远程分散
跨区域风场状态难以统一掌握。
部件级健康画像
多源数据融合
提前风险预警
闭环检修验证
展示信息可由运营在后台维护
业务挑战
风电运维的五类核心挑战
机组分散、环境严苛、检修窗口有限，需要更早、更准的风险判断。
故障复杂
多系统耦合导致根因定位困难。
预警偏晚
传统阈值往往只能发现显性故障。
检修昂贵
备件、吊装和停机窗口需要精准协同。
经验流失
专家经验难以结构化沉淀和复制。
核心能力
面向风机部件的健康管理
从整机态势到部件机理，形成分层诊断。
健康评分
整机、传动链、发电机与变桨系统分级评价。
振动分析
趋势、频谱和特征指标联合识别异常。
功率曲线
发现偏航、叶片污染与控制性能问题。
智能预警
融合阈值、模型与同群对标降低误报。
检修策略
综合风险、损失与窗口生成处置优先级。
预测性维护
从预警到验证的六步流程
让检修决策有依据、过程可协同、效果可量化。
01
多源采集
SCADA、CMS 与检修记录。
02
特征计算
实时与周期特征提取。
03
趋势识别
检测偏离与劣化速度。
04
风险评估
评估部件风险和影响。
05
检修建议
生成窗口与备件建议。
06
效果验证
复核健康恢复和模型反馈。
产品界面
面向不同角色的运维工作台
总览、健康、预警、工单和分析视图保持统一操作逻辑。
运行对象128
今日任务24
待处理事项06
综合达成率96.8%
机组状态、功率与风险分布。
健康模型
整机到部件的分层健康画像
以机理、统计与专家规则共同支撑可解释诊断。
01
整机健康
综合运行、功率和关键部件风险形成风机健康等级。
02
系统健康
传动链、变桨、偏航、发电与液压系统分层评估。
03
部件健康
轴承、齿轮、叶片、主轴等关键部件趋势跟踪。
04
证据与建议
展示异常特征、诊断依据、检修建议与反馈。
部署方式
适配风场通信与安全要求
支持场内分析、区域集控和集团平台多种组织形态。
场内边缘
就地接入和计算，减少高频数据外传。
区域集控
集中管理多风场告警、健康和检修计划。
集团私有化
在企业数据中心沉淀统一模型和资产视图。
专业诊断服务
平台工具与专家复核协同输出诊断结论。
客户案例
风电机组预测性维护实践
项目成果由运营按客户授权范围发布。