★浙江华东测绘与工程安全技术有限公司刘玉帅，金波

关键词：海上风电；智能化监控；状态监测；故障预警；预测性维护

在全球碳中和进程的推动下，海上风电凭借风资源稳定与单机容量大等优势成为能源结构转型的重要方向。海上风电机组长期运行于恶劣的海洋环境中，面临高温差与高湿度等多重挑战。传统的定期检修与被动维护模式难以满足安全稳定运行需求，同时由于海上风电场离岸距离远，维护人员与设备受海况制约，检修作业窗口期短，运维成本高达陆上风电的2倍以上。随着风电数字化与智能化技术的发展，基于多源传感器网络与数据驱动的智能监控系统应运而生，为解决海上风电运维难题开辟了新途径。因此，构建智能化运维监控体系，对提升设备可靠性与保障海上风电场安全高效运行具有重要意义。

1　海上风电运维面临的挑战与需求

1.1　海上风电场运维环境特点

海上风电在海洋环境中长期运行，其承受着远超陆上风电的严峻考验。风电机组所处的海域具有温差剧烈与湿度过高及盐雾腐蚀等多重极端特征，机组内部的电气设备在这种恶劣条件下极易发生故障。随着我国海上风电向深远海发展（如图1所示），离岸距离已从早期的17公里延伸至50公里以上，可进入性难度与运维成本呈倍数增长^[1]。深远海风电场面临无遮蔽海域的复杂水文气象条件，风暴与雷暴极端天气频发，维护窗口期严重受限。现场观测数据显示，由于海洋环境的特殊性，海上风电可用率较陆上风电低5%左右，备件消耗与检修成本显著提升。加之海上风电场点散与线远面大的分布特点，在风电机组大型化趋势下对运维管理提出了更高要求。

图1海上风电场

1.2　传统运维模式的局限性

传统的海上风电运维主要依靠定期检修与故障维护相结合的模式，在实际应用中暴露出诸多不足。定期检修采用固定周期进行维护，忽视设备实际状态差异，导致部分设备维护过度，而另一部分又未能及时发现隐患。当设备发生故障时，受海况与运维船只调度等因素制约，抢修人员无法快速到达现场，造成长时间停机损失^[2]。运维数据采集分散与监测系统独立运行，各子系统之间存在信息孤岛现象，难以实现数据的统一管理与深度分析。监测设备普遍精密度高，在恶劣海况下故障率上升，进一步加剧维护难度。另外，传统运维过度依赖人工经验判断，缺乏科学的预测性维护与智能决策支持能力，难以适应大规模海上风电场的运维需求。

2　智能化监控关键技术研究

2.1　多源数据实时监测与采集技术

海上风电智能监控系统依托多源传感设备构建全方位监测网络，实现对机组关键部件运行状态的实时感知。智能传感器凭借自检校与自诊断等特性，显著提升了数据采集的准确性与可靠性。本研究根据设备特性与故障机理，在风电机组不同位置部署差异化的监测方案，形成多维度的数据采集体系，并基于江苏大丰300MW海上风电场实践经验，建立全面的智能传感监测体系。具体监测项目与传感器配置详见表1。

表1海上风电机组关键部位监测配置方案

该监测体系通过多源传感器网络的部署，实现对风电机组全链条的状态监测。其数据采集系统基于5G与卫星通信构建远程传输网络，保证数据实时可靠回传至控制中心。监测数据经过异常点识别与标准化预处理后，进入数据融合分析环节。该监测体系可实现对设备异常状态的早期识别，故障预警提前量达到3~4小时，为预防性维护提供了充足的时间窗口。各类传感器的协同配置有效克服了单一监测手段的局限性，显著提升了状态监测的全面性与准确性。

2.2　智能故障诊断与预警技术

基于大规模监测数据构建海上风电智能故障诊断模型，结合CNN与SVM的混合算法实现故障特征提取与分类。CNN通过多层卷积网络自动学习数据特征，而SVM则负责最终的故障分类决策。对于SVM分类器，其优化目标函数为式（1）：

式（1）中C为正则化参数，为松弛变量，w为分类超平面法向量。通过调整参数C平衡分类准确性与泛化能力，当C值增大时分类边界更严格但容易过拟合。模型基于风电场历史故障数据训练，建立包括轴承过热与齿轮箱异响等典型问题的预警机制，系统可提前210个数据点（约合3.5小时）发出故障预警，相比传统方法大幅提升了预警提前量，为预防性维护创造了充足时间窗口。

2.3　基于深度学习的健康评估方法

深度学习算法通过对海量运行数据进行特征学习，构建风电机组健康状态评估模型。模型采用时序数据分析方法，利用卡尔曼滤波对多传感器数据进行融合。计算公式为式（2）：

式（2）中F为融合后特征值，V为振动数据，T为温度数据，ω1与ω2分别为对应权重系数。权重系数的调整直接影响融合结果的可靠性，通过自适应算法动态优化权重配置。在对某300MW海上风电场的应用中，我们基于该模型对机组健康状态进行评估，通过生成健康度曲线反映设备劣化趋势。评估结果表明该方法在剔除环境因素干扰后，能够准确识别机组性能退化拐点，健康状态评估准确率达到80%以上^[3]。模型支持增量学习，可持续吸收新的故障样本提升评估精度，实现风电场设备全生命周期的健康管理。

3　智能化运维管理系统实现

3.1　系统架构与功能设计

海上风电智能化运维管理系统构建感知层-数据层-平台层-应用层的四层架构体系（如图2所示）。感知层通过部署智能传感器网络，实现对风机基础与升压站结构数据的全面采集，建立起设备状态全息感知能力。数据层负责对不同格式与类型的数据进行统一组织与存储管理，实现对基础地理数据与模型数据及结构监测数据的规范化处理^[4]。平台层包含风场项目管理平台与监测数据处理平台及BIM+GIS服务平台，为系统提供统一的接口与技术支撑。应用层设计综合场景展示系统与运维后台管理系统，分别面向风场管理人员与技术人员，实现对风电场设备运行状态的实时监控与科学运维。系统采用微服务架构，各功能模块松耦合部署，支持灵活扩展与按需调用，有效提升了系统的可维护性与可扩展性。

图2海上风电智能化运维管理系统架构体系图

3.2　数据融合与分析处理流程

本研究针对海上风电场数据来源多样与格式异构的特点，建立了多层次的数据融合与分析处理流程。在数据层面，该流程通过建立统一的数据接口标准，实现对SCADA系统与状态监测及视频监控等多源数据的集中接入与预处理。数据中台对原始数据进行清洗-标准化-特征提取，并采用多源数据融合算法进行综合分析。基于卷积神经网络与时序分析模型，构建对风机状态进行关联分析的综合评估模型，如式（3）所示：

式（3）中n为数据总量，f(x)为主动学习的输出量。通过该模型，我们可对设备运行状态进行多维度评估，模型参数的调整将直接影响评估结果的准确性。数据分析结果经过可视化处理后，通过大屏展示系统进行实时展现，为运维决策提供了直观的数据支撑。

3.3　预测性维护决策支持

预测性维护决策支持系统基于设备状态评估结果，结合气象预报与检修资源等多维信息，为运维策略制定提供了智能化决策建议。系统采用贝叶斯网络构建

维护决策模型，利用专家知识库对各类故障征兆进行推理分析，生成解决方案并通过工单形式下发至现场^[5]。系统针对海上风电场特点，构建包含定检巡检与技术改造及调度安排等模块的任务管理体系（如图3所示）。基于天气窗口期与人员与备件等约束条件，系统可自动生成最优维护方案，实现发电量损耗与通勤成本的最小化。在广东某海上风电场应用中，我们采用智能规划策略后综合运维成本降低30.72%，体现了预测性维护在提升运维效率方面的显著价值。

图3海上风电智能监测平台

4　结语

基于智能化监控技术的海上风电运维体系通过整合多源数据采集与状态监测预警等技术，实现对海上风电机组及辅助设备的全面监控与科学管理。该体系依托智能传感网络与大数据分析，打破传统运维模式中信息孤岛与人工经验依赖的局限，建立起风电场设备全生命周期的数字化运维管理能力。智能化监控显著提升了故障预警准确率与运维效率。未来，随着人工智能与物联网等技术的深化应用，海上风电智能化运维还将向着更加精准自主与协同的方向发展，为推动海上风电产业高质量发展持续赋能。

作者简介：

刘玉帅（1988-），男，河南鹤壁人，高级工程师，硕士，现就职于浙江华东测绘与工程安全技术有限公司，研究方向为海上风电及水利水电工程安全监测和检测研究。

金　波（1987-），男，浙江诸暨人，高级工程师，学士，现就职于浙江华东测绘与工程安全技术有限公司，研究方向为海上风电及水利水电工程安全监测和检测研究。

参考文献：

[1] 陈小月, 杨万伦, 王顺. 海上风电结构安全监测关键技术与系统设计[J]. 水电与新能源, 2025, 39 (3) : 28 - 31.

[2] 张文鋆, 张振, 谭任深. 数据驱动下海上风电场故障预警方法研究[J]. 电力设备管理, 2025, (3) : 82 - 84.

[3] 奚子惠, 孙一, 王森, 等. 基于大数据技术的海上风电工程气象风险管控平台设计与实现[J]. 海洋信息技术与应用, 2025, 40 (1) : 55 - 64.

[4] 刘明晨, 马春波, 张新国, 等. 基于物联网的海上风电设备远程监控与故障预警安全系统[J]. 科学技术创新, 2025, (5) : 89 - 92.

[5] 李子航, 曹柏寒, 高敏, 等. 基于物联网技术的海上风电运维监测与故障诊断研究[J]. 自动化应用, 2024, 65 (12) : 264 - 266.

摘自《自动化博览》2025年6月刊