掌握計算機視覺和人工智能核心技術的高新技術企業，正紛紛入局風電運維領域。近日，阿里達摩院宣布成功研發可精準預測風電場風速及發電功率的AI算法，高新技術企業擴博智能和中科博宏也利用自己的AI技術進軍風電產業，為行業提供智能巡檢服務。

近年來，我國風電行業高速發展，隨著裝機規模不斷增大，運行工況也日趨復雜。建立一套行之有效的智慧運維體系，實現行業數字化轉型，成了風電運維市場未來發展的必然趨勢。

傳統運維方式已無法滿足需求

目前許多風電機組開始進入故障頻發的階段。與此同時，風電場地處偏遠、環境惡劣、人員少等問題也逐漸顯現，傳統的風電運維形式亟需改變。

“風電產品雖然被稱作‘高端裝備’，但在實際運行維護過程中，還是以人工維護檢修為主。在平價時代、大數據時代，想要切實提高風電機組的穩定性和可靠性，除了強化機組設計外，最重要的就是實現針對性運維，即預防性維護，進一步提升智能化監測檢測系統的水平。不同于火電廠設備運維地點和線路的固化，風電設備分布零散，運維作業要實現最優調度安排，降低時間和人工成本，智能排程系統的開發應用是實現智能化運維的必經之路。” 中國海裝海上運維中心總經理張宏洲在接受記者采訪時表示。

“人工定期檢查及巡視檢查等傳統的運維方式存在諸多劣勢，例如巡定檢工作負荷大，人工成本高；巡定檢效率低，質量無法保證；巡定檢制度難以全部、準確落實等。”明陽智慧能源研究院副院長、深圳量云能源網絡科技有限公司總經理銀磊向記者表示，“多人值守的場站運維模式即將成為過去時，無人值守的智慧風場是今后風電場生產運營的主流模式。當前風電項目招標都有建設智慧風場的要求，人工智能技術應用前景廣闊。”

“風機處于長期運行狀態，需要安裝大量傳感器對其運行狀態及周圍環境進行監測，以保障機組安全穩定運行。另外，像葉片、電機這類大部件一旦出現問題，會直接影響發電量，整個風電行業都希望通過故障預警來提前預知機器壽命、做好相應預防，以提升整個風電場的可利用率，減少整體運維成本。通過遠程監控與管理，可以實現風電場人、財、物的合理調配，實現‘無人值班，少人值守’。”金風科技全資子公司北京金風慧能技術有限公司總經理張偉指出。

風電巨頭探路數字化

不僅互聯網、高新技術企業爭相入局風電產業，傳統風電巨頭也早早就在智能化、數字化道路上進行探索。

張偉告訴記者：“通過把風電場所有數據統一集成到大數據平臺上，可以實現多維度的機器學習、AI建模，使信息更完整、預測更準確、管理更高效。在我們實施的大型數字化項目中，各項關鍵運營指標均實現顯著提升，新增發電量提升10%以上，人均勞效提升30%，平均故障處理時間降低51%。”

中國海裝工程公司技術總監何國華表示：“以江蘇如東某10萬千瓦項目為例，通過智能化主動策略運維，僅從降低停機損失和智能排程燃油節約兩個方面，綜合計算可降低碳排放約462.4噸/年、降低二氧化碳排放約1695噸/年、降低煤炭需求約680噸/年，節能減排和社會效益顯著。”

“量云能源開發的風機智能輔控系統，可以通過前端智能傳感設備+物聯網+后臺智能診斷，實現對風機傳動鏈振動、葉片載荷、螺栓松動和塔筒傾斜狀態的在線實時監測和故障智能診斷。”銀磊介紹道。

“不能為了智能化而智能化”

銀磊認為，機器視覺等人工智能技術在風電場景下的創新應用給風電運維市場帶來了一股新的科技力量。“量云能源率先發力人工智能與數字能源的技術融合，并在多個智慧風場的項目上推廣應用，實現了風電自動化生產、智慧運維、并網友好，極大地降低了運維成本，提高了風電安全生產系數。”

“風電運維是高風險、專業性極強的行業，行業技術門檻非常高，我們不能為了智能化而智能化。”張偉表示，“建議理性看待智能化在風電運維行業的應用，未來需要進一步提升設備感知的完整性、系統性，才能更好作決策。未來，將智能化真正嵌入到生產環節里，才能實現風電運維的全自動化、無人化。”

“風電運維市場亟需加快智能化轉型，大力推動機器視覺和人工智能在新能源場景下的創新應用，形成可復制的產品應用解決方案，讓科技驅動智慧能源發展。”銀磊指出。

“人工智能就是在多重復雜條件約束下智能尋優，使團隊、時間、物資以最優的組合完成工作，未來需要進一步挖掘人工智能市場價值，從強化信息流通、數據挖掘、模型構建、多維度整合業務鏈資源、全生命周期管理等方面入手，全面提升運維作業的整體協同和調度能力，以風電運維市場的智能化轉型為著力點，逐步推動風電行業的全方位智能化轉型。” 何國華建議。