在全球能源转型与“双碳”目标的双重驱动下，风电行业作为新型电力体系的关键一环正迅速发展。然而，随着风电装机容量的不断增长，风电场的运行与维护也面临着前所未有的挑战。风电装备分布广泛、环境恶劣，设备种类繁多、运行数据海量，传统的人工巡检与维护方式已难以满足大规模风电场的运营需求，而AI大模型的出现，为风电运行与维护的智能化转型提供了全新的解决方案。
上海电气风电集团股份有限公司作为中国最大的海上风电整机商，致力于创造有未来的能源，打造全球领先的风电全生命周期服务商。集团联合上海电气数字科技有限公司，基于“星云智汇”工业互联网平台强大的底座能力，共同打造“风电全生命周期智慧管理创新应用示范场景”，展现数字化、智能化的管理模式在风电领域的巨大潜力。
01 构建风电垂类大模型
该模型融合了风电机理知识与数据分析、模拟仿真、人工智能等先进技术，对风力发电系统的内在运行机理、结构设计优化、实时状态监测、发电功率预测及智能化管理等方面进行了深度挖掘与精细优化。这一创新举措不仅提升了风能的高效转换与利用，还实现了设备状态的实时监测与故障预警。
02 基于智能体AGI Agent打造新型“智”动化管理
作为“执行者”的AGI Agent（通用人工智能体），在风电运维管理中扮演着至关重要的角色。它能够迅速响应大型模型发出的指令，执行复杂的运维任务。包括：设备的日常巡检、故障的诊断与修复，以及运维策略的制定与优化。
针对风电装备的特点，整合风电设计、机理研究、运维检修等方面的丰富经验，结合大模型技术的风电垂类故障知识库，涵盖了风电装备的各种故障类型、故障原因、故障现象以及修复方法，形成了完整的故障知识体系。在故障预测及故障报警系统在发现设备异常情况产生时，快速定位相关的故障信息、修复建议和操作步骤。同时，知识库还支持智能推理与故障诊断功能，能够根据风电装备的运行数据和故障现象，自动分析故障原因并给出修复建议。
AGI Agent与大模型之间的紧密协作，极大地提升了风电运维管理的智能化水平。大型模型通过深度学习和数据分析，不断挖掘风电场运行数据中的潜在价值，为运维决策提供科学依据。而AGI Agent根据这些决策结果，实时调整运维策略，优化资源配置，确保风电场的稳定运行和最大效益，电气风电利用这项技术实现7*24小时运维需求响应与协助，设备非计划停机时长下降20%以上。
风力发电机振动信号分析可以揭示风电机组关键部件的健康状况，如齿轮箱、发电机、主轴、轴承等。利用大模型强大的数据分析能力，提取振动信号的频率、幅值、相位等特征参数，观察振动信号在不同频率下的能量分布，识别出异常频率成分。结合垂类机理知识库，可以识别设备运行中的潜在故障隐患，防止故障进一步恶化导致重大事故发生。电气风电传动链振动分析Agent可以在故障发生前约6个月发出预警，且预警准确率超过92%，相较于传统通用算法降低误报率约40%。
未来，结合智能化手段，风机设计将更加精准、高效，制造工艺也将实现智能化升级，提高风机的可靠性和耐久性。此外，智慧风电场还将助力新型电力系统的构建，与智能电网等深度融合，提高电力系统的灵活性和可靠性，为全球能源转型和应对气候变化挑战贡献力量。
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