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行业痛点

风电场建设过程信息缺乏数字化，缺乏智能化评估，决策力不足。

风电场信息缺乏数字化

风电场选址、机组选型、智能化管理功能无法实现与设备生命周期相关的过程智能监控。风电场系统和设备的健康评估仍需人工参与，不允许真正的智能评估。
缺乏统一信息综合分析和管理

由于行业竞争、数据保密等原因，各风机厂家开发的平台和系统对其他家生产的风机型号的适用性相对较弱，不能满足风电场对多厂家、多型号信息进行综合分析和管理的需要。
数据缺乏充分分析和利用

原有的综合信息管理平台虽然实现了部分生产、管理和业务操作的协调但仍存在状态监测数据 (CMS) 和离线检测数据、故障诊断数据、积累的大量数据没有得到分析和充分利用。
智能决策能力不足

仅能完成统计、数据分析等基本功能，与智能管控一体化的要求有一定差距。设备状态数据和备件信息与管理平台没有有效关联，出现一系列运维决策建议，不能根据运行维护结果自动启动。

功能模块

风电场智慧建设、运维、管理、培训一体化决策。

01

前期风电场建设管理

建造过程中全面展示风电场基建工程项目的分布、工程概况（工期、投资规模、参建单位等）、工程进度、人员、车辆、工器具等信息，支持对现场施工安全、进度、质量等进行实时监测，辅助管理部门综合掌握风电场工程的总体情况，提升对工程安全和工程进度的监测监管力度。按照既定的施工进度以三维模型的方式搭建整个施工现场，建立时间轴进行管理，时间轴可以以天、周、月、季度位跳转单位，并结合项目里程碑节点进行动态的展示功能。
02

中期风电场运维管理

系统积累运维数据，形成专家诊断系统，为决策层和执行层提供支持。生产管理层面，全面提升数据与人员价值、运维能力，和协作效率。生产管理系统界面设备、结构在线监测系统，辅助运维人员及时发现设备、结构问题，实现预防性维护。设备监测层面，风电场能效评估系统，分析损失电量原因，评估低效风机。风电机组故障诊断系统层面，基于数据挖掘技术，实现风电机组智能诊断及处理指导。
03

后期风电场预测管理

基于设备缺陷报告、检修记录、运行工况等历史数据，建立设备故障预测模型，实现对故障的精准预测。建立设备指标评价体系，对不同类型设备建立评估模型，可实现在线展示设备运行状态，对设备定期自动体检，为设备检修提供决策依据。
04

辅导培训管理

数字孪生技术可以在风电场的运维管理培训辅导中发挥重要作用。数字孪生技术可以通过建立风电场的数字孪生模型，模拟风电场的运行情况，包括风机的运行状态、风速、温度、湿度等参数。运维人员可以在数字孪生模型中进行虚拟操作，了解风电场的运行情况，提高运维管理的效率和准确性。运维人员可以在数字孪生模型中进行虚拟操作，学习风电场的运行原理、故障排除方法等知识，提高运维管理的技能和水平。