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应用场景正成为现阶段人工智能发展的重要决胜场。自去年上海率先推出人工智能应用场景建设实施计划以来，制造业领域通过嵌入人工智能因子，正发生着神奇的变化。上海电气，这一上海制造的排头兵，通过加快打造“AI+工业互联网”平台，正实现产品、生产、服务、管理的数字化、网络化和智能化转型。目前，数字化能力已逐渐成为上海电气核心竞争力的重要组成部分。尤其在风电领域，在人工智能加持下，正为中国风电趟出一条“智慧之路”。

破解运维效率提升难题

当台风“利奇马”步步逼近陆地，狂风骤雨即将来临之际，有一群人也和气象中心工作人员一样，紧张地关注并预测台风登陆的信息。他们，服务于上海电气风电数据中心，通过监测智能化在线平台“风云系统”上的各项气象预测数据，在人工智能技术辅助下，远程数字化运维全国各大风场的发电风机。

对风电数据中心来说，不仅要关注台风什么时候登陆，还要关注并预测台风登陆的前、中、后期对全国多达五千多台风机所产生的影响，及时对风机进行远程运维，以降低甚至避免台风对某些风场造成的破坏性影响。而这些都依赖于“AI+工业互联网”的“强强联手”。

上海电气风电数据中心的监测画面所显示的台风预测信息。

风电运维有多智能？黄海、东海和渤海部分海域的风速、浪高、涌高、海温、平均流速和最大流速等数据，都能进行监测，且每三小时更新，还能预测此后六小时内的相关数据，其中包括台风“利奇马”的登陆时间和登陆点等，以便工作人员及时针对易受台风强风影响的风场制定相应解决方案。

而过去，由于风电场分布广、风机数量多、工作环境恶劣，风机在运行时出现故障且难以及时发现，继而导致实地运维人力和培训专业技术人员成本的增加，使得风电系统整体运维效率难以提升。

通过数据洞察创造价值

在数据中心大屏前，上海电气风电集团技术部工作人员向记者解释说，屏幕上实时跳动的数据和画面，归功于智能化在线平台“风云系统”。该系统服务于风电全生命周期，涵盖“观、汇、智、象、流”五大平台体系，满足风电用户全方位的应用场景，通过数据洞察为用户创造价值，从而提升上海电气风电集团在风电装备设计制造、风电场建立、风电场运营维护的核心竞争能力，“无人值守、有人值班”的日常运维模式，也直接降低运维的人力成本。

“风云系统”五大平台中，“风云·观”是基于分布式处理系统和AI技术的监控平台，全新一代的数据处理系统和网络传输系统；“风云·汇”是基于Hadoop的大数据处理平台，通过分布式数据处理和数据仓库，为用户在海量数据中快速提取有价值的分析，形成企业数字化视角；“风云·智”运用先进的人工智能技术，结合海量的运行数据分析，通过机器学习，实现控制策略动态调整，风机、风场运行更具智能，基于语音助手和AR的智能客服技术赋能运维能力；“风云·象”运用快速气象预测技术、洋流分析技术，融入运维、监控等各个领域，实现精准预测和快速运维；“风云·流”是服务风电全生命周期的流程管理平台，让决策更高效，制造更智能。

“我们仅解决方案就有十六万条，针对风电机组的每一种修理，都有针对性方案，还有先后检查和修理的步骤。”上海电气集团数字科技有限公司执行董事、总经理程艳在介绍风电运维智能化解决方案时说。

从被动服务向预见式服务转变

近年来，随着制造业转型升级和智能制造风向的推动，上海电力“AI+工业互联网”解决方案应运而生，充分利用人工智能在深度学习方面的优势，实现风电机组故障解决方案的智能化匹配，也为风电智能运维系统“添砖加瓦”。同时，基于大数据、云计算、知识图谱和机器学习算法的精准预测，助力业务从被动式服务向预见式服务转变，主动维护、预测性维护和检修正成为未来风电智能运维发展新方向。

传统的风电场管理方式多采用事后维护、被动检修的方式，“通过实时监控风机在日常运转过程中的情况，我们能判断出风机是否正常工作，如果发动机转速出现异常，在监控室里就能看到，及时安排人员维修，防止故障情况恶化。”程艳说。今后，风云系统将基于大数据的智能预警系统，对风电机组故障进行更精准的预判和智能预警，并通过人工智能技术指导检修和运维，避免风机更大故障损失的同时，降低高级技术人员的培训成本。

图为模拟运行中的风机，可帮助技术人员实时监控并预测风机故障。

目前“风云系统”已将智能视频监控、能量管理平台、变流器监控、箱变监控、风功率预测系统、故障诊断系统进行集成，形成一个“all in one”的监控体系，一站式解决风电场所需的监控内容，收集和分析相关监控数据，未来还将更精准模拟风机的实际运行状况，自动化、智能化提供更多故障解决方案，提升运维效率。

当风电遇上数字化、智能化，当人工智能与工业互联网“相加相融”，智能制造已经带来太多惊喜和成果。而未来人工智能在制造业领域的想象和应用，也决不会止步于此。

栏目主编：刘锟 文字编辑：刘锟 题图来源：张驰 摄（资料图） 图片编辑：项建英