项目背景

谷盛能源是一家专注于风电场建设与运维的能源企业，在加拿大西部运营多个大型风力发电集群。随着机组数量快速扩张，传统的周期性检修制度面临人工负担重、计划失效率高、故障响应滞后等问题。为提升整体设备管理水平，公司决定实施智能检修系统与预测性运维机制，以降低非计划停机率并提升运行可靠性。

核心做法

项目采用边缘计算与物联网技术，将关键设备的温度、振动、电压、电流等运行数据实时采集至本地控制单元，初步处理后上传至云端平台统一建模分析。平台搭建设备健康度评分系统，对异常趋势进行多维度建模预测，生成风险等级预警。运维调度系统与平台集成，实现任务自动派发、维修闭环记录与人员工作轨迹回溯。技术团队还引入“智能养护日历”，对每一台机组生成动态检修建议计划，避免资源浪费与重复检修。系统支持远程可视化监控，并与企业ERP系统打通，形成管理与执行一体化机制。

取得成效

系统投入运行后，风电场机组平均故障率下降28%，非计划停机时长缩短52%，人均巡检频次下降35%，大幅减轻一线工作负担。预测性故障预警平均提前48小时发出，为现场运维提供足够响应窗口。项目使年度设备维护成本节约约11%，机组平均可用率提升至98.3%。系统经验现已在公司其他新能源项目中推广复制。

经验启示

设备运维的智能化转型应从“按时检修”转向“按需检修”，关键在于数据驱动与机制闭环的协同运行。本案例表明，在高设备密度、运行环境复杂的能源行业，智能预警系统可显著提升资产运营效率与安全水平。