图为技术人员正在使用数据分析平台 在国家能源集团龙源电力“两化”融合建设和区域进行维保的背景下，该公司开展的故障诊断预警技术攻关，旨在根据设备运行状况或参数本身的变化趋势，在设备发生故障之前，及时准确地发现设备异常状况并向运行人员预警，减少风电机组故障进一步扩大的可能性，合理安排运检计划，提高机组运行可靠性、增加效益。针对公司机型众多、风电机理与人工智能深度融合难、预警结果闭环落地难等诸多困难，该公司研制大数据诊断预警平台，实现风电机组故障诊断预警，并进行了工程应用。该平台基于风电机组设计运行机理与机器学习、统计分析等分析技术，构建了包括机组控制、机组大部件、机组降容、机组传感器四类预警模型，实现机组故障预警。同时，利用风电机组的设计运行参数、运行数据和故障案例，构建不同机型运行参数知识库及模型准确率实时检测模块，奠定了诊断预警模型推广的基础，进而实现诊断预警规模化工程应用与诊断预警模型的全生命周期管理。 目前，该项目成果从2018年上线测试后已成功应用于公司13100台机组，预警准确率为75.3%，有力保障了机组的安全稳定运行。
