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智慧城市網 企業關注】在全球能源轉型與“雙碳”目標的雙重驅動下，風電行業作為新型電力體系的關鍵一環正迅速發展。然而，隨著風電裝機容量的不斷增長，風電場的運行與維護也面臨著前所未有的挑戰。風電裝備分布廣泛、環境惡劣，設備種類繁多、運行數據海量，傳統的人工巡檢與維護方式已難以滿足大規模風電場的運營需求，而AI大模型的出現，為風電運行與維護的智能化轉型提供了全新的解決方案。
上海電氣風電集團股份有限公司作為中國最大的海上風電整機商，致力于創造有未來的能源，打造全球領先的風電全生命周期服務商。集團聯合上海電氣數字科技有限公司，基于“星云智匯”工業互聯網平臺強大的底座能力，共同打造“風電全生命周期
智慧管理創新應用示范場景”，展現數字化、智能化的管理模式在風電領域的巨大潛力。
01構建風電垂類大模型
該模型融合了風電機理知識與數據分析、模擬仿真、人工智能等先進技術，對風力發電系統的內在運行機理、結構設計優化、實時狀態監測、發電功率預測及智能化管理等方面進行了深度挖掘與精細優化。這一創新舉措不僅提升了風能的高效轉換與利用，還實現了設備狀態的實時監測與故障預警。
02基于智能體AGI Agent打造新型“智”動化管理
作為“執行者”的AGI Agent(通用人工智能體)，在風電運維管理中扮演著至關重要的角色。它能夠迅速響應大型模型發出的指令，執行復雜的運維任務。包括：設備的日常巡檢、故障的診斷與修復，以及運維策略的制定與優化。
應用場景一：風電垂類故障運維知識庫
針對風電裝備的特點，整合風電設計、機理研究、運維檢修等方面的豐富經驗，結合大模型技術的風電垂類故障知識庫，涵蓋了風電裝備的各種故障類型、故障原因、故障現象以及修復方法，形成了完整的故障知識體系。在故障預測及故障報警系統在發現設備異常情況產生時，快速定位相關的故障信息、修復建議和操作步驟。同時，知識庫還支持智能推理與故障診斷功能，能夠根據風電裝備的運行數據和故障現象，自動分析故障原因并給出修復建議。
應用場景二：智能運維智能體嵌入監測預警平臺
AGI Agent與大模型之間的緊密協作，極大地提升了風電運維管理的智能化水平。大型模型通過深度學習和數據分析，不斷挖掘風電場運行數據中的潛在價值，為運維決策提供科學依據。而AGI Agent根據這些決策結果，實時調整運維策略，優化資源配置，確保風電場的穩定運行和最大效益，電氣風電利用這項技術實現7*24小時運維需求響應與協助，設備非計劃停機時長下降20%以上。
應用場景三：基于AI的大部件故障診斷與預測性維護
風力
發電機振動信號分析可以揭示風電機組關鍵部件的健康狀況，如齒輪箱、發電機、主軸、軸承等。利用大模型強大的數據分析能力，提取振動信號的頻率、幅值、相位等特征參數，觀察振動信號在不同頻率下的能量分布，識別出異常頻率成分。結合垂類機理知識庫，可以識別設備運行中的潛在故障隱患，防止故障進一步惡化導致重大事故發生。電氣風電傳動鏈振動分析Agent可以在故障發生前約6個月發出預警，且預警準確率超過92%，相較于傳統通用算法降低誤報率約40%。
未來，結合智能化手段，風機設計將更加精準、高效，制造工藝也將實現智能化升級，提高風機的可靠性和耐久性。此外，智慧風電場還將助力新型電力系統的構建，與智能電網等深度融合，提高電力系統的靈活性和可靠性，為全球能源轉型和應對氣候變化挑戰貢獻力量。
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