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8月7日，龙源电力工程技术公司上线国内首个风电机组功率曲线图像识别AI模型，率先实现风电机组功率曲线特性分析筛查的自动化和智能化，填补了行业空白。

风电机组功率曲线是考核风电机组性能、评估机组发电能力的一项重要指标。功率曲线异常不仅会导致电量的损失，也会降低设备发电效率、缩短部件运行周期。功率曲线筛查的常规方法依赖专业人员依据经验判断故障类型，存在效率低且依赖专家经验的问题。针对此问题，该公司深耕计算机视觉领域，依托《新能源设备场站诊断预警与预知维护》科技创新项目和龙源电力风电机组大数据资源，收集标注上万张典型功率曲线异常图片，依托主流图像识别模型YOLOv8自主训练AI模型，通过不断优化模型算法，调整一阶和二阶优化函数，使模型的正样本分配策略达到最优，实现了针对不同机型风电机组功率曲线8类典型问题的识别。此外，该公司还将该技术应用于风电机组其它控制图谱，建立关联模型并不断迭代，实现包括发电机转速及桨距角控制策略在内的根因分析与多维度定位。经过场站3个月运行数据的实验验证，该技术在近14000多台风电机组中检测出异常机组数量1860台，准确率超过80%，工作效率提升3倍以上。

该技术首次完成了图像识别在风机功率曲线筛查分析领域的应用，通过分析结果的自动化展示，有效提升了问题机组的定位速度与故障分析效率，为提高设备发电性能、推进场站智能化运维提供了有力支撑。

责任编辑：高慧君

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