设计：赛迪宋颖昌：工业互联网平台赋能垂直行业数字化转型之路（二）风电行业( 二 ) |技术|美好，一直在身边|大数据|

（二）设备预测维护
树根互联、东方国信、徐工集团等工业互联网企业将减少设备停机检修损失、开展预测性维护作为切入点，以风机为核心实现覆盖风电设备全生命周期的故障预测和主动维修，有效降低平准化维护成本。一是精准故障定位。依托平台建立故障智能诊断模型，基于专家库和自学习机制，缩减人工挑选有用变量的成本与时间，快速实现设备故障定位。二是设备预测维护。基于平台分析预测风机关键部件变化趋势、产品寿命和潜在风险，对零部件库存、运输和更换开展主动管理，抢占维修窗口期，减少风机停机、飞车倒塔等损失。三是虚拟辅助维修，基于数字孪生技术打造风机故障实验模拟平台，通过数字样机积累设备维护知识库与解决方案检索库，提高故障处理效率。
例如，巴盟风电整合风力发电设备的设计、环境、运行、运维档案等数据资源，建立设备健康管理模型，打造具备故障诊断预测、产品健康管理和寿命预估等功能的综合管理系统，使关键零部件故障可提前72小时预警，次生事故可降低90% ，减少直接和间接损失近千万元。
（三）风场管理优化
企业依托工业互联网平台建立场级运行管理模型，有利于精确预测发电区间，优化电网功率负荷，探索分布式能源管理，提升风场管理水平。一是发电效能提升。依托通过调整风机控制提高机组出力，带动风场整体效能提升。二是集约管理优化。基于工业互联网平台整合风电开发产业链，汇聚前期工作、工程建设和生产运营等环节关键要素，提高风场管理水平，支撑风电规模化发展化。三是柔性协调供电。基于大数据精准预测发电量区间，与火电、太阳能等能源实现协同增效，降低供电整体波动性。
例如，昆仑数据与国网青海电力联合打造“绿能互联”工业互联网平台，接入负荷侧大用户并开展能耗监测业务，通过对风机集群进行动态监测、状态纠偏与参数优化，推动电厂发电量提升1%-5% ，新能源电厂人员成本降低超过20% ，电厂备件消耗平均降低10% 。
三、推进应用场景落地的着力点
（一）关注底层数据采集，加速设备上云上链
一是以业务需求为导向，建立底层数据协议转换机制，实现升压站、风电机组、静止无功发生器等设备上云与动态监控。二是依托区块链技术，加快传动链、轴承、齿轮箱等关键部件运行数据上链，为后续的备件生产和维修策略制定提供安全、稳定的数据支撑。三是完善风电企业内网体系，打通电力输送、变电管理等关键业务数据流通网络，拓展数据采集方式，提高数据采集效率。
（二）夯实模型构建基础，强化重点模型培育
一是综合考虑地理、气候、运输等因素建立风力资源模拟、集群影响分布、虚拟风场设计等模型，降低设计与建设的不可确定性。二是与高等院校、科研院所加强合作，针对风机螺旋载荷、叶片结冰预警、轴承寿命预测等建立重点应用模型库，三是培育积累能源错峰分布、集群效率提升等管理模型，加快运营管理经验沉淀并实现模型的标签化管理、智能化搜索与精准化调用。
（三）聚焦重点应用场景，深化解决方案应用
一是打造设备级解决方案，围绕叶片结冰预警、轴承健康管理、齿轮故障预测等领域培育一批稳定高效的杀手级工业APP 。二是打造场级解决方案，围绕风场功率预测、气象变化应对、风场能量分布等场景建立风电解决方案库，加快风场生产效率提升。三是打造产业链级解决方案，整合地方风电产业各方资源，打造新能源错峰调配、风电消纳扩容等综合场景解决方案，提升风力资源应用整体效率。
（四）提升产业协同水平，加快服务模式创新
一是提高风场性能实时监控与预测能力，探索打造风光互补、风水互补等区域分布式能源体系，实现供电、售电、用电协同运营。二是依托平台充分挖掘数据潜在价值，探索开展信用担保、数据交易、融资租赁等商业模式创新，打造平台务服务型风电企业。三是探索售电辅助决策，开发智能报价、交易模拟、数据报告等功能，形成客户分级管理、特色供电套餐等营销模式，推动收益利润增值。