在中國，風電是構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的主體能源，是支持電力系統(tǒng)脫碳，進而推動能源系統(tǒng)和全社會實現(xiàn)碳中和的主力軍。截止24年2月底，全國風電裝機容量約4.5億千瓦，同比增長21.3%，裝機規(guī)模繼續(xù)加強。

隨著風電行業(yè)步入“數(shù)字化時代”，風電機組的全生命周期管理面臨新的挑戰(zhàn)。風電機組屬于重型發(fā)電設備，整個設備通常高達百米以上，重量約為數(shù)百噸，結(jié)構(gòu)復雜，使得安裝調(diào)試成本高昂。在投入使用后，隨著運行年限的增加，維護需求和成本亦隨之增長，尤其在機組壽命的中后期，老化與損壞問題更為突出，需要大量時間進行維護或更換。而葉片作為大型風力發(fā)電機組中獲取風能的關(guān)鍵部件，造價約占整機的20%左右；且葉片長期運行在嚴酷的自然環(huán)境中，極易發(fā)生各種安全隱患，威脅整機的安全，在機組總故障中的比例高達34%。不僅給機組運行帶來了潛在的安全風險，也會給風電企業(yè)帶來經(jīng)濟上的巨大損失。

聽風者”崛起，聲學技術(shù)成為葉片的24小時監(jiān)護儀

聲學檢測無需接觸葉片，只需在塔筒、機艙或地面部署傳感器陣列，即可在強噪聲背景下捕捉異常信號。其技術(shù)路線百花齊放，但核心邏輯一致：“聽聲辨病”。

落地之戰(zhàn)，聲波監(jiān)測的工業(yè)實踐

技術(shù)突破正快速轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。三峽珠江發(fā)電的利用非接觸式聲學傳感器陣列捕捉葉片轉(zhuǎn)動時的微弱氣流擾動音波，通過動態(tài)濾波與深度學習實現(xiàn)故障預測。其“云邊協(xié)同”架構(gòu)將部分計算任務下沉至傳感器終端，大幅提升響應速度。

世邦AI驅(qū)動的“聲學特征解碼”

智能環(huán)境降噪

風機葉片運行在野外環(huán)境中，由于葉片早期故障的能量表現(xiàn)相對微弱，容易被這些背景噪聲所掩蓋。因此，在提取特征之前，世邦葉片預測性維護系統(tǒng)對采集的聲信號進行適當?shù)念A處理（支持30級自適應降噪），以提高信號的信噪比，從而確保后續(xù)分析的準確性和可靠性。

葉片聲學模型

健康葉片在正常工作狀態(tài)下，拾音器采集到的聲信號主要為葉輪掃風聲。相比于正常工作狀態(tài)，故障葉片運行時聲信號的頻譜會發(fā)生周期性變化。世邦采用自主研發(fā)的異常聲算法模型，包含風機葉片穿孔、開裂、損壞、雷擊損壞、斷裂等異常聲音模型，有效識別葉片運行異常。應用于葉片進行實時狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，進一步提高機組的可靠性、安全性和有效性。

智能化運維管理

系統(tǒng)通過采集和分析葉片音頻數(shù)據(jù)，利用模型分析和學習技術(shù)，快速識別葉片異常聲，減少人工干預的時間和錯誤。能夠?qū)崟r把握葉片運行狀態(tài)、健康狀況等關(guān)鍵信息，在故障發(fā)生之前采取預防措施，減少葉片故障對業(yè)務的影響。