★浙江華東測繪與工程安全技術有限公司劉玉帥，金波

關鍵詞：海上風電；智能化監控；狀態監測；故障預警；預測性維護

在全球碳中和進程的推動下，海上風電憑借風資源穩定與單機容量大等優勢成為能源結構轉型的重要方向。海上風電機組長期運行于惡劣的海洋環境中，面臨高溫差與高濕度等多重挑戰。傳統的定期檢修與被動維護模式難以滿足安全穩定運行需求，同時由于海上風電場離岸距離遠，維護人員與設備受海況制約，檢修作業窗口期短，運維成本高達陸上風電的2倍以上。隨著風電數字化與智能化技術的發展，基于多源傳感器網絡與數據驅動的智能監控系統應運而生，為解決海上風電運維難題開辟了新途徑。因此，構建智能化運維監控體系，對提升設備可靠性與保障海上風電場安全高效運行具有重要意義。

1　海上風電運維面臨的挑戰與需求

1.1　海上風電場運維環境特點

海上風電在海洋環境中長期運行，其承受著遠超陸上風電的嚴峻考驗。風電機組所處的海域具有溫差劇烈與濕度過高及鹽霧腐蝕等多重極端特征，機組內部的電氣設備在這種惡劣條件下極易發生故障。隨著我國海上風電向深遠海發展（如圖1所示），離岸距離已從早期的17公里延伸至50公里以上，可進入性難度與運維成本呈倍數增長^[1]。深遠海風電場面臨無遮蔽海域的復雜水文氣象條件，風暴與雷暴極端天氣頻發，維護窗口期嚴重受限。現場觀測數據顯示，由于海洋環境的特殊性，海上風電可用率較陸上風電低5%左右，備件消耗與檢修成本顯著提升。加之海上風電場點散與線遠面大的分布特點，在風電機組大型化趨勢下對運維管理提出了更高要求。

圖1海上風電場

1.2　傳統運維模式的局限性

傳統的海上風電運維主要依靠定期檢修與故障維護相結合的模式，在實際應用中暴露出諸多不足。定期檢修采用固定周期進行維護，忽視設備實際狀態差異，導致部分設備維護過度，而另一部分又未能及時發現隱患。當設備發生故障時，受海況與運維船只調度等因素制約，搶修人員無法快速到達現場，造成長時間停機損失^[2]。運維數據采集分散與監測系統獨立運行，各子系統之間存在信息孤島現象，難以實現數據的統一管理與深度分析。監測設備普遍精密度高，在惡劣海況下故障率上升，進一步加劇維護難度。另外，傳統運維過度依賴人工經驗判斷，缺乏科學的預測性維護與智能決策支持能力，難以適應大規模海上風電場的運維需求。

2　智能化監控關鍵技術研究

2.1　多源數據實時監測與采集技術

海上風電智能監控系統依托多源傳感設備構建全方位監測網絡，實現對機組關鍵部件運行狀態的實時感知。智能傳感器憑借自檢校與自診斷等特性，顯著提升了數據采集的準確性與可靠性。本研究根據設備特性與故障機理，在風電機組不同位置部署差異化的監測方案，形成多維度的數據采集體系，并基于江蘇大豐300MW海上風電場實踐經驗，建立全面的智能傳感監測體系。具體監測項目與傳感器配置詳見表1。

表1海上風電機組關鍵部位監測配置方案

該監測體系通過多源傳感器網絡的部署，實現對風電機組全鏈條的狀態監測。其數據采集系統基于5G與衛星通信構建遠程傳輸網絡，保證數據實時可靠回傳至控制中心。監測數據經過異常點識別與標準化預處理后，進入數據融合分析環節。該監測體系可實現對設備異常狀態的早期識別，故障預警提前量達到3~4小時，為預防性維護提供了充足的時間窗口。各類傳感器的協同配置有效克服了單一監測手段的局限性，顯著提升了狀態監測的全面性與準確性。

2.2　智能故障診斷與預警技術

基于大規模監測數據構建海上風電智能故障診斷模型，結合CNN與SVM的混合算法實現故障特征提取與分類。CNN通過多層卷積網絡自動學習數據特征，而SVM則負責最終的故障分類決策。對于SVM分類器，其優化目標函數為式（1）：

式（1）中C為正則化參數，為松弛變量，w為分類超平面法向量。通過調整參數C平衡分類準確性與泛化能力，當C值增大時分類邊界更嚴格但容易過擬合。模型基于風電場歷史故障數據訓練，建立包括軸承過熱與齒輪箱異響等典型問題的預警機制，系統可提前210個數據點（約合3.5小時）發出故障預警，相比傳統方法大幅提升了預警提前量，為預防性維護創造了充足時間窗口。

2.3　基于深度學習的健康評估方法

深度學習算法通過對海量運行數據進行特征學習，構建風電機組健康狀態評估模型。模型采用時序數據分析方法，利用卡爾曼濾波對多傳感器數據進行融合。計算公式為式（2）：

式（2）中F為融合后特征值，V為振動數據，T為溫度數據，ω1與ω2分別為對應權重系數。權重系數的調整直接影響融合結果的可靠性，通過自適應算法動態優化權重配置。在對某300MW海上風電場的應用中，我們基于該模型對機組健康狀態進行評估，通過生成健康度曲線反映設備劣化趨勢。評估結果表明該方法在剔除環境因素干擾后，能夠準確識別機組性能退化拐點，健康狀態評估準確率達到80%以上^[3]。模型支持增量學習，可持續吸收新的故障樣本提升評估精度，實現風電場設備全生命周期的健康管理。

3　智能化運維管理系統實現

3.1　系統架構與功能設計

海上風電智能化運維管理系統構建感知層-數據層-平臺層-應用層的四層架構體系（如圖2所示）。感知層通過部署智能傳感器網絡，實現對風機基礎與升壓站結構數據的全面采集，建立起設備狀態全息感知能力。數據層負責對不同格式與類型的數據進行統一組織與存儲管理，實現對基礎地理數據與模型數據及結構監測數據的規范化處理^[4]。平臺層包含風場項目管理平臺與監測數據處理平臺及BIM+GIS服務平臺，為系統提供統一的接口與技術支撐。應用層設計綜合場景展示系統與運維后臺管理系統，分別面向風場管理人員與技術人員，實現對風電場設備運行狀態的實時監控與科學運維。系統采用微服務架構，各功能模塊松耦合部署，支持靈活擴展與按需調用，有效提升了系統的可維護性與可擴展性。

圖2海上風電智能化運維管理系統架構體系圖

3.2　數據融合與分析處理流程

本研究針對海上風電場數據來源多樣與格式異構的特點，建立了多層次的數據融合與分析處理流程。在數據層面，該流程通過建立統一的數據接口標準，實現對SCADA系統與狀態監測及視頻監控等多源數據的集中接入與預處理。數據中臺對原始數據進行清洗-標準化-特征提取，并采用多源數據融合算法進行綜合分析。基于卷積神經網絡與時序分析模型，構建對風機狀態進行關聯分析的綜合評估模型，如式（3）所示：

式（3）中n為數據總量，f(x)為主動學習的輸出量。通過該模型，我們可對設備運行狀態進行多維度評估，模型參數的調整將直接影響評估結果的準確性。數據分析結果經過可視化處理后，通過大屏展示系統進行實時展現，為運維決策提供了直觀的數據支撐。

3.3　預測性維護決策支持

預測性維護決策支持系統基于設備狀態評估結果，結合氣象預報與檢修資源等多維信息，為運維策略制定提供了智能化決策建議。系統采用貝葉斯網絡構建

維護決策模型，利用專家知識庫對各類故障征兆進行推理分析，生成解決方案并通過工單形式下發至現場^[5]。系統針對海上風電場特點，構建包含定檢巡檢與技術改造及調度安排等模塊的任務管理體系（如圖3所示）。基于天氣窗口期與人員與備件等約束條件，系統可自動生成最優維護方案，實現發電量損耗與通勤成本的最小化。在廣東某海上風電場應用中，我們采用智能規劃策略后綜合運維成本降低30.72%，體現了預測性維護在提升運維效率方面的顯著價值。

圖3海上風電智能監測平臺

4　結語

基于智能化監控技術的海上風電運維體系通過整合多源數據采集與狀態監測預警等技術，實現對海上風電機組及輔助設備的全面監控與科學管理。該體系依托智能傳感網絡與大數據分析，打破傳統運維模式中信息孤島與人工經驗依賴的局限，建立起風電場設備全生命周期的數字化運維管理能力。智能化監控顯著提升了故障預警準確率與運維效率。未來，隨著人工智能與物聯網等技術的深化應用，海上風電智能化運維還將向著更加精準自主與協同的方向發展，為推動海上風電產業高質量發展持續賦能。

作者簡介：

劉玉帥（1988-），男，河南鶴壁人，高級工程師，碩士，現就職于浙江華東測繪與工程安全技術有限公司，研究方向為海上風電及水利水電工程安全監測和檢測研究。

金　波（1987-），男，浙江諸暨人，高級工程師，學士，現就職于浙江華東測繪與工程安全技術有限公司，研究方向為海上風電及水利水電工程安全監測和檢測研究。

參考文獻：

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摘自《自動化博覽》2025年6月刊