AI在风力发电工程技术中的应用

AI在风力发电工程技术中的应用汇报人:XXX20XX/XX/XXCONTENTS目录01

风力发电行业发展与AI技术赋能02

风电场集控数据智能分析与应用03

无人机巡检与AI故障诊断技术04

风力发电智能叶片技术创新05

风电功率预测AI算法体系CONTENTS目录06

风电机组故障预测与健康管理07

AI驱动的风电场智能控制技术08

AI应用面临的挑战与对策09

典型案例分析与实践成效10

未来发展趋势与战略展望风力发电行业发展与AI技术赋能01全球能源转型背景下的风电发展趋势碳中和目标驱动风电规模化发展全球各国对碳中和目标的承诺，推动风能作为清洁能源的主力军，其装机容量预期持续突破历史新高，成为能源供应的核心组成部分。风电技术向智能化与高效化升级2026年行业焦点从单纯叶片长度物理延伸转向智能化、轻量化与高可靠性的综合博弈，智能叶片技术标志着风电设备从机械制造向机电一体化、智能化跨越。深远海与复杂环境风电开发成为新增长极风电场址向深远海、高海拔等复杂恶劣环境拓展，这些区域风资源丰富但气象条件极端，对叶片可靠性、适应性提出更高要求，推动智能叶片等技术应用。老旧风电场技改需求日益凸显随着风电装机规模扩大，通过加装智能控制系统对现有叶片进行升级改造，能够显著提升存量机组发电性能，成为风电行业重要的潜在市场。AI技术在风电领域的应用生态图谱发电侧智能优化涵盖功率预测与智能控制，如清华大学TA-ViT模型实现25公里至1公里高精度风场降尺度，金风慧能结合盘古气象大模型使2025年新能源功率预测准确率提升至96.5%；远景能源通过AI优化风机控制，实现发电收益显著提升。设备健康与运维智能化包括故障诊断与预测性维护，如湖南能源集团"风电场集控数据智能运维系统"实现故障处置效率提升30%以上，运维新人培养周期缩短70%；协合新能源等联合启动AI叶片损伤预测项目，旨在解决叶片问题导致的超50%运维损失。电网协同与市场交易涉及电网调度与电力交易，AI驱动电网动态调度，如美国南加州爱迪生电力公司基于英伟达平台开发AI电网规划工具；在电力交易中，AI自动生成最优报价策略，某新能源企业应用后年度交易电量提升15%，电费收入增加10%。全产业链技术支撑包含数字孪生与边缘计算等，如西门子歌美飒与英伟达开发数字孪生风电场结合AI预测性维护；华为聚焦数智基础设施，通过AI提升功率预测精度、优化运维策略，为新能源发展注入动能。风电场集控数据智能分析与应用02风电场数据孤岛问题与智能运维系统架构

01风电场数据孤岛的核心痛点风电场存在“数据孤岛”严重问题，不同机型、设备数据难以互通；故障诊断过度依赖专家经验，非结构化文档检索困难，制约运维效率提升。

02智能运维系统的目标与价值重点打造“风电场集控数据智能运维系统”，接入集团内6大主力机型、数百台风机实时数据，实现设备故障分析、运行智能分析等功能，预期故障处置效率提升30%以上，运维新人培养周期缩短70%。

03智能运维系统的技术架构通过构建集控业务知识库、公文知识库，本部部署大语言模型，开发应用平台；围绕非结构化数据处理引擎、智能诊断与分析算法、软硬件一体化安全架构开展技术攻关。

04系统开发与推广计划项目由新能源投资公司与国智云联合开发，于2025年7月启动，计划2026年8月完成模型训练与试点风电场试运行，2026年12月底实现推广与成果固化。多机型数据接入与整合风电场集控数据智能运维系统接入集团内6大主力机型、数百台风机的实时数据，有效打破“数据孤岛”，为智能分析奠定数据基础。集控业务与公文知识库构建系统构建集控业务知识库、公文知识库，整合专业知识与管理文档，为大语言模型应用提供丰富的知识支撑。本部部署大语言模型与应用平台开发通过在本部部署大语言模型，开发应用平台，实现设备故障分析、风场运行智能分析、集控员工培训、合规公文助手、机器人讲解等多种应用功能。项目实施计划与成果预期项目于2025年7月启动，计划2026年8月完成模型训练与试点风电场试运行，2026年12月底实现推广与成果固化。预期故障处置效率可提升30%以上，运维新人培养周期有望缩短70%。多机型数据接入与大语言模型应用场景系统实施成效：故障处置与新人培养优化

故障应急处置响应速度提升系统建成后可有效提升故障应急处置响应速度，预期故障处置效率可提升30%以上。

运维新人上手适应周期缩短大幅压缩运维新人上手适应周期，运维新人培养周期有望缩短70%。

现场运维管理模式持续优化通过构建集控业务知识库、开发应用平台等，持续优化现场运维管理模式，提升整体运维效能。无人机巡检与AI故障诊断技术03高精度三维地质建模与电子围栏构建针对涉湖跨山等复杂地形，通过高精度三维地质建模划定无人机巡检作业边界，确保巡检路径精准可控，如大通湖增福光伏电站项目覆盖约3125亩光伏区域及10台风机。多场景适应性巡检路径规划结合风电场、光伏电站不同设备分布特点，设计智能路径规划算法，实现风机叶片、光伏组件等设备的全覆盖巡检，应对排布分散、环境复杂的运维痛点。AI驱动的巡检影像智能分析系统依托AI技术对无人机采集的影像及数据进行智能分析，自动识别光伏组件热斑、隐裂、破损、积灰遮挡、组串低效及风机叶片裂纹等故障，提升缺陷识别效率与精准度。缺陷工单自动生成与精准推送机制系统根据AI诊断结果自动生成缺陷工单，并精准推送至运维人员，实现从故障识别到消缺处置的闭环管理，全面提升电站运维效率与故障处置响应速度。复杂环境下无人机巡检方案设计光伏组件与风机叶片缺陷AI识别算法

光伏组件缺陷AI识别技术基于无人机巡检影像，AI技术可自动识别光伏组件热斑、隐裂、破损、积灰遮挡、组串低效等故障，自动生成缺陷工单并精准推送运维人员消缺，全面提升电站运维效率与故障处置精准度。

风机叶片缺陷AI识别技术AI技术对无人机巡检获取的风机叶片影像进行智能分析，能够自动识别叶片裂纹等故障。如基于声纹感知与时序大模型的风电机组叶片损伤预测技术，可解决“拾音难、识音难、样本少”等传统难题。

AI识别算法的核心优势AI识别算法具有高效性和准确性，可大幅提升缺陷识别效率和精度，减少人工巡检的主观性和疏漏。例如，优利康运“风运通”平台基于10万+真实故障案例训练的AI模型，可实现故障秒级定位与深度分析，将平均排故周期缩短50%。缺陷工单自动生成与运维闭环管理

智能缺陷识别与工单自动创建基于AI技术对无人机巡检影像及数据智能分析，自动识别光伏组件热斑、隐裂、破损、积灰遮挡、组串低效及风机叶片裂纹等故障，并自动生成缺陷工单。

精准派单与运维资源优化系统根据缺陷位置、严重程度、运维人员技能及地理位置等因素，将缺陷工单精准推送至相应运维人员，实现运维资源的高效调配与优化。

全流程跟踪与闭环管理机制建立从缺陷发现、工单生成、派单、处理到验收的全流程跟踪机制，确保每个缺陷都能得到及时处理和有效闭环，全面提升电站运维效率与故障处置精准度。风力发电智能叶片技术创新04智能叶片核心技术架构：感知-决策-执行

感知层：叶片状态的实时监测网络集成光纤光栅传感器、压电传感器及惯性测量单元（IMU），实时采集叶片应变、振动、温度及桨距角等参数，构建叶片“神经系统”，实现对叶片状态的全方位感知与健康监测。

决策层：基于边缘计算与数字孪生的智能大脑部署高性能边缘计算单元，运行流体动力学模型与机器学习算法，结合数字孪生技术构建叶片高保真虚拟模型，实现对物理叶片的实时仿真与预测性控制，生成最优气动控制策略。

执行层：叶片形态的动态调节机构通过变弯度后缘技术、主动襟翼控制技术及智能蒙皮技术，将决策层指令转化为物理动作，动态调整叶片几何形状或表面特性，实现全风速范围内气动效率最大化与载荷主动抑制。气动外形主动控制与结构健康监测系统气动外形主动控制技术通过变弯度后缘技术、主动襟翼控制技术及智能蒙皮技术，实时调整叶片几何形状或表面特性，实现全风速范围内气动效率最大化，降低极端工况结构载荷。如变弯度后缘技术通过柔性结构改变后缘曲率调节升力与阻力，主动襟翼技术通过小范围偏转干扰流场抑制载荷。结构健康监测系统架构由感知层、决策层与执行层构成。感知层部署光纤光栅传感器、压电传感器等，采集应变、振动等参数；决策层依托边缘计算与数字孪生技术，实现实时仿真与预测性控制；执行层将指令转化为物理动作，完成叶片形态调整。系统实现从被动运维到主动预防的转变。智能材料与驱动器集成应用集成碳纤维复合材料、记忆合金、电活性聚合物等智能材料，结合微型驱动器实现叶片轻量化与高可靠性。碳纤维复合材料提供轻量化高强度基础，记忆合金与电活性聚合物用于改变叶片表面微观形貌，适应不同流态，提升气动性能与结构耐久性。智能材料在叶片中的创新应用智能叶片集成形状记忆合金、电活性聚合物等智能材料，实现叶片后缘变弯度、表面微观形貌调整等主动控制，优化不同风速下的气动性能，抑制载荷。先进复合材料成型技术突破采用碳纤维复合材料实现叶片轻量化与高强度，结合自动化铺层技术提升制造精度。2026年技术重点在于智能元件与复合材料的一体化成型工艺研发。智能元件集成与封装工艺将光纤光栅传感器、压电传感器等嵌入叶片内部，通过无损检测技术实现结构健康监测。2026年重点解决传感器在高湿、高盐雾环境下的长期稳定性封装问题。数字孪生驱动的制造过程优化利用数字孪生技术构建叶片虚拟模型，结合多物理场耦合仿真与实时数据反馈，优化制造工艺参数，实现从设计到生产的全流程数字化闭环控制。智能材料与先进制造工艺集成应用风电功率预测AI算法体系05传统预测模型瓶颈与AI技术突破方向01传统预测模型的三大核心瓶颈物理模型存在大气中性假设缺陷，实际大气条件偏离时误差非线性放大；统计模型为线性模型，难以捕捉风电功率序列的非线性、非平稳特征；传统机器学习模型忽略时间维度依赖关系，且严重依赖高质量完整历史数据，数据缺失时表现急剧下滑。02AI技术突破一：信号分解与智能优化采用ICEEMDAN信号分解技术，通过动态噪声加权方案将风电功率序列分解为多个模态分量，清晰分离寒潮骤变、昼夜波动、季节趋势等特征；引入NCRBMO智能优化算法，设计五种启发式搜索策略，自适应调整权重矩阵和偏置向量，提升极限学习机预测精度和稳定性。03AI技术突破二：物理引导与轻量化架构物理引导神经网络（PGNN）将功率定律等物理先验嵌入网络架构，采用“近地表学习、轮毂高度迁移”策略，仅利用10-70米近地表观测数据构建“虚拟测风塔”，无需高海拔真实标签即可实现高精度外推，风速外推均方根误差降低56.48%；Fast-Powerformer架构通过输入转置机制、轻量级时序嵌入模块和频域增强通道注意力机制，在保持精度的同时大幅降低内存消耗和计算时间，实现风电场边缘侧部署。04AI技术突破三：多模态融合与风险量化M3S-Net多模态融合网络通过多尺度部分通道选择网络、基于FFT的时序-图像联合分析和跨模态Mamba交互模块，实现视觉特征与气象特征的深度结构耦合，在10分钟超短期预测中均绝对误差降低6.2%；引入尾部风险量化机制，从点预测转向预测区间和尾部分布建模，结合极值理论（EVT）和生成对抗网络（GAN）生成峰值区间可能性分布，某风电场极端波动风险检测率从22%提升至78%。深度学习模型在功率预测中的应用实践

LSTM网络：捕捉时序依赖提升预测精度长短期记忆网络（LSTM）擅长处理时间序列数据，能记忆历史风速的周期性特征，有效解决传统方法难以捕捉的突发波动问题。在风电场应用中，LSTM模型通过分析历史运行数据，可实现分钟至小时级的超短期功率预测，为实时调整风机出力、稳定电能质量提供支持。CNN-LSTM混合模型：融合时空特征优化复杂场景卷积神经网络（CNN）用于提取地形、温度等空间特征，LSTM处理时序信息，二者结合形成的混合模型适用于复杂气候区域。例如，异构时空图卷积网络（HSTGCN）实现了跨区域风-光功率协同预测，在提升预测精度的同时，也提高了计算效率，更好地应对复杂地形和气象条件下的功率预测挑战。物理引导神经网络：结合机理增强可解释性与鲁棒性物理引导神经网络（PGNN）将功率定律等物理先验嵌入网络架构，采用“近地表学习、轮毂高度迁移”策略，仅利用10-70米的近地表观测数据就能构建“虚拟测风塔”，无需高海拔真实标签即可实现高精度外推。实证数据显示，该方法将风速外推均方根误差降低56.48%，下游理论功率估算误差降低10.72%，增强了模型的可解释性和在数据缺失场景下的鲁棒性。MCKAN网络：多尺度特征提取实现误差显著降低多尺度卷积Kolmogorov-Arnold网络（MCKAN）将KAN的思想与多尺度卷积融合，专门设计用于捕捉高维空间和时间特征的多层次抽象。基于国家电网两年期的风光功率数据集实验显示，与当前最先进的模型相比，MCKAN在光伏多步预测中平均绝对误差降低27.6%，在风电多步预测中平均绝对误差降低33.4%，实现了预测精度的质的飞跃。极端天气下预测精度提升策略

物理引导神经网络技术通过将功率定律等物理先验嵌入网络架构，采用"近地表学习、轮毂高度迁移"策略，仅利用10-70米近地表观测数据构建"虚拟测风塔"，无需高海拔真实标签即可实现高精度外推，实证显示风速外推均方根误差降低56.48%。

ICEEMDAN信号分解技术采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解技术，通过动态噪声加权方案将风电功率序列分解为多个模态分量，分离寒潮骤变、昼夜周期性波动、季节性长期趋势等特征，交由不同模型处理以提升极端天气下的预测稳定性。

物理信息虚拟传感器通过简化能量守恒模型提取物理知识，构建物理约束损失函数，在传感器故障、通信中断或极端天气数据缺失时，仍能依靠物理规律提供可靠预测，有效解决传统预测模型对硬件传感器的过度依赖问题。

多高度气象特征工程构建覆盖10米至200米多个高度的气象特征体系，包含风切变指数、温度梯度、湿度亏缺等物理可解释特征，使模型回归R²达到0.997，MAE降低超过30%，显著提升复杂地形和极端天气下的预测精度。风电机组故障预测与健康管理06基于振动信号的AI故障诊断技术

振动信号采集与预处理通过在风力发电机关键部位（如主轴、齿轮箱、轴承）布置高精度振动传感器，以每秒几十次的频率采集振动数据。数据需经过清洗、归一化、降噪等预处理步骤，去除噪声和异常值，为后续分析奠定基础。

振动特征提取方法采用统计特征（均值、方差、峰值等）、时域特征（傅里叶变换）、频域特征以及机器学习自动特征提取（如自编码器、卷积神经网络）等方法，从振动信号中提取反映设备健康状态的关键信息。

主流AI诊断算法应用卷积神经网络（CNN）擅长分析振动信号图像特征，识别齿轮故障等；长短期记忆网络（LSTM）能处理时间序列数据，捕捉轴承等部件的故障演化趋势；Transformer模型通过自注意力机制可提前预测轴承疲劳故障。

诊断系统架构与实时部署系统包含数据采集层（传感器）、特征提取层（时频域分析与深度学习模型）、决策层（故障分类与寿命预测）。通过边缘计算平台实现实时数据处理与分析，将诊断时间从传统的分钟级缩短至秒级，满足工业实时性需求。

应用效果与案例某风电场应用LSTM模型对叶片裂纹进行诊断，准确率达93%；某轴承制造企业采用Transformer模型能提前3天预测轴承疲劳故障。AI诊断系统可将故障检测准确率提升至90%以上，误报率下降至5%以下，显著降低运维成本。叶片损伤预测模型与数据驱动方案

多模态数据采集与标准化处理通过声纹感知、机器视觉、振动传感器等多源设备采集叶片数据，建立包含10万+真实故障案例的标准化数据库，解决“拾音难、识音难、样本少”等传统难题。

AI预测模型架构与核心算法采用声纹感知与时序大模型、CNN-LSTM混合模型等技术，自动识别叶片裂纹、腐蚀等损伤模式，实现故障秒级定位与深度分析，诊断准确率可达93%以上。

模型训练与验证体系分阶段开展数据采集与算法研究，建立量化表征参数，通过IEA中国工作组项目验证，结合数字孪生技术构建虚拟测试平台，确保模型泛化能力与工程实用性。

应用价值与经济效益可将平均排故周期缩短50%，新员工技能成长速度加快50%以上，显著降低叶片问题导致的运维损失（占比超50%），为风电场提供精准预测和主动防护解决方案。预测性维护策略与运维成本优化

AI驱动的设备状态监测与早期预警通过在风电机组关键部件（如齿轮箱、轴承、叶片）部署传感器网络，AI系统实时采集振动、温度、声纹等数据，利用深度学习算法（如LSTM、CNN）分析设备健康状态，实现故障早期预警。例如，基于声纹感知与时序大模型的叶片损伤预测技术，可解决“拾音难、识音难、样本少”等传统难题，提前识别叶片裂纹、积灰等潜在问题。

数据驱动的预测性维护模型构建整合历史运维数据、设备运行数据及环境数据，构建基于机器学习的预测性维护模型。如采用支持向量机（SVM）、随机森林等算法预测设备故障概率及剩余寿命，结合物理机理模型提升预测准确性。某风电场应用AI预测模型后，故障检测率从22%提升至78%，预测区间覆盖率（95%CI）从55%提升至91%。

智能运维决策与资源调度优化AI技术优化运维策略，实现从“定期检修”向“按需检修”转变。通过分析设备健康状态、气象条件及发电计划，自动生成最优维护工单并精准推送运维人员，如无人机巡检与AI诊断结合，自动识别光伏组件热斑、风机叶片裂纹等故障，提升消缺效率。某案例显示，AI赋能的预测性维护可将平均排故周期缩短50%，运维新人培养周期缩短70%。

全生命周期成本效益分析与优化AI技术通过提升故障处置效率、减少停机时间、优化维护资源配置，显著降低运维成本。例如，风电场集控数据智能运维系统建成后，故障处置效率可提升30%以上；基于数字孪生的预测性维护可降低风电场运维成本20%-25%。同时，AI辅助的全生命周期管理有助于延长设备寿命，提升整体发电效益，实现度电成本（LCOE）的有效降低。AI驱动的风电场智能控制技术07单机智能控制到风场级协同优化单机智能控制：自适应调节与性能优化通过物理人工智能技术，如远景能源伽利略AI风机，将多物理场动力学仿真与超感知系统融合，实现风机发电性能的精细优化和预防预警的精准预测，提升单机发电收益。风场级协同控制：全场最优与效能评估基于多源异构数据，通过SAE算法搭建实时效能评估体系，结合软传感设计的场级协同控制，建立风电场运行状态和健康状态评估的全态势感知体系，支撑AI能源中枢多目标求解下的全场最优控制。数字孪生与气象大模型驱动的协同决策依托“远景天机”气象大模型和“远景天枢”能源大模型的双轮驱动，构建端到端整机一体化AI设计和运营体系，打通产销一体数据链，形成超级AI智能体网络，实现风电场从依赖人工经验到数据和模型驱动的智能运营模式转变。数字孪生技术在风电场管理中的应用

风电场全生命周期虚拟映射构建风电场高精度数字孪生模型，实时映射风机、集电线路、变电站等实体资产的运行状态、环境参数及物理特性，实现从设计、施工到运维的全生命周期数字化管理。多物理场耦合仿真与性能优化集成流体动力学（CFD）、结构力学等多物理场仿真，模拟复杂风况下的风机载荷分布、尾流效应及整机性能，优化风机布局与控制策略，提升风电场整体发电效率。设备健康状态监测与预测性维护通过数字孪生体实时采集分析风机振动、温度、应力等数据，结合AI算法预测关键部件（如叶片、齿轮箱）的剩余寿命，实现故障早期预警与精准维护，降低运维成本。智能调度与协同控制决策支持基于数字孪生平台整合气象预测、电网负荷及设备状态数据，构建风电场智能调度模型，优化出力计划与储能协同策略，提升电网并网稳定性与电力交易收益。场级协同控制与全场最优决策系统多源异构数据驱动的全态势感知体系通过整合风速、风向、设备运行状态、气象预测等多源数据，利用SAE算法搭建实时效能评估体系，实现风电场运行状态和健康状态的全面感知，为协同控制提供数据基础。软传感设计的场级协同控制策略依据全态势感知数据，采用软传感技术实现场级协同控制，动态调整各风机运行参数，优化风电场整体出力，提升风能利用效率，实现从依赖人工经验到数据模型驱动的转变。AI能源中枢的多目标求解与全场最优决策构建AI能源中枢系统，基于多目标优化算法，综合考虑发电量最大化、设备损耗最小化、运维成本最优化等目标，自动生成全场最优控制策略，支撑风电场智能化运营与管理。AI应用面临的挑战与对策08数据质量与跨领域技术融合难题

数据质量参差不齐，处理能力不足风力发电监控系统需处理大量实时数据，但当前数据质量存在误差和缺失，处理能力难以满足实时监控需求，影响AI模型预测与诊断精度。

传感器精度与可靠性有待提升部分传感器存在精度不高、可靠性差等问题，尤其在高湿度、高盐雾的海上环境中，其长期稳定性直接决定系统监测数据的准确性。

跨领域技术融合难度大风力发电AI应用涉及气象、电力、电子、计算机等多个领域，跨领域技术融合存在障碍，导致技术研发和推广面临诸多挑战。模型泛化能力与标准化体系建设工业振动数据的泛化挑战不同设备（如汽车发动机与风力发电机）的振动信号频谱差异高达40%，直接迁移模型会导致准确率骤降至75%以下。环境因素（温度、湿度）变化也会影响振动信号，增加模型泛化难度。迁移学习策略与模型优化采用联邦学习框架，在保护数据隐私前提下联合多风电场训练模型，提升算法泛化能力。通过迁移学习适配不同风电场环境，解决单一模型难以适应全球多样化风场环境的问题。标准化与规范化的必要性当前叶片检查的数据可靠性、格式一致性、判定依据尚未形成广谱化、标准化流程，这是行业共性问题。标准化体系建设有助于提升数据质量，保障AI模型训练与应用的准确性和可靠性。风力发电监控技术标准化现状风力发电监控技术标准化与规范化工作正在推进中，但仍面临跨领域技术融合难度大、标准不统一等挑战，需要政府、企业、研究机构共同协作完善。未来标准化发展方向未来应加强数据共享机制建设，制定统一的数据采集、处理、分析标准；推动AI算法模型评估与认证标准的建立，促进AI技术在风力发电领域的规范应用与推广。cybersecurity与隐私保护策略数据安全防护体系构建建立覆盖数据采集、传输、存储全流程的加密机制，采用AES算法对风电场传感器数据、运维记录等敏感信息进行加密处理，防止数据泄露。部署防火墙、入侵检测系统（IDS）和数据访问权限管理，确保AI模型训练数据和预测结果的安全性。隐私保护合规管理遵循数据隐私相关法规，明确数据收集范围和使用目的，对涉及个人信息的运维人员数据、合作方信息等进行匿名化处理。建立数据隐私保护审查机制，在AI应用项目立项、数据共享等环节进行合规性评估，确保符合《个人信息保护法》等要求。AI模型安全防护措施针对AI模型可能面临的投毒攻击、对抗性样本等威胁，采用模型鲁棒性增强技术，如对抗训练、输入验证等，提升模型抵御攻击的能力。对AI模型的训练数据进行严格清洗和筛选，去除异常数据，保障模型输出结果的可靠性和安全性。典型案例分析与实践成效09项目背景与目标湖南能源集团新能源投资有限公司上报的“人工智能+集控中心数据智能分析和应用”成功纳入湖南省工信厅“2026年度湖南省人工智能应用需求清单”，是仅有的两个新能源智慧运维场景之一。旨在解决风电场“数据孤岛”严重、故障诊断过度依赖专家经验、非结构化文档检索难等运维痛点。系统核心架构与功能该系统接入集团内6大主力机型、数百台风机的实时数据，通过构建集控业务知识库、公文知识库，本部部署大语言模型，开发应用平台，实现设备故障分析、风场运行智能分析、集控员工培训、合规公文助手、机器人讲解等多种应用功能。开发合作与实施计划系统由新能源投资公司与国智云联合开发，项目于2025年7月启动，计划2026年8月完成模型训练与试点风电场试运行，2026年12月底实现推广与成果固化。预期效益与技术攻关方向系统建成后可有效提升故障应急处置响应速度，大幅压缩运维新人上手适应周期，持续优化现场运维管理模式，预期故障处置效率可提升30%以上，运维新人培养周期有望缩短70%。后续团队将围绕非结构化数据处理引擎、智能诊断与分析算法、软硬件一体化安全架构等开展强力技术攻关。湖南能源集团AI+集控中心应用案例智能叶片技术工程化应用实例

气动外形主动控制技术应用变弯度后缘技术通过在叶片后缘集成柔性结构，利用微型驱动器改变后缘曲率，调节升力与阻力；主动襟翼控制技术通过小范