風電的另一場革命

文/本刊記者 范珊珊

無人化運維，不僅是新能源場站的技術升級，而且是一場重構行業邏輯的革命。

在寧夏吳忠市的戈壁深處，風沙掠過百米高的風電機組葉片，一架無人機從機巢起飛，沿預設航線掠過3200個巡檢點位；四足“機器狗”踩著“防滑鞋”穿梭于升壓站，紅外鏡頭捕捉著設備接頭的細微溫差；繼電保護室內，掛軌機器人攜著“工業聽診器”，監聽著主變壓器的運行脈搏。這是我國首個L3級新能源無人場站——三峽能源寧夏同利第三風電場的日常，也是中國風電運維邁向“無人自主”的縮影。

2024年中國風電裝機容量達5.21億千瓦，但“重建設、輕運維”的痛點日益凸顯：偏遠場站的惡劣環境、高企的人力成本、專業人才的斷層，正制約著風電產業的高質量發展。

2025年9月，國家發展改革委、國家能源局發布《關于推進“人工智能+”能源高質量發展的實施意見》，能源行業正加速邁入以人工智能驅動的高質量發展新階段。

隨著行業規模化發展的持續推進，新能源場站的運維質量對發電效益的影響日益顯著，精益化運維已成為行業提質增效的關鍵路徑。

在此背景下，無人化運維不僅是新能源場站的技術升級，而且是一場重構行業邏輯的革命。

戈壁突圍

“以前檢修，我們得背著20多斤重的工具包，在戈壁里徒步幾公里，爬上百米高的風機，一天下來只能巡檢3～4臺設備。現在，一臺無人機就能包攬數千個巡檢目標，誤差率不到5%。”曾在傳統風電場工作8年的三峽能源寧夏分公司副檢修長李旭強回憶道。如今其已轉型為“算法牧羊人”，在30公里外的檢修中心，遠程遙控300多個智能設備監管全場站。

傳統風電運維的困境，在偏遠地區尤為突出。中國70%以上的風電場分布在戈壁、草原、海上等區域，自然條件惡劣——寧夏戈壁的年風沙日超100天，冬季低溫可達-25℃；海上風電場則面臨著高濕度、高鹽霧的侵蝕。這些環境不僅讓人工巡檢效率低下，而且潛藏著高空墜落、設備凍傷等安全風險。

更嚴峻的是“人力困局”。一個裝機容量10萬千瓦的傳統風電場，需要配備10人左右的運維團隊，但年輕人對“常年駐守偏遠地區、高強度體力勞動”的接受度越來越低。

數據顯示，風電運維人員年均流失率超過20%。而企業培養一名熟練運維人員，需投入超10萬元、耗時2～3年，人員流動帶來的隱性成本居高不下。

無人化運維的出現，恰好精準破解了這些痛點。在同利第三風電場，5000多個巡檢點位被智能設備“承包”：無人機負責風機葉片、線路桿塔的高空巡檢，通過AI算法識別裂紋、腐蝕等缺陷；機器狗憑借激光定位系統，在室外設備間精準穿梭，實時傳輸表計數據與溫度異常；掛軌機器人則深入室內，搭配雙光譜攝像機與工業聽診器，實現對主變壓器的“全維度體檢”。

所達到的成效立竿見影——該場站巡檢工時減少3000多小時/年，設備故障響應速度提升80%，安全性提高3～5倍，綜合人效提升超27%。“以前每月至少要去場站20天，現在最多1次，還能遠程處理90%以上的預警。”李旭強說。這種“人退機進”的模式，正在重新定義風電運維的工作形態。

技術攻堅

無人化運維的背后，并非簡單的“設備堆砌”，而是一套融合了硬件、算法、數據的復雜系統。在同利第三風電場，能夠抵御風沙、低溫的“秘密武器”，是三峽能源聯合金風科技研發的“云邊端”三級架構協同系統。

“云端”是整個系統的“大腦”，匯聚了全國數十座風電場的運維數據與算法模型。通過機器學習，“云端”會持續優化故障識別精度。例如，針對寧夏戈壁的沙塵場景，算法會自動調整圖像識別參數，過濾沙塵干擾；針對冬季低溫，會提前推送設備保溫預警方案。“相當于讓每個場站都能共享全國的運維經驗，避免‘重復踩坑’。”三峽能源寧夏分公司總經理助理張特明解釋道。

“邊端”則是“大腦”與“手腳”的橋梁。它既可以接收“云端”的指令，轉化為適合現場設備的操作方案，又能將現場數據進行本地化處理，減少向“云端”傳輸的延遲。在風沙導致網絡信號不穩定時，“邊端”甚至能獨立完成巡檢路線調整、簡單故障判斷，確保運維不中斷。

“端側”作為現場感知與執行層，涵蓋風電場現場的傳感器、攝像頭等設備，是數據采集的“感知觸角”。其核心職責是采集現場實時數據，如設備運行參數、環境狀態等，并將數據精準傳輸至邊端，為后續分析、決策提供基礎數據支撐，是整個架構的數據來源基礎。

算法的“進化”同樣關鍵。工程師們通過兩種方式突破：一是“模擬訓練”，生成數萬張沙塵、逆光、雨雪場景的圖像，讓算法反復學習；二是“實地迭代”，將每次設備故障的數據反饋至“云端”，優化識別模型。最終，設備識別精度從初期的75%提升至90%以上。

“無人化的核心競爭力，在于‘適應性’——既能應對不同地區的環境差異，又能適配不同品牌、型號的風機。”金風慧能副總經理馬輝表示。目前金風的無人化解決方案已覆蓋風機、光伏、集電線路、升壓站四大場景，可根據場站需求定制化調整。“無人化并非統一模板，而是根據各電場的管理側重差異化定制。比如海上風電場，我們會給設備加裝防鹽霧涂層，優化無人機的抗風能力，讓系統在8級風中也能穩定作業。”

行業重構

同利第三風電場的成功，讓風電行業看到了無人化的潛力，但要從“樣板試點”走向“規模化應用”，仍需要跨越標準缺失、成本控制、人才轉型三道關卡。

此前，新能源無人化領域存在“各自為戰”的問題——不同企業對“無人化等級”的定義不同，有的將“少人值守”稱為L3級，有的則要求“完全自主運維”；設備接口、數據格式也不統一，導致甲企業的無人機無法接入乙企業的系統。這種“碎片化”狀態，制約了技術的推廣。

為打破這一局面，行業龍頭開始主動牽頭制定標準。2024年，金風科技聯合三峽能源、國家能源集團等企業，發布了行業首個《風電場運營智能化水平分級規范》，明確將運維分為L1（純人工）、L2（少人化）、L3（無人化）、L4（自主化）四個等級，并細化了每個等級的技術要求。三峽能源總結實踐經驗與技術路徑，近日發布了《智能場站規范化建設推廣白皮書》，系統闡述了智能場站建設的轉型需求、體系架構、技術方案、實施路徑和發展前景，不僅為行業提供了可參考的規范化建設范例，而且為無人化技術的產業化應用奠定了基礎。

“標準的落地，讓無人化從‘非標定制’走向‘標準化產品’。”張特明表示。目前，三峽能源已在甘肅、寧夏、青海、西藏、山西等地投運了多個新能源無人化場站。

成本控制是另一大關鍵。隨著規模化應用與技術迭代，成本正快速下降。據三峽能源與金風專家團隊測算，在理想狀態下，若某區域內有5座5萬千瓦新能源場站，依托該系統進行區域級L3無人化改造后，全域可比傳統人工場站節省20人，人機效能提升至1.67萬千瓦/人。

“未來硬件成本大概率會有較大幅度下降。當前所用的機器人、無人機等設備，均從通用場景演變而來，尚未針對風電場場景定制開發，部分功能雖已設定，但實際未得到使用，造成功能冗余與成本浪費。隨著定制化設備的研發，冗余問題將得到解決，硬件成本有望顯著降低。”馬輝解釋道。

人才轉型也在同步推進。傳統運維人員需要從“設備維修者”轉型為“系統管理者”，掌握算法優化、數據分析等技能。三峽能源為此搭建了“線上+線下”培訓體系：線上通過模擬系統讓員工練習故障判斷，線下在檢修中心設置“算法實驗室”，允許員工調試巡檢路線與識別參數。“以前靠經驗，現在靠數據。系統會自動生成設備健康報告，我們只需要聚焦異常數據，工作更精準、更有技術含量。”李旭強說。這種轉型，讓不少老員工重新找到了職業價值。

2025年，三峽能源將邁出關鍵一步——將無人化系統應用于海上風電場。相比于陸上，海上風電場的運維難度更大：設備故障維修需要依賴專業船只，單次出海成本超10萬元。而無人化技術的介入，有望徹底改變這一現狀。

從更宏觀的視角看，風電運維無人化的意義，遠超行業本身。隨著“雙碳”目標的推進，中國風電、光伏等新能源裝機容量將持續增長，運維需求也將呈指數級上升。“未來的風電場，不僅是發電站而且是數據站。”張特明認為。隨著無人化技術的普及，風電場產生的設備數據、環境數據將成為寶貴資源。通過分析這些數據，既能優化運維方案，又能為風機設計、電網調度提供支撐，形成“數據驅動能源發展”的新閉環。

不止于風電，無人化解決方案可復制到光、儲、氫等多能融合場景。無人化不僅能保障新能源場站的高效運行，而且能釋放大量人力，推動能源行業從“勞動密集型”向“技術密集型”轉型。從寧夏戈壁的第一座新能源無人化場站，到未來遍布海陸的智能運維網絡，風電運維無人化的革命才剛剛開始。這場革命不僅正在重塑風電行業的運維邏輯，而且為中國能源利用和生產力關系升級寫下具有劃時代意義的注腳。

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