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文档简介

数据驱动的风电机组健康监测和运维决策目录CONTENTS数据的应用场景运达智慧运营平台数字健康技术分析运维实践案例展望当前的业务困境装机容量与运维力量不匹配备件库存大，资产笨重降本设计，安全余量小老旧机组寿命残值评估不准风电场运维管理能力的提升速度与风电产业的增长速度不匹配目标现状数字技术避免安全事故机型开发、验证周期短大部件数字安全监测降低检修成本事后维修驻场运维备件库存不合理提前预警，计划检修少人值守，集中运维备件预测调度辅助经营决策基于载荷的寿命评估机组个体健康残值评估机组发电效能评估数据的应用场景CWP2019故障预警与健康管理系统CWP2020性能与发电量评估系统CWP2021运达风电智慧运营平台创新研究院智慧电厂、无故障风电场建设数字运维课程运达自研智能监测设备运达数字产品的迭代历程运达风电智慧运营平台状态监测：重点在于数据融合桨叶净空监测 桨叶状态监测运行数据：在变桨控制系统和变流器等部件上的新应用场景开发控制器高频数据的应用机器人辅助检测多源数据的融合与应用扇区湍流强度空气密度提升新模型的开发效率提升模型的初始准确率提升故障点的判别精度工况精细化筛选

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状态估计低效机组的深度评估及定制优化与应用异常监测模型的构造辅助决策系统总部技术支持运维现场预警执行方案执行准确性判定准确性复核模型优化健康度评估执行方案知识库更新执行流程监督健康度提升模型优化传统业务流程数据驱动业务流程技术支持的职责转变为产品开发支持基于健康度提升量而非准确性标签进行模型优化系统仅服务于技术支持流程各级对健康的评判标准不一致适合模型自学习的业务流程版本故障诊断系统1.0故障诊断系统2.0部署方式现场本地机房云端SaaS服务面向用户运达现场运维人员业主运维人员使用场景故障触发后现场查询故障解决方案并按照指南进行实施运维人员的培训与学习；新机型投入使用后实时更新数据库用户反馈使用率低服务接入需求较大系统1.0版本开发于2018年基于日志数据自动诊断故障点并提出排故建议故障树自学习故障诊断系统2.0无故障风电场健康

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