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全球风电看中国,中国风电看张家口。
作为"华北风电黄金带"的核心,张家口以2535.15万千瓦装机连续5年登顶"全国风电第一",树立全球风电规模标杆。人工智能时代,这里正率先完成从"规模扩张"到"智能运营"的跨越,以数字化重构能源系统,在高质量运行的新赛道上勇攀高峰。
为推动大规模风电场实现“智慧运行、少人值守、无人运维”,浪潮信息携手金风慧能,联合打造了云边协同的风电场站“无人化”运营方案。该方案基于云边协同架构,在云端依托元脑AI算力平台与智能运检系统,支撑50余种风机故障诊断模型算法训练迭代和下发;在边缘侧部署适应严苛环境的元脑边缘AI服务器,统一采集60余类设备数据,实现风机各类关键部件的秒级识别与精准预警。目前,方案已助力风机故障诊断精度提升至98%,无故障运行时间提高40%以上,显著提升运维效率,为场站无人化运营提供了稳定支撑。这一云边协同模式,也为未来AI下沉至千行百业提供了重要参考。
张家口,风能资源富集,风机林立,是名副其实的“华北风电黄金带”。然而,随着这条黄金风带并网项目越来越多,规模越来越大,以往传统、单一、分散的运营模式,给企业的精益化管理带来了一系列的挑战。
点多面广,接入难。风电场往往选址在人迹罕至的山脊、戈壁或草原,风机分布极其分散。更棘手的是,每台风机都集成了变桨系统、偏航系统、齿轮箱、发电机等数十个核心部件,涉及传感器、控制器、摄像头等超过60种不同品牌、不同年代、不同协议的设备。这些设备协议碎片化、接口标准不统一,要统一接入并实现数据的实时汇聚。
故障隐形,诊断难。风电场环境恶劣,设备常年承受交变载荷和极端温差,故障模式复杂多变。据行业统计,在风电运维中,仅占总数25%的低频高危故障,却导致了惊人的95%的停机时间。这意味着,大量的运维精力被耗费在那些频发但影响甚微的“小毛病”上,而那些早期很难检测的缺陷——如齿轮箱早期裂纹、轴承点蚀、叶片内部损伤——虽发生频率低但却致命。
人少事多,协同难。一个风电场的资产价值数亿甚至数十亿,但一线运维团队往往只有十几人甚至几个人。现场人员长期处于"单兵作战"状态,面对分散的资产、突发的告警和繁重的巡检任务,这支有限的人力队伍长期疲于奔命:平均一人需要管理20个以上的风机,遇到风暴天气,需要在4小时内完成几十台风机的运维检查。由于缺乏云端协同的统一管理,各风电场故障经验无法复用,专家与备件难以跨域系统调度,运维效率长期受限。
面对风电场分布广、环境严苛、故障运维人力不足等等挑战,浪潮信息与金风慧能联合打造云边协同的风电场站“无人化”运营方案:
■ 在云端,通过元脑AI算力及智能运检平台,支撑整个区域的业务管理、发电巡检作业管理、风机的智能诊断预警模型训练和下发等;
■ 在风电场边缘侧,通过部署适应宽环温和严苛环境的元脑边缘计算节点,将算力和AI模型下沉到风机边缘侧,减少因网络传输带来的延迟影响,构建起一套分布式边缘感知与决策网络。
该方案改变了传统“数据全部上云、云端统一处理”的中心化架构,具备更低时延、高可靠和本地数据安全的优势,能够大幅减少云端带宽压力,并通过AI模型的持续学习与迭代优化,将风机的故障诊断精度提升至98%上,为风机自主健康管理与场站无人化运营提供重要支撑。

■ 一网统管,万物互联,打破“接入难”。浪潮信息元脑边缘服务器专为边缘场景设计,搭载USB、网口、串口等丰富的接口类型、兼容WiFi、ZigBee等多元通信方式,能够支持风力发电场景中的Modbus、MQTT等主流工业协议,具备强大的协议解析能力和可靠性。单台边缘服务器即可在风电场侧实现60+种不同类型设备的实时接入与数据汇聚。无论是机组内的振动传感器、油液监测仪、温度传感器,还是升压站内的智能摄像头、环境监测仪,数据都能在边缘侧完成统一格式的转换和预处理。
■ 边缘AI算力融合50+种AI算法,精准诊断定位故障根因。针对风机运维复杂多变的故障,浪潮信息联合金风慧能,依托元脑边缘服务器提供的强大和稳定AI算力,支持超过50余种多模态AI算法模型,能够精准诊断定位故障根因。例如,通过振动结合声纹分析模型的多模态交叉验证,精准分析磨损趋势,识别数十种故障类型;通过图像识别模型接入现场摄像头实时画面,自动识别塔筒螺栓松动、位移等结构异常,并可在低温环境下监测叶片覆冰厚度,替代人工高空巡检。同时,AI算法会在云端训练持续迭代优化,并定期同步至边缘节点,不断提高诊断稳定性与准确率,有效减少误报与漏报。目前,故障诊断精度可提升至98%,无故障运行时间提升40%,新增发电量大幅提升。
■ 云边决策协同,真正实现自主运行。当边缘节点诊断出设备异常时,系统不再是简单地发送一条告警短信。基于云边协同架构,风电场集控中心构建了一个完整的智能闭环:精准诊断、故障定位、决策协同。边缘端负责实时响应和快速处置,如触发本地保护逻辑或调整运行参数;云端则负责全局调度、模型迭代和运维工单的自动生成与派发。这种“决策协同,自主运行”的模式,不仅让运维人员平均故障处理时间降低50%,实现了从“事后维修”到“预测性维护”的历史性跨越,更让风电场具备了“无人值守、少人值守”的自治能力,整体运维成本降低30%,大大提升了资产利用效率和运营安全性。

在新能源装机规模持续扩大的背景下,提升存量资产运行质量更具现实意义。浪潮信息联合金风慧能打造风电场站“无人化”运营方案,通过云边协同架构,为风电场的集中运维与持续优化管理,为降低新能源场站风机非计划停机率、提高设备可利用率提供技术支撑。
未来,随着中国新能源装机容量的不断提升,发电侧对智能调度、精准预测和稳定运行的要求将进一步提高。以边缘计算、人工智能为代表的新一代数字技术,正在成为新能源高质量发展的重要支撑力量,为新能源产业迈向更高水平提供坚实基础。
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