传统风电场运维主要依靠现场登塔巡检和后台告警发现设备异常，以事后故障抢修与定期计划检修为主。部分潜在隐患难以及时识别，往往发展至故障报警后才开展消缺处理，被动停机抢修影响发电量；同时，登塔消缺消耗大量人力、车辆资源，运维成本较高。
大唐吉林发电公司新能源事业部胜利风电场深入挖掘机组运行大数据，搭建故障预警分析模型，充分利用SCADA系统历史运行数据，采集风机振动、温度、电流、电压、齿轮箱油温油压、偏航、变桨等运行参数，并结合历史故障台账，梳理齿轮箱、发电机、变桨系统、变频系统等重点部件故障特征，建立故障判别特征库，通过多维度比对研判，实现隐患提前预警。
将实时运行数据与历史正常工况、故障工况数据进行比对分析，识别参数缓慢偏移、趋势异常但尚未触发告警的隐性隐患，提前输出预警清单，并区分一般隐患、重点隐患，推动故障处置由“事后处置”向“事前预判”转变。将预警任务统筹纳入现有作业计划，结合现货电价和风向排程策略，把预判隐患治理集中安排在下风向时段或电价低谷窗口期。通过一次登塔完成隐患核查、消缺处理和结果验证，实现闭环处置。同时，在登塔作业时核对大数据预警隐患的真实情况，并将现场检查结果回输到数据库，持续优化故障判别特征，不断提升预判准确率。
实施该金点子后，预计全年可提升120万千瓦时的电量，有效减少被动停机抢修和登塔消缺带来的人力、车辆资源消耗，降低运维成本，助力场站提质增效。
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