▲ 甘肃天水张家川风电场
近日，由三峡集团三峡科创园牵头研发的风机叶片多参数智能监测装置，在该风电场的两台风电机组上完成安装与调试，正式投入示范运行。这套装置犹如风机叶片的“健康管家”，将直面极端环境的挑战，实时守护电站的安全运行。
叶片是风力发电机捕获风能的核心部件，其健康状况直接关系到整个机组的安全与效率。随着我国风电产业迅猛发展，风机单机容量持续增大，叶片朝着更长、更轻、更柔的方向演进，在提升捕风效率的同时，也使其在野外复杂工况下更易受损。
▲ 叶片覆冰监测传感器
“特别是在风电‘平价上网’背景下，如何有效降低设备故障率，将传统的‘定期检修’变为‘预测性维护’，实现运维成本的优化与发电效益的提升，是行业面临的共同挑战。”三峡能源甘肃分公司电力生产部孙金合说，“像在咱们这种高海拔、易覆冰的场站，叶片状态的实时监测与智能诊断显得尤为紧迫。”
党的二十届四中全会将“科技自立自强水平大幅提高”列为“十五五”时期经济社会发展的主要目标之一。“十五五”规划建议提出，“推进传统基础设施更新和数智化改造”。多参数智能监测装置在高海拔风电场投入示范运行，正是将全会精神转化为一线实践的生动体现。
此前，国内外风机叶片状态监测技术大多依赖于单一的振动或图像分析，虽然能识别部分早期缺陷，但监测参数有限，难以全面反映叶片健康状况，诊断准确率有待提高。
面对行业痛点，研发团队突破传统单一信号源的局限，创新提出基于多源时序数据融合与模式识别的智能诊断方法。
“就像医生诊断，以前只查单项指标，现在能为叶片同步做‘心电图’、测‘血压’、监控是否覆冰或遭受雷击。”三峡科创园工程师何立夫介绍，该方法通过融合振动、应变、雷电、覆冰等多源数据，构建一体化智能诊断框架，即使是微小异常，在多数据交叉验证下也无所遁形，显著提升了小样本下的诊断能力。
▲ 运维人员正在为叶片贴上“电子皮肤”
基于这一方法，团队成功研制出风电叶片多参数智能监测装置，“装置的核心‘大脑’采用了三峡自有品牌的TG100系列可编程智能控制器，实现了100%国产化，程序源代码自主掌握，还可根据实际需求自由选配监测模块。”何立夫说，“传感器采集的数据在风机的轮毂和机舱内就能做出初步分析和诊断，减轻了风场数据传输压力，提高了响应速度。”此外，装置还具备北斗短报文通讯功能，即便在无光纤网络、无4G信号的区域，也可以实现监测及诊断关键数据远程传输。
风电叶片多参数智能监测装置在张家川电站的示范运行，不仅是对其性能的检验，更是对国家推动新场景大规模应用的具体实践。通过构建“技术突破—场景验证—产业应用”路径，为清洁能源新技术提供了宝贵的试验场。
“这套系统对我们来说，最直接的价值就是‘防患于未然’。”孙金合说，“它能提前告诉我们叶片状况的变化趋势，避免小隐患变为大故障，这不仅降低了停机损失，还能为优化机组运行、提升发电效率提供依据，实现降本增效。”
“加快重大科技成果高效转化应用”“加大应用场景建设和开放力度”，四中全会重要部署为项目攻关指明方向，示范项目的价值超越了单个风场。三峡科创园工控中心负责人王宇庭表示：“我们不仅要解决自身场站的问题，更希望这一‘应用场景’能成为行业标杆，为整个产业，特别是即将迎来大规模升级改造的老旧风电场，提供一条经过严苛环境检验、以科技提升安全水平的技术路径。”
随着寒冬来临，这套叶片“健康管家”即将在张家川风电场迎来首轮实战考验。其精准感知与超前预警能力，有望为我国风电机组的安全、高效运行提供有力支撑，为清洁能源装备的智能化升级注入新动能。
编辑：李雷 卢西奥
发布日期：2025年12月10日
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