掌握计算机视觉和人工智能核心技术的高新技术企业，正纷纷入局风电运维领域。近日，阿里达摩院宣布成功研发可精准预测风电场风速及发电功率的AI算法，高新技术企业扩博智能和中科博宏也利用自己的AI技术进军风电产业，为行业提供智能巡检服务。
近年来，我国风电行业高速发展，随着装机规模不断增大，运行工况也日趋复杂。建立一套行之有效的智慧运维体系，实现行业数字化转型，成了风电运维市场未来发展的必然趋势。
传统运维方式已无法满足需求
目前许多风电机组开始进入故障频发的阶段。与此同时，风电场地处偏远、环境恶劣、人员少等问题也逐渐显现，传统的风电运维形式亟需改变。
“风电产品虽然被称作‘高端装备’，但在实际运行维护过程中，还是以人工维护检修为主。在平价时代、大数据时代，想要切实提高风电机组的稳定性和可靠性，除了强化机组设计外，最重要的就是实现针对性运维，即预防性维护，进一步提升智能化监测检测系统的水平。不同于火电厂设备运维地点和线路的固化，风电设备分布零散，运维作业要实现最优调度安排，降低时间和人工成本，智能排程系统的开发应用是实现智能化运维的必经之路。” 中国海装海上运维中心总经理张宏洲在接受记者采访时表示。
“人工定期检查及巡视检查等传统的运维方式存在诸多劣势，例如巡定检工作负荷大，人工成本高;巡定检效率低，质量无法保证;巡定检制度难以全部、准确落实等。”明阳智慧能源研究院副院长、深圳量云能源网络科技有限公司总经理银磊向记者表示，“多人值守的场站运维模式即将成为过去时，无人值守的智慧风场是今后风电场生产运营的主流模式。当前风电项目招标都有建设智慧风场的要求，人工智能技术应用前景广阔。”
“风机处于长期运行状态，需要安装大量传感器对其运行状态及周围环境进行监测，以保障机组安全稳定运行。另外，像叶片、电机这类大部件一旦出现问题，会直接影响发电量，整个风电行业都希望通过故障预警来提前预知机器寿命、做好相应预防，以提升整个风电场的可利用率，减少整体运维成本。通过远程监控与管理，可以实现风电场人、财、物的合理调配，实现‘无人值班，少人值守’。”金风科技全资子公司北京金风慧能技术有限公司总经理张伟指出。
风电巨头探路数字化
不仅互联网、高新技术企业争相入局风电产业，传统风电巨头也早早就在智能化、数字化道路上进行探索。
张伟告诉记者：“通过把风电场所有数据统一集成到大数据平台上，可以实现多维度的机器学习、AI建模，使信息更完整、预测更准确、管理更高效。在我们实施的大型数字化项目中，各项关键运营指标均实现显著提升，新增发电量提升10%以上，人均劳效提升30%，平均故障处理时间降低51%。”
中国海装工程公司技术总监何国华表示：“以江苏如东某10万千瓦项目为例，通过智能化主动策略运维，仅从降低停机损失和智能排程燃油节约两个方面，综合计算可降低碳排放约462.4吨/年、降低二氧化碳排放约1695吨/年、降低煤炭需求约680吨/年，节能减排和社会效益显著。”
“量云能源开发的风机智能辅控系统，可以通过前端智能传感设备+物联网+后台智能诊断，实现对风机传动链振动、叶片载荷、螺栓松动和塔筒倾斜状态的在线实时监测和故障智能诊断。”银磊介绍道。
“不能为了智能化而智能化”
银磊认为，机器视觉等人工智能技术在风电场景下的创新应用给风电运维市场带来了一股新的科技力量。“量云能源率先发力人工智能与数字能源的技术融合，并在多个智慧风场的项目上推广应用，实现了风电自动化生产、智慧运维、并网友好，极大地降低了运维成本，提高了风电安全生产系数。”
“风电运维是高风险、专业性极强的行业，行业技术门槛非常高，我们不能为了智能化而智能化。”张伟表示，“建议理性看待智能化在风电运维行业的应用，未来需要进一步提升设备感知的完整性、系统性，才能更好作决策。未来，将智能化真正嵌入到生产环节里，才能实现风电运维的全自动化、无人化。”
“风电运维市场亟需加快智能化转型，大力推动机器视觉和人工智能在新能源场景下的创新应用，形成可复制的产品应用解决方案，让科技驱动智慧能源发展。”银磊指出。
“人工智能就是在多重复杂条件约束下智能寻优，使团队、时间、物资以最优的组合完成工作，未来需要进一步挖掘人工智能市场价值，从强化信息流通、数据挖掘、模型构建、多维度整合业务链资源、全生命周期管理等方面入手，全面提升运维作业的整体协同和调度能力，以风电运维市场的智能化转型为着力点，逐步推动风电行业的全方位智能化转型。” 何国华建议。
