国家能源集团如何用AI解决风电场设备故障预警与检修效率难题的案例

国家能源集团是由中国国电集团与神华集团于2017年重组成立的特大型能源央企，注册资本1020亿元，业务覆盖煤炭、火电、水电、风电、光伏、氢能、煤化工等多个领域，是全球最大的煤炭生产公司和火力发电公司。截至2025年底，集团可控装机容量超过3亿千瓦，其中新能源装机超过1.4亿千瓦，是国内最大的风电运营商之一。

集团下设「数智国能」建设领导小组和人工智能研究院，构建「三横三纵N域一生态」总体框架，建设「算力一张网」，并于2025年6月发布全球首个千亿级发电行业大模型——「擎源」发电大模型，是国内能源行业AI应用的标杆企业。

国家能源集团旗下龙源电力运营着全国超过500座风电场，管理超过1.4亿千瓦的新能源装机容量。面对如此庞大的资产规模，传统的设备管理模式面临严峻挑战：

设备故障被动响应，运维成本高企。 风电场设备分布广泛、型号各异，传统巡检依赖人工定期检查和事后维修，发现故障时往往已经造成停机损失。一台2MW风机的单次非计划停机损失可达数万元，而全国数万台风机的累计损失更是天文数字。

海量运行数据沉睡，无法转化为决策支持。 500余座风电场每天产生海量的振动、温度、功率等传感器数据，但缺乏有效的分析工具将这些数据转化为有价值的预警信息。运维团队「淹没在数据海洋中」，难以识别真正的风险信号。

检修资源调度不精准。 设备预警与实际故障之间存在时间差，检修队伍无法提前规划，导致「救火式」运维——要么人员等待设备故障后被动响应，要么检修准备不足反复到场，资源浪费严重。

针对上述痛点，国家能源集团数智部联合龙源电力，部署了风电智能感知AI系统，核心包括三大模块：

模块一：多源数据融合与特征提取。 系统接入风电场SCADA系统、振动监测系统、激光雷达测风设备等多源数据，基于深度学习算法提取设备状态特征，建立风机齿轮箱、发电机、叶片等关键部件的健康画像。系统每日处理超过TB级时序数据，实时计算数千个运行参数的健康度评分。

模块二：基于时序预测的故障预警模型。 引入Transformer时序模型和异常检测算法，对设备运行数据进行趋势预测。当监测参数偏离正常范围且呈现特定故障模式时，系统自动触发预警。模型经过3年历史数据训练，故障模式库覆盖超过200种典型故障类型。

模块三：智能检修调度与知识推送。 预警信息自动关联检修知识库，生成包含故障原因分析、维修方案建议、所需备件清单的检修工单，同步推送给最近的检修团队。系统还支持基于设备健康度评分的多风电场检修优先级排序，实现「预测性维护」。

系统基于龙源电力自研的「擎源」发电大模型底座构建，实现了从数据采集、特征提取、模型推理到工单推送的全流程自动化闭环。

龙源电力风电智能感知系统在500余座风电场的规模化应用，产生了显著效益：

系统上线后，500余座风电场累计减少因设备故障导致的发电量损失超过4亿千瓦时/年，相当于减少碳排放约32万吨。运维人员从「每日巡检」模式转变为「按需检修」模式，人均检修效率提升显著，集团整体风电场运维成本呈下降趋势。

此外，AI预警还带动了备件库存优化——基于预测模型的备件需求提前7~14天可预判，备件周转率提升约25%，库存资金占用显著降低。

国家能源集团风电智能感知AI系统的技术架构分为四层：

数据感知层： 接入风机SCADA系统（功率、转速、温度、振动）、振动监测传感器、激光雷达测风仪、气象站等多源异构数据，通过边缘计算网关实现数据清洗和标准化，日均处理数据量超过1TB。

特征工程层： 采用时序特征提取技术，从原始信号中提取频域特征（FFT分析）、时域特征（均值、方差、峰值因子）和时序特征（趋势、周期性），构建每台风机设备的数字孪生模型。特征维度超过500维，能够精细刻画设备健康状态。

模型推理层： 核心模型采用LSTM+Attention时序预测网络，结合异常检测算法（Isolation Forest+自编码器），实现设备故障的提前预警。模型采用集团「算力一张网」的GPU集群进行训练和推理，单次推理耗时低于100毫秒，满足实时预警需求。

应用服务层： 基于微服务架构，将预警、工单、知识库功能解耦为独立服务，支持通过API与集团ERP、检修管理系统对接。移动端App支持检修人员实时接收预警和查看工单详情。

系统由集团人工智能研究院与龙源电力联合研发，拥有完全自主知识产权，已申请相关专利20余项。

国家能源集团风电智能感知AI系统的成功落地，为大型能源企业AI应用提供了三点关键经验：

第一，数据质量是AI应用的根基。 集团在建设「算力一张网」的同时，投入大量资源治理数据质量，建立统一数据标准，打通信息孤岛。正是因为有了高质量的设备运行数据，AI模型才能真正发挥作用。这提示企业：引入AI之前，先做好数据基础设施。

第二，从单点场景切入，逐步扩大覆盖。 集团没有一开始就搞「大而全」的AI平台，而是从龙源电力的风电设备预警这个高价值单点场景切入，验证效果后再扩展至煤炭、化工等其他板块。这种「小步快跑」的策略有效降低了试错成本。

第三，业务与技术双轮驱动。 该系统的核心需求来自一线运维人员的实际痛点，由业务部门主导提出，技术团队负责实现。预警准确率的提升离不开龙源电力20余名资深运维专家的经验输入，他们将30年积累的故障案例转化为模型训练数据，是AI系统「接地气」的关键。