解决方案目标

核心目标：成为高价值工业装备智能运维专家

通过引领创新，实现故障预测、健康管理、运维流程自动化及图像识别等前沿智能化功能，将运维的效率和精确度提升至新的高度。透明风场一体化平台致力于开创风电运维的美好未来，以智能化赋能行业，展现工业装备智能运维的无限可能。

解决方案创新

核心技术：针对风电运维场景的深度算法应用

在风机应用场景中，风机系统会依据外部环境因素如风速大小，动态调整其转速和载荷，使得机组的运行并非恒定状态，增加了监控和维护的复杂性。然而，凌犀的振动传感器却能游刃有余地应对这一挑战。它能够实时动态地调整振动采样频率、采样加速度范围以及滤波范围等关键参数，从而精准地追踪风机的实时状态，这是其他竞争对手所无法比拟的动态跟踪能力。

借助无线振动传感器所采集的数据，我们运用先进的振动AI算法，能够洞察风电装置的运行数据异常、识别设备的异常状态，并提供健康指数评估。这一创新技术为风电装备的预测性维护奠定了坚实基础，有助于提前发现潜在问题，防患于未然。

更进一步，我们利用风机的历史运行数据，自动构建出风机运行的知识图谱。这一图谱不仅为我们提供了风机设备运行状态的深入分析，还能智能识别出各种失效模式。最终，这些功能共同助力我们实现风机的智能预警与精确诊断，显著提升风电装备的运维效率和安全性。

产品竞争力：引领风电智能运维技术发展方向

历经近一年的稳健发展，我司以市场需求为导向，在工业互联网领域持续深化研发，不断锤炼技术实力。凭借卓越的创新能力和敏锐的市场洞察力，我们已在该领域崭露头角。

我们为这类高价值成套设备建立了⼀机⼀模型，包括实时数据驱动模型和行业知识图谱模型，并沉淀得到了丰富的可复用的智能诊断用例。该模型在自主学习和演进能力方面的创新实践，得到了多个行业合作伙伴和客户的认可，比如远景能源、蒂森克虏伯等。

公司首席科学家及研发团队专注于工业AI技术十多年，他们在深度学习领域进行了基础算法研究，帮助本解决方案在“机械振动AI和知识图谱AI”方向积累了大量的元算法、元模型，他们于实际应用中积累构建的AIShop具有强大的行业聚集效应。

系统架构图

系统采用微服务容器化技术架构，包括应用层、平台层和基础层。

应用层是工业互联网平台的关键部分，该层形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业App，并形成工业互联网平台的最终价值。

平台层是设计、仿真、部署、运维一体化平台的核心，该层基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，并构建可扩展的开放式云操作系统。

基础层作为最靠近操作终端的设施，具有规模广、结构差异大的特点。该层主要功能包括设备管理、资源管理、运维管理等，它通过高性能计算芯片、轻量化计算方法以及实时操作系统等先进技术，对海量工业数据进行先处理和预处理，在降低了网络开销的同时提升了云-边-端一体化平台的响应速度。

代表性及推广价值

以中国北方某风力发电场为例，该风电场始建于2018年，安装了100台单机容量为2MW的风电机组，总装机容量为200MW。经过几年的运行，项目方意识

到高效的运维管理可以极大提升整体经济效益，于是在2023年引入了一套先进的智能运维管理系统。

通过主要运维管理措施，基于故障预测与健康管理（PHM）技术，大数据分析与人工智能算法的优化，通过物联网技术实现对风电机组的远程监控和故障诊断，减少了现场维护频次。

对比2022年（实施智能运维管理前）和2023年（实施智能运维管理后）的运行数据，分析高效运维管理对风电场的经济效益和设备状态的影响，取得了非常好的效果，具体如表1所示。

风电设备运维管理（Operation & Maintenance, O&M）在风力发电项目的成功和经济效益中起着至关重要的作用。高效的运维管理不仅能够确保风电设备的长期稳定运行，还能最大限度地延长设备的使用寿命，降低运行成本，提升发电效益。

系统价值主要体现：

（1）提高设备可用性和可靠性，减少非计划停机时间及增强设备稳定性。

（2）延长设备使用寿命，保护关键部件，降低突发故障风险。

（3）优化运维成本，降低维修成本，减少人员成本。

（4）提升发电效率，优化运行参数，减少停机时间，提升整体发电量。

（5）提高安全性，减少高风险操作，自动化预警，确保人员和设备的安全。

（6）数据积累及智能化，累积数据运维经验，引导智能化决策，提升整体运维水平。

（7）环境和社会效应，减少环境影响，增强公众对风电项目的信任和支持。