研究背景
中国为达成碳达峰、碳中和目标，正加速发展清洁能源，构建以风能、太阳能等可再生能源为核心的新型电力系统。中国已停止增加CO₂排放，并承诺于2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。根据国家能源局数据，2024年中国新增风电装机79.82GW，其中海上风电4GW，总装机量已超过41GW，连续保持全球最大海上风电装机容量。中国拥有广阔的海域、漫长的海岸线、众多岛屿和较高的风能密度，发展海上风电具有发电量高、运行稳定、不占用土地、靠近负荷中心等优势。然而，海上风电监测范围和手段有限，数据收集和传输存在挑战，多物理场耦合研究不足，缺乏模拟复杂系统行为的方法，且仍依赖被动式维护，缺乏智能运维系统，导致运维成本高。
技术路线
传统运维方式难以满足快速发展的海上风电需求，因此需转向智能化管理。主要瓶颈包括：风机故障率高、运维工作量大；缺乏经验人员和信息化水平低；监测覆盖范围有限，数据收集碎片化，传输困难；多物理场耦合研究不足；缺乏综合智能系统支持决策。为解决这些问题，研发团队提出了创新方案：
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单元-站点-环境监测：开发灵活、宽范围的数据采集设备，收集海上风况、风电场性能、设备状态和安全数据等，并建立快速、低失真数据压缩和融合系统，构建连接风机站点和环境的全景监测系统。
- 风机全状态数据采集：开发多通道、宽频带、可扩展的数据采集系统，覆盖风机叶片、塔筒、机舱等关键部件，支持音频振动、激光等多种信号的综合测量，实现风机全状态监测。
- 海上风电场全景数据链构建：整合SCADA、CMS、AGC、AVC、SVC/SVG、功率预测等监测系统的通信链路，并引入环境数据（天气、海底电缆、船舶跟踪、人员定位、AR虚拟场景监测）。
- 海量、多源、异构数据管理技术：开发边缘计算工具，识别设备状态并提取关键特征，构建涵盖风机流动、力学和电学的集成数字孪生模型，映射关键运维因素（人员、设备、材料、方法、环境），设计基于孪生性能的自校正机制，开发首个风机-站点-环境数字孪生预测性维护系统。
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多级数字孪生构建：
- 风机多物理场建模：构建跨尺度多物理场数字孪生模型，整合流场动态场和电场，包括叶片气动分析、结构仿真、动态特性分析，并开发风机偏航系统、变桨系统、功率转换系统的控制模型。
- 全过程运维数字孪生映射：建立覆盖预触发、预维护准备、现场执行、后维护评估的海上风电运维全过程映射系统。
- 自适应虚拟-物理映射技术：建立基于物理模型和数据驱动模型的混合机制，实现风机数字孪生模型的智能重构、参数识别和迁移学习，确保模型实时更新和优化。
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数字孪生预测性维护应用：
- 健康与退化预测：开发基于自优化权重分配和模糊概率方法的风机健康评估技术，通过综合评估能效结果、故障记录、早期预警和关键部件寿命预测，评估设备健康。
- 海上风电智能运维决策：基于全要素数字孪生映射，开发定制化的优化运维策略，实现海上风电安全、经济的排程和路线规划。
- 数据链与专家交互：开发海上风电场异常特征识别和自动远程视频推送技术，设计协同信息交互模型，连接现场团队、数字孪生模型和远程专家，实现精准高效的预测性维护。
应用与成果
研发团队已申请60项专利（21项发明专利、9项实用新型专利、9项软件著作权），发表10篇论文（7篇SCI、3篇EI），并制定2项华能企业标准（《台风期海上风电场安全管理指南》《海上风电运维人员安全技术指南》）。项目已在华能浙江分公司海上风电场完成全系统部署，覆盖安全、工程、运维、运行四大主题，提供智能安全、工程管理、资源分析、智能运维、健康管理和性能优化六项核心功能。该系统结合了电力工程与IT及企业管理，通过无人机和机器人解决站点和变电站的定期现场检查问题，并整合故障检测、综合业务和环境保护系统，实现风、光、热、储、输电资产的统一能源和设备管理，推动源-网-荷-储协调系统建设。
研究结论
通过数字孪生技术，实现了海上风电预测性维护，包括性能退化预测、健康评估、智能运维决策和实时专家交互，简化了新能源运维工作，推动了中国海上风电技术创新和产业化发展。
