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在全球能源转型向纵深推进、我国“双碳”目标稳步落地的时代背景下，海上风电已成为清洁能源版图中增长最快、潜力最大的核心板块。作为全球海上风电装机容量第一的国家，中国正加快建设规模化、智能化、高效化的海上风电场，推动能源结构向绿色低碳转型。然而，在产业高速扩张的背后，作为风机“心脏”的叶片巡检与运维环节，长期面临续航能力不足、数据传输不畅、运维模式滞后三大行业性难题，严重制约着海上风电的安全运行效率与全生命周期价值释放。
面对这一制约产业升级的瓶颈，盐城工学院风电之眼团队立足江苏盐城海上风电产业集群实地场景，历经多轮技术方案迭代与行业专家论证，果断摒弃不切实际的硬件改造思路，转向系统集成、算法赋能、场景适配的务实创新路径，成功研发出“风眼智维”——基于自动机巢协同的海上风电数字孪生智慧运维系统。该系统以“海—空—岸”一体化协同为核心架构，通过三大关键技术创新，打通海上风电巡检运维全流程堵点，实现从“被动检修”向“预测性维护”的跨越式升级，具备高度的工程可行性。
创新一：塔机平台机巢协同补给，实现无人机“理论无限续航”
针对无人机续航短板，团队创新提出基于风电塔机平台的“巢—机协同”自动换电/充电中继站技术，利用海上风电场现有基础设施，构建分布式智能补给网络。该方案的核心设计在于：在风机塔筒顶部机舱平台、塔筒底部电气平台或岸基升压站，定制部署防盐雾、防风、防水、自动温控的智能自动机巢，直接接入风机自身发电的市电系统，经稳压转换后为无人机提供高功率快充或机械换电，完全满足高频次巡检作业需求。
创新二：端边云分级边缘计算，依托光纤专网打通数据传输瓶颈
针对海上数据传输不畅、带宽稀缺的痛点，团队构建“端—边—云”三级分级边缘计算体系，并创新利用风电场既有SCADA海底光纤专网实现数据回传，彻底摆脱对公网的依赖，实现“海量数据本地处理、有效数据极速回传”。
具体流程分为三级：
1.端侧初筛：无人机机载AI芯片对拍摄影像进行初步过滤，剔除模糊、无效画面；
2.边缘精滤：机巢内高性能边缘计算终端对高清影像进行AI推理与特征提取，滤除90%以上无缺陷背景数据，仅保留缺陷位置、类型、尺寸、关键帧等结构化有效信息；
3.云端汇聚：极小体量的特征数据通过光纤专网实时回传至岸基中心，时延低、无丢包、不拥堵。
创新三：数字孪生+物理信息融合AI，实现预测性维护与全生命周期管理
针对行业“只识别、不预警、不预测”的运维短板，团队放弃不切实际的内部缺陷检测，创新采用“由表及里”算法推演路径，以表面缺陷数据为输入，构建叶片数字孪生模型，实现从“缺陷检测”到“寿命预测”再到“运维决策”的全链条升级。
目前，“风眼智维”系统已完成整体方案设计、核心算法开发、场景仿真验证与可行性论证，形成完整技术壁垒与创新体系。团队正积极对接盐城本地海上风电运营企业，推进实地测试与试点应用，加快技术成果产业化落地。
在“双碳”目标引领下，海上风电正迎来智能化升级的黄金机遇期。以“风眼智维”为代表的青年创新力量，将持续聚焦产业痛点、深耕技术创新、推动成果落地，用青春智慧破解行业难题，以科技力量赋能清洁能源发展，为实现科技强国、能源强国、制造强国贡献青年一代的责任与担当。
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