在全球能源轉(zhuǎn)型與“雙碳”目標(biāo)的雙重驅(qū)動(dòng)下，風(fēng)電行業(yè)作為新型電力體系的關(guān)鍵一環(huán)正迅速發(fā)展。然而，隨著風(fēng)電裝機(jī)容量的不斷增長，風(fēng)電場的運(yùn)行與維護(hù)也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。風(fēng)電裝備分布廣泛、環(huán)境惡劣，設(shè)備種類繁多、運(yùn)行數(shù)據(jù)海量，傳統(tǒng)的人工巡檢與維護(hù)方式已難以滿足大規(guī)模風(fēng)電場的運(yùn)營需求，而AI大模型的出現(xiàn)，為風(fēng)電運(yùn)行與維護(hù)的智能化轉(zhuǎn)型提供了全新的解決方案。
上海電氣風(fēng)電集團(tuán)股份有限公司作為中國最大的海上風(fēng)電整機(jī)商，致力于創(chuàng)造有未來的能源，打造全球領(lǐng)先的風(fēng)電全生命周期服務(wù)商。集團(tuán)聯(lián)合上海電氣數(shù)字科技有限公司，基于“星云智匯”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)強(qiáng)大的底座能力，共同打造“風(fēng)電全生命周期
智慧管理創(chuàng)新應(yīng)用示范場景”，展現(xiàn)數(shù)字化、智能化的管理模式在風(fēng)電領(lǐng)域的巨大潛力。
01構(gòu)建風(fēng)電垂類大模型
該模型融合了風(fēng)電機(jī)理知識(shí)與數(shù)據(jù)分析、模擬仿真、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的內(nèi)在運(yùn)行機(jī)理、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化、實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測、發(fā)電功率預(yù)測及智能化管理等方面進(jìn)行了深度挖掘與精細(xì)優(yōu)化。這一創(chuàng)新舉措不僅提升了風(fēng)能的高效轉(zhuǎn)換與利用，還實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測與故障預(yù)警。
02基于智能體AGI Agent打造新型“智”動(dòng)化管理
作為“執(zhí)行者”的AGI Agent(通用人工智能體)，在風(fēng)電運(yùn)維管理中扮演著至關(guān)重要的角色。它能夠迅速響應(yīng)大型模型發(fā)出的指令，執(zhí)行復(fù)雜的運(yùn)維任務(wù)。包括：設(shè)備的日常巡檢、故障的診斷與修復(fù)，以及運(yùn)維策略的制定與優(yōu)化。
應(yīng)用場景一：風(fēng)電垂類故障運(yùn)維知識(shí)庫
針對(duì)風(fēng)電裝備的特點(diǎn)，整合風(fēng)電設(shè)計(jì)、機(jī)理研究、運(yùn)維檢修等方面的豐富經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合大模型技術(shù)的風(fēng)電垂類故障知識(shí)庫，涵蓋了風(fēng)電裝備的各種故障類型、故障原因、故障現(xiàn)象以及修復(fù)方法，形成了完整的故障知識(shí)體系。在故障預(yù)測及故障報(bào)警系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常情況產(chǎn)生時(shí)，快速定位相關(guān)的故障信息、修復(fù)建議和操作步驟。同時(shí)，知識(shí)庫還支持智能推理與故障診斷功能，能夠根據(jù)風(fēng)電裝備的運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障現(xiàn)象，自動(dòng)分析故障原因并給出修復(fù)建議。
應(yīng)用場景二：智能運(yùn)維智能體嵌入監(jiān)測預(yù)警平臺(tái)
AGI Agent與大模型之間的緊密協(xié)作，極大地提升了風(fēng)電運(yùn)維管理的智能化水平。大型模型通過深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，不斷挖掘風(fēng)電場運(yùn)行數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值，為運(yùn)維決策提供科學(xué)依據(jù)。而AGI Agent根據(jù)這些決策結(jié)果，實(shí)時(shí)調(diào)整運(yùn)維策略，優(yōu)化資源配置，確保風(fēng)電場的穩(wěn)定運(yùn)行和最大效益，電氣風(fēng)電利用這項(xiàng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)7*24小時(shí)運(yùn)維需求響應(yīng)與協(xié)助，設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)長下降20%以上。
應(yīng)用場景三：基于AI的大部件故障診斷與預(yù)測性維護(hù)
風(fēng)力
發(fā)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)分析可以揭示風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件的健康狀況，如齒輪箱、發(fā)電機(jī)、主軸、軸承等。利用大模型強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，提取振動(dòng)信號(hào)的頻率、幅值、相位等特征參數(shù)，觀察振動(dòng)信號(hào)在不同頻率下的能量分布，識(shí)別出異常頻率成分。結(jié)合垂類機(jī)理知識(shí)庫，可以識(shí)別設(shè)備運(yùn)行中的潛在故障隱患，防止故障進(jìn)一步惡化導(dǎo)致重大事故發(fā)生。電氣風(fēng)電傳動(dòng)鏈振動(dòng)分析Agent可以在故障發(fā)生前約6個(gè)月發(fā)出預(yù)警，且預(yù)警準(zhǔn)確率超過92%，相較于傳統(tǒng)通用算法降低誤報(bào)率約40%。
未來，結(jié)合智能化手段，風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)將更加精準(zhǔn)、高效，制造工藝也將實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)，提高風(fēng)機(jī)的可靠性和耐久性。此外，智慧風(fēng)電場還將助力新型電力系統(tǒng)的構(gòu)建，與智能電網(wǎng)等深度融合，提高電力系統(tǒng)的靈活性和可靠性，為全球能源轉(zhuǎn)型和應(yīng)對(duì)氣候變化挑戰(zhàn)貢獻(xiàn)力量。
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