风电场智能运维有了统一标准

近年来，风力发电快速发展，风电场智能运维模式随之兴起，需要建立统一标准。上海电科院牵头编制的国际电信联盟（ITU）国际标准《基于机器视觉的风电场异常自动检测服务和框架》近期正式发布，填补了全球风电运维智能化领域的标准空白。

近期，国际电信联盟（ITU）正式审议通过并发布了《基于机器视觉的风电场异常自动检测服务和框架》国际标准。该标准由国网上海市电力公司电力科学研究院牵头编制，填补了全球风电运维智能化领域的标准空白，也是该院在ITU立项的首个框架类国际标准。

该标准聚焦风电场异常检测，明确了基于机器视觉的异常自动检测系统的基本架构等内容，为全球范围内风电运维智能技术规范化应用提供了统一的技术遵循。

基于机器视觉技术的风电场智能运维需要国际标准统一规范

在推进“双碳”目标、加快构建新型电力系统的背景下，风电作为一种可再生能源，成为推动能源结构转型、保障电力供应的重要力量之一。数据显示，截至2024年年底，全球风电装机容量累计超1000吉瓦，我国风电装机规模已连续15年居世界第一。

风机那么高，如何做好日常运维？传统的人工巡检模式要靠运维人员爬上约百米高的塔筒检查，或是使用望远镜在地面上观测。这种模式不但效率较低，而且在恶劣天气下存在安全风险，不易发现毫米级的早期缺陷，难以适应大规模风电场群的运维需求。

机器视觉技术在风电场异常检测方面优势明显。安装在高空塔筒、机舱等位置的高清摄像装置与智能算法配合，可全天候不间断监测风机叶片等关键部件状态，精准识别毫米级损伤与异常情况，大幅提升风电场运维的效率与质量。基于机器视觉技术的风电场自动检测技术目前已进入应用阶段，正深刻改变着传统运维模式。

然而，此前在风电运维领域应用机器视觉技术缺乏国际标准，技术规范、数据格式、分析框架及服务流程不统一，导致不同风电设备运维厂商的运维监测系统数据不兼容、算法各异，检测结果难以互认，制约了该技术在全球范围的规模化推广。

团队的标准提案从80多项国内标准提案中脱颖而出

风电场可靠运维关系着风电消纳与电网安全运行。2023年年初，上海电科院立足国内风电发展实际，联合国内风电企业、相关设备制造企业及智慧物联企业组建标准编制柔性团队，结合不同区域风电场地域特征，提出了智能化检测技术路线图。

团队前往上海奉贤海上风电场、上海东海大桥海上风电场等多个风电场调研，并与中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司等设计单位交流研讨，为标准方案的技术细节与参数设定打牢根基。标准提案形成初稿后，团队与国内外风电领域技术专家多次讨论，反复打磨标准的业务流程、技术需求和功能框架等内容，确保标准提案具备可操作性、可实施性。

在标准提案申报阶段，团队两次到北京参加国际标准对口组、工业和信息化部的评审。经过激烈的竞争，团队的标准提案从风电场领域的80多项国内标准提案中脱颖而出。2023年7月21日，经多轮专家评审论证，《基于机器视觉的风电场异常自动检测服务和框架》在ITU总部所在地瑞士日内瓦立项。

为全球风电运维领域建立了统一的技术语言

在后续两年多的标准编制过程中，团队与来自欧洲的专家进行了数十轮技术讨论，就数据格式、分析框架等关键技术内容达成共识。在标准审议阶段，一位审议专家对于标准中多源数据融合分析框架有疑虑。团队在一周时间内，整合了国内多个示范项目的实测数据，构建了验证模型，用翔实的数据和清晰的逻辑回应了关切。

今年10月17日，随着ITU第21研究组（ITU-T SG21）全体会议委员表决通过，该标准正式获批发布。该标准明确了机器视觉风电场异常检测系统的核心技术要求，涵盖数据采集质量、图像分析算法、故障诊断精度、预警响应机制等关键指标，同时规范了系统测试条件、测试方法与验收标准，推动全球风电运维智能化建设迈入规范化、标准化阶段。

这一标准为全球风电运维领域提供了统一的技术语言，实现了不同国家、不同风电设备运维厂商的运维监测系统数据互通和结果互认。这意味着，一座位于国外的风电场采用符合此标准的中国解决方案，其检测结果能够与全球任何地方的同类运维监测系统检测结果对标，显著提升了风电运维的国际化水平与协同效率。

从2014年立项直流偏磁领域的国际电工委员会（IEC）标准，到如今在电力机器人、电力储能等多个方向形成系统化标准布局，上海电科院在国际标准领域实现了从“单点突破”到“集群引领”的跨越。