近年來，我國加快構建清潔低碳能源體系，風電裝機總量不斷增加，截至24年10月底，全國累計風電裝機容量4.9億千瓦，同比增長20.3%，連續多年位居全球第一。
因葉片失效導致的發電量損失超40%
隨著風電裝機總量的逐漸增加、風電場規模的逐漸擴大，風力發電機的穩定運行與維護卻面臨著一系列挑戰，尤其是風機葉片這一關鍵部件。據統計，葉片的價值占到裝機成本的約20%，而因葉片失效導致的發電量損失更是超過了40%。
風機葉片常年高空運行，易受環境影響，出現涂層破損、前后緣開裂、裂紋等問題，這些問題若不能及時發現并修復，將嚴重威脅風機的穩定運行。與此同時，風機葉片長度的不斷增加，結構強度面臨更為嚴峻的考驗，結構安全裕度逐漸降低，風機葉片的定期巡檢成為保障風機安全運行不可或缺的一環。
低效、高危、有盲區，人工巡檢難滿足
傳統的風機葉片巡檢方式主要依靠人工攀爬或吊籃進行，這不僅效率低下，還存在極大的安全隱患。此外，使用望遠鏡等設備檢查葉片也存在視角受限、主觀性強等問題，難以發現深層次缺陷。更為重要的是，傳統巡檢模式無法應對日益龐大的巡檢任務量，巡檢數據的碎片化管理也使得缺陷分析和決策支持變得尤為困難。因此，探索更高效、更安全的巡檢方案，已成為當前風力發電領域亟待解決的問題。
復亞智能風機全自動巡檢解決方案
針對上述挑戰，復亞智能正式推出了風機全自動巡檢套裝。該套裝主要由算力模塊、激光雷達、全自動風電巡檢軟件、無人機與數據管理平臺等構成，通過自動識別航向角、動態規劃巡檢航線、自動飛行拍攝、AI缺陷分析、巡檢數據分析管理等，徹底改變了傳統巡檢模式，實現對風機葉片的高效、精準巡檢。
無需停止在倒Y字形，可小幅度擺動
復亞智能的全自動巡檢方案突破了傳統人工巡檢對風機葉片靜止狀態的依賴，無需將葉片調整為固定的倒Y字形，即便葉片有小幅度擺動（擺動幅度不大無需鎖槳）也能完成精準巡檢，減少了調整葉片位置所需的時間和人力成本。
全流程自動巡檢，單臺耗時＜20分鐘
在巡檢前，操作員只需在系統中輸入風機設備信息、經緯度坐標并調整巡檢參數，便可啟動巡檢任務。
在無人機起飛后，復亞飛控算法會自動識別風機的各個部位，實時分析激光雷達獲取的點云數據，即時調整無人機姿態進行安全飛行，并精準拍攝照片。
對于采集的高質量數據，算法模型將快速識別缺陷，系統將自動出具巡檢報告。通過高效且精準的全自動化巡檢流程，將單臺風機的巡檢時間控制在20分鐘以內，減少停機帶來的損耗，為風機巡檢節省了大量時間和人力成本。
AI識別多種常見缺陷，云端數據分析管理
在數據處理方面，復亞智能依托先進的無人機AI識別算法實現了巡檢數據的智能分析。無人機采集的影像被實時傳輸至數據管理平臺，通過算力模塊和云端服務器對葉片裂紋、前緣腐蝕、后緣開裂、膠衣脫落等缺陷進行自動識別。系統不僅能準確標注缺陷位置，還能測量缺陷的尺寸，并將缺陷按照類型和嚴重程度分類，快速生成完整的診斷報告。
這些報告以高清圖像和結構化數據形式展示，幫助運維團隊及時了解風機運行狀態并制定維護計劃。此外，數據管理平臺支持歷史數據的對比分析與趨勢預測，為風機的長期維護提供了科學依據。
復亞智能風機全自動巡檢方案通過無人機的自動化操作，消除了高空作業的安全隱患，巡檢過程無需人工干預，極大提高了巡檢效率。AI算法的應用不僅減少了人為誤差，還能實現缺陷的快速、精準識別，大幅提升了運維工作的質量。與此同時，巡檢數據的云端化管理實現了對風電場的全局監控與精細化管理，降低了整體運營成本。
通過技術賦能，復亞智能推動風機巡檢技術的全面升級，可以幫助風電企業提升運維效率，延長風機的使用壽命，為全國乃至全球可再生能源的持續發展貢獻一份力量。
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