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中央研究院依托人工智能、大数据分析及物联网技术，成功研发了风力发电机组振动状态在线监测（CMS）系统，这是一次从传统风机运维模式向智慧化、数字化转型的标志性创新。该系统实现了风机运行状态的实时监测与智能预警，通过融合前沿技术，为风电行业的高效运行和安全保障提供了坚实的技术支撑。

该CMS系统利用加速度传感器采集风机传动系统(齿轮箱、发电机、主轴等重要部件)的振动信号，构建基于振动的风机故障诊断算法和评估值算法的风力发电机振动状态在线监测(CMS)系统。包括周期分段法数据需求分析、包络分析、齿轮箱单齿周期分段算法、Hilbert-Huang(EMD)变换故障诊断算法等，并融合大数据技术分析，对风机健康状态评估与预警，动态掌握设备运行状况，构建大容量风机在线振动评估体系及方法，使异常振动有效预警，故障隐患及时消除。

CMS系统总页面

CMS应用风场现场照片

中央研究院拥有该技术的7项知识产权，包括4项国家发明专利、2项软件著作权、1项注册商标，内容覆盖风机在线监测方法、故障诊断分析、平台控制系统等。团队多名专业技术人员已取得国际二级振动分析师证书，具备CMS服务相关专业技术能力和资质。

核心技术创新

• 应用人工智能大模型进行故障诊断，结合实时振动数据构建了具备自学习能力的智能分析平台，实现了从被动预警到主动优化的转变。

• 通过融合云边计算技术，CMS系统可动态适配不同风电场的运行环境，确保高效、精准的状态评估与健康管理。

• 打造区域集控中心级智能监测平台，实现大容量风机数据的实时解析和多维故障分析，具备前瞻性的全局运维能力。

• 提出了基于振动信号的先进风机故障诊断算法，显著提升了故障检测的精度和可靠性。

风机振动故障特征曲线

实践成果与效益

• 集团内600余台风机完成CMS系统全面部署，预警精准度达到96.5%。

• 系统的智能化分析与健康管理能力，大幅减少了风机大部件故障停运率。截至2024年12月，CMS系统成功预警风机大部件损伤30余台。通过该系统诊断结果开展检修，全年减少风机停运时间超过360小时。

现场运维人员查看CMS系统预警诊断结果

面向未来

中央研究院将持续加强风电健康管理与故障诊断技术系统研究，推进智能传感、智能预警、云边计算、人工智能等技术深度融合，满足风机在复杂多变的环境下运行时的传感、分析、决策和控制的需要，实现实时、安全、高效的现场管控，提升可决策的风电场及其设备健康管理与故障诊断能力，支撑风电“透明化”，实现无人管理，智慧运行，降低运行成本，提升安全性、可靠性和发电能力。

中央研究院将继续推动人工智能与新能源技术的深度融合，围绕CMS系统建立涵盖传感、计算、决策到反馈的全闭环智慧风电生态体系，进一步开发自主知识产权的人工智能算法和大数据应用方案，巩固其在全球风电技术领域的领导地位，助力实现“无人值守、智慧运行”的风电场愿景。

来源：国家电投集团中央研究院

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