风电的另一场革命

文/本刊记者 范珊珊

无人化运维，不仅是新能源场站的技术升级，而且是一场重构行业逻辑的革命。

在宁夏吴忠市的戈壁深处，风沙掠过百米高的风电机组叶片，一架无人机从机巢起飞，沿预设航线掠过3200个巡检点位；四足“机器狗”踩着“防滑鞋”穿梭于升压站，红外镜头捕捉着设备接头的细微温差；继电保护室内，挂轨机器人携着“工业听诊器”，监听着主变压器的运行脉搏。这是我国首个L3级新能源无人场站——三峡能源宁夏同利第三风电场的日常，也是中国风电运维迈向“无人自主”的缩影。

2024年中国风电装机容量达5.21亿千瓦，但“重建设、轻运维”的痛点日益凸显：偏远场站的恶劣环境、高企的人力成本、专业人才的断层，正制约着风电产业的高质量发展。

2025年9月，国家发展改革委、国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，能源行业正加速迈入以人工智能驱动的高质量发展新阶段。

随着行业规模化发展的持续推进，新能源场站的运维质量对发电效益的影响日益显著，精益化运维已成为行业提质增效的关键路径。

在此背景下，无人化运维不仅是新能源场站的技术升级，而且是一场重构行业逻辑的革命。

戈壁突围

“以前检修，我们得背着20多斤重的工具包，在戈壁里徒步几公里，爬上百米高的风机，一天下来只能巡检3～4台设备。现在，一台无人机就能包揽数千个巡检目标，误差率不到5%。”曾在传统风电场工作8年的三峡能源宁夏分公司副检修长李旭强回忆道。如今其已转型为“算法牧羊人”，在30公里外的检修中心，远程遥控300多个智能设备监管全场站。

传统风电运维的困境，在偏远地区尤为突出。中国70%以上的风电场分布在戈壁、草原、海上等区域，自然条件恶劣——宁夏戈壁的年风沙日超100天，冬季低温可达-25℃；海上风电场则面临着高湿度、高盐雾的侵蚀。这些环境不仅让人工巡检效率低下，而且潜藏着高空坠落、设备冻伤等安全风险。

更严峻的是“人力困局”。一个装机容量10万千瓦的传统风电场，需要配备10人左右的运维团队，但年轻人对“常年驻守偏远地区、高强度体力劳动”的接受度越来越低。

数据显示，风电运维人员年均流失率超过20%。而企业培养一名熟练运维人员，需投入超10万元、耗时2～3年，人员流动带来的隐性成本居高不下。

无人化运维的出现，恰好精准破解了这些痛点。在同利第三风电场，5000多个巡检点位被智能设备“承包”：无人机负责风机叶片、线路杆塔的高空巡检，通过AI算法识别裂纹、腐蚀等缺陷；机器狗凭借激光定位系统，在室外设备间精准穿梭，实时传输表计数据与温度异常；挂轨机器人则深入室内，搭配双光谱摄像机与工业听诊器，实现对主变压器的“全维度体检”。

所达到的成效立竿见影——该场站巡检工时减少3000多小时/年，设备故障响应速度提升80%，安全性提高3～5倍，综合人效提升超27%。“以前每月至少要去场站20天，现在最多1次，还能远程处理90%以上的预警。”李旭强说。这种“人退机进”的模式，正在重新定义风电运维的工作形态。

技术攻坚

无人化运维的背后，并非简单的“设备堆砌”，而是一套融合了硬件、算法、数据的复杂系统。在同利第三风电场，能够抵御风沙、低温的“秘密武器”，是三峡能源联合金风科技研发的“云边端”三级架构协同系统。

“云端”是整个系统的“大脑”，汇聚了全国数十座风电场的运维数据与算法模型。通过机器学习，“云端”会持续优化故障识别精度。例如，针对宁夏戈壁的沙尘场景，算法会自动调整图像识别参数，过滤沙尘干扰；针对冬季低温，会提前推送设备保温预警方案。“相当于让每个场站都能共享全国的运维经验，避免‘重复踩坑’。”三峡能源宁夏分公司总经理助理张特明解释道。

“边端”则是“大脑”与“手脚”的桥梁。它既可以接收“云端”的指令，转化为适合现场设备的操作方案，又能将现场数据进行本地化处理，减少向“云端”传输的延迟。在风沙导致网络信号不稳定时，“边端”甚至能独立完成巡检路线调整、简单故障判断，确保运维不中断。

“端侧”作为现场感知与执行层，涵盖风电场现场的传感器、摄像头等设备，是数据采集的“感知触角”。其核心职责是采集现场实时数据，如设备运行参数、环境状态等，并将数据精准传输至边端，为后续分析、决策提供基础数据支撑，是整个架构的数据来源基础。

算法的“进化”同样关键。工程师们通过两种方式突破：一是“模拟训练”，生成数万张沙尘、逆光、雨雪场景的图像，让算法反复学习；二是“实地迭代”，将每次设备故障的数据反馈至“云端”，优化识别模型。最终，设备识别精度从初期的75%提升至90%以上。

“无人化的核心竞争力，在于‘适应性’——既能应对不同地区的环境差异，又能适配不同品牌、型号的风机。”金风慧能副总经理马辉表示。目前金风的无人化解决方案已覆盖风机、光伏、集电线路、升压站四大场景，可根据场站需求定制化调整。“无人化并非统一模板，而是根据各电场的管理侧重差异化定制。比如海上风电场，我们会给设备加装防盐雾涂层，优化无人机的抗风能力，让系统在8级风中也能稳定作业。”

行业重构

同利第三风电场的成功，让风电行业看到了无人化的潜力，但要从“样板试点”走向“规模化应用”，仍需要跨越标准缺失、成本控制、人才转型三道关卡。

此前，新能源无人化领域存在“各自为战”的问题——不同企业对“无人化等级”的定义不同，有的将“少人值守”称为L3级，有的则要求“完全自主运维”；设备接口、数据格式也不统一，导致甲企业的无人机无法接入乙企业的系统。这种“碎片化”状态，制约了技术的推广。

为打破这一局面，行业龙头开始主动牵头制定标准。2024年，金风科技联合三峡能源、国家能源集团等企业，发布了行业首个《风电场运营智能化水平分级规范》，明确将运维分为L1（纯人工）、L2（少人化）、L3（无人化）、L4（自主化）四个等级，并细化了每个等级的技术要求。三峡能源总结实践经验与技术路径，近日发布了《智能场站规范化建设推广白皮书》，系统阐述了智能场站建设的转型需求、体系架构、技术方案、实施路径和发展前景，不仅为行业提供了可参考的规范化建设范例，而且为无人化技术的产业化应用奠定了基础。

“标准的落地，让无人化从‘非标定制’走向‘标准化产品’。”张特明表示。目前，三峡能源已在甘肃、宁夏、青海、西藏、山西等地投运了多个新能源无人化场站。

成本控制是另一大关键。随着规模化应用与技术迭代，成本正快速下降。据三峡能源与金风专家团队测算，在理想状态下，若某区域内有5座5万千瓦新能源场站，依托该系统进行区域级L3无人化改造后，全域可比传统人工场站节省20人，人机效能提升至1.67万千瓦/人。

“未来硬件成本大概率会有较大幅度下降。当前所用的机器人、无人机等设备，均从通用场景演变而来，尚未针对风电场场景定制开发，部分功能虽已设定，但实际未得到使用，造成功能冗余与成本浪费。随着定制化设备的研发，冗余问题将得到解决，硬件成本有望显著降低。”马辉解释道。

人才转型也在同步推进。传统运维人员需要从“设备维修者”转型为“系统管理者”，掌握算法优化、数据分析等技能。三峡能源为此搭建了“线上+线下”培训体系：线上通过模拟系统让员工练习故障判断，线下在检修中心设置“算法实验室”，允许员工调试巡检路线与识别参数。“以前靠经验，现在靠数据。系统会自动生成设备健康报告，我们只需要聚焦异常数据，工作更精准、更有技术含量。”李旭强说。这种转型，让不少老员工重新找到了职业价值。

2025年，三峡能源将迈出关键一步——将无人化系统应用于海上风电场。相比于陆上，海上风电场的运维难度更大：设备故障维修需要依赖专业船只，单次出海成本超10万元。而无人化技术的介入，有望彻底改变这一现状。

从更宏观的视角看，风电运维无人化的意义，远超行业本身。随着“双碳”目标的推进，中国风电、光伏等新能源装机容量将持续增长，运维需求也将呈指数级上升。“未来的风电场，不仅是发电站而且是数据站。”张特明认为。随着无人化技术的普及，风电场产生的设备数据、环境数据将成为宝贵资源。通过分析这些数据，既能优化运维方案，又能为风机设计、电网调度提供支撑，形成“数据驱动能源发展”的新闭环。

不止于风电，无人化解决方案可复制到光、储、氢等多能融合场景。无人化不仅能保障新能源场站的高效运行，而且能释放大量人力，推动能源行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型。从宁夏戈壁的第一座新能源无人化场站，到未来遍布海陆的智能运维网络，风电运维无人化的革命才刚刚开始。这场革命不仅正在重塑风电行业的运维逻辑，而且为中国能源利用和生产力关系升级写下具有划时代意义的注脚。

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