项目背景：
随着我国风力发电规模的快速增长，风电站数量和面积持续扩大，传统人工巡检方式因效率低、质量差、数据分散、成本高等问题已难以满足运维管理需求。
本项目位于湖南某风电场，要求风电站具备更强的自感知、自诊断、自维护、自调控能力。因此，为满足风电产业高质量发展需求，急需开发和应用人工智能及视频图像分析技术，构建包含机器视觉和深度学习技术的风电站智能巡检系统，实现风机设备及升压站区域的自动化、智能化巡检，以提升运维管理效率和质量。
项目痛点：
传统风机场景巡检方法主要有以下几种：
人工目视巡检：由专业人员利用望远镜或相机等设备，在地面或塔筒上对风机叶片进行目视观察，记录叶片的表面状况和损伤情况。
人工登高巡检：由专业人员利用登高设备或吊篮等工具，在风机停机后登上叶片进行近距离的观察和检测，记录并修复叶片的损伤情况。
目前人工巡检的方式存在以下痛点：
1、安全性问题：由于机舱的工作环境较为恶劣，如高温、噪音、振动等不良因素，对巡检人员的身体健康和安全造成了潜在威胁。
2、巡检效率低：资源投入大且难以保证全面性和周期性，同时数据分析与应用的不足也制约了升压站优化运行的能力。
3、实时监控难：人工巡检难以实现对设备运行状况的实时监控和全面数据采集，限制了对系统稳定性和安全性的掌握。
4、故障难定位：故障发生时，人工巡检难以迅速且准确地定位故障点，延长了修复时间并可能加剧故障影响。
5、巡检风险大：巡检人员在工作过程中面临高电压、高温等安全风险，尤其在紧急情况下，其人身安全可能受到威胁。
6、信息反馈滞后：巡检人员需要回到地面后才能对巡检数据进行整理和分析。如果遇到紧急情况，信息的反馈和处理速度将受到限制。
7、数据分析与应用不足：人工巡检所产生的数据主要依赖人工整理和分析，易导致数据不完整或丢失，而且难以提取有价值的信息。
技术方案：
本项目通过“地面机器人+监控摄像头+空中无人机”构成智能巡检系统，确保巡检能覆盖到全站，构建多角度、全覆盖、无盲点的智能巡检体系，所有的巡检设备均可通过远程控制，能实现自动巡检、自动分析预警，进一步提高变电站精益化巡检，推动‘以人工为主’向‘少人作业、无人作业’转变有效提高了巡检效率，保障了变电站安全。
1、风机叶片巡检：无人机巡检通过高清相机获取风机整体图像，对叶片表面是否有裂纹、磨损、雷电损伤、油污等进行识别，发现问题自动报警。
2、风机机舱巡检：通过覆盖全机舱的智能监控系统，可实现人员着装、行为、环境风险的实时监控。
3、升压站设备巡检：升压站主变及间隔区域，属于室外环境，日常巡检受天气等影响较大。根据变电站现场情况，计划使用室外轮式巡检机器人，搭载多种传感器进行信息收集和处理，完成巡检任务和通信交互的功能。
4、表计识别：采用前端高清摄像仪，搭配基于深度学习目标检测智能算法，对仪表进行数据读取智能分析，可识别变压器油面温度计、绕组温度计、放电计数器、油枕油位、SF6密度继电器等表计。
5、设备缺陷识别：在对设备进行巡检工作时，可实现呼吸器、盖板、设备锈蚀、绝缘子破损、设别油污、箱门闭合、异物等设备缺陷或异常识别，会发出相应的警告信息。
6、配电室设备巡检：对图像数据进行智能分析处理，识别图像内容，准确进行表计读数、指示灯状态识别、开关状态、旋钮开关、指针仪表识别等工作。并判断设备运行状况，当出现异常时及时报警，并自动记录报警信息。
7、红外测温：通过红外普测来完成，设置监测点位从不同角度进行整体的采集，并进行温差对比工作，准确地找到设备的缺陷，并且自动报警。
8、智能安全监控：在禁止警戒区域设置（电子围栏，多边形区域，边界可根据需要调整），对进入边界范围内的人员进行实时检测、识别。
方案价值：
风电站智能巡检解决方案可以帮助风电站实现无人化闭环智能巡检管控，提高设备稳定性和运维效率，减少故障停机时间，为可观可控的多维精准运维新模式提供了有力的支持，赋能运维者，为风力发电能源场景提供了更加稳定、可靠、高效的运维服务，有助于推动能源产业的发展。
风电站智能巡检解决方案可以帮助风电站实现无人化闭环智能巡检管控，提高设备稳定性和运维效率，减少故障停机时间，为可观可控的多维精准运维新模式提供了有力的支持，赋能运维者，为风力发电能源场景提供了更加稳定、可靠、高效的运维服务，有助于推动能源产业的发展。