已應用于輪轂高度170米的新型風電塔項目。該項目通過數字孿生技術打通設計、施工、運維全鏈條：設計階段依托非線性多物理場耦合仿真平臺優化結構，降低配筋量約15%，減少物料使用量;施工階段實時監測塔筒姿態，實現垂直度偏差僅0.07°(遠低于設計限值)，減少高危作業風險并縮短工期;運維階段結合IoT+CAE+AI技術預測設備故障，降低事故風險30%，減少運維人員工作量。平臺實現風電塔全生命周期安全管控與效率提升，為超高風塔建設提供范例。

　　03 國際案例：Siemens Gamesa + Predix平臺

　　Siemens Gamesa在西班牙的風電場引入了GE的Predix工業互聯網平臺，旨在解決傳統運維中故障發現滯后、維護周期長、成本高等問題。該風場設備分布廣、運行環境復雜，依靠人工巡檢和常規監控難以及時識別潛在風險。建設過程中，團隊為每臺風機建立數字孿生模型，并利用Predix平臺集成SCADA、氣象與傳感器數據，通過AI算法實現實時狀態監測、故障預測和運維調度優化。應用后，風機故障預測精度達到92%以上，維護周期由月度縮短至周度，年均維護成本降低約18%，顯著提升了設備利用率與運維響應速度。

　　05 趨勢展望：區域集約化與智能中臺的融合發展

　　未來風電運維體系將不再局限于單站級數字化，而是向區域集約化調度演進：通過邊云協同架構，在現場利用邊緣計算處理數據，云端統一完成決策與指揮;構建一體化平臺，支持多風場任務調度、風險管理和能效分析;引入智能中臺機制，以“任務池+資源池+規則池”架構實現運維流程的自動編排與動態優化，為行業帶來更高的資源利用率與運維敏捷性。

　　結束語

　　風電行業正處于從“人力密集”向“數據驅動”的臨界點上。數字孿生與AI調度技術，不僅解決了風電“人機錯配”問題，更推動風電場進入主動管理、自主優化的新階段。誰能率先構建起系統性智能運維平臺，誰將在風電智能化競賽中占得先機。

　　來源：中國信通院