引言
随着风电（885641）、光伏、储能（885921）装机持续增长，新能源（850101）场站普遍面临分布广、设备杂、工况波动大、运维成本高等问题，传统人工巡检、事后消缺的运维方式已难以匹配规模化、集约化管理需求。数字化、智能化成为行业提质增效的必然方向。
积成电子（002339）深耕能源（850101）电力数智化四十余年，坚持务实研发、场景落地、价值导向，推进AI技术与现场业务融合，形成基于AI的故障预警与基于AI大模型的集控助手两项实用化能力，并在多项目中试点验证、持续迭代，为新能源（850101）场站降本增效、安全运行提供支撑。
一、基于AI的故障预警：隐患识别与趋势判断
直面痛点：传统预警方式存在明显短板
新能源（850101）设备长期处于温度、湿度、载荷多变的环境，轴承、齿轮箱、发电机、逆变器（884304）、储能（885921）电芯等关键部件易出现疲劳、老化、参数漂移等问题，此类异常发展缓慢、初期不明显，常规告警难以捕捉。
传统固定阈值告警存在三点不足：一是告警滞后，超限后才触发，故障易致损伤；二是适应性差，不同季节、负荷、环境下基准差异大，易高负荷误报、低负荷漏报；三是难以识别隐性劣化，亚健康状态逐步发展为停机故障，影响发电量、增加维修成本。
技术路径：用数据建模替代经验判断
系统以真实运行数据、设备台账、历史故障记录、环境数据为基础，通过时序分析、异常检测、特征比对，为每台设备建立动态健康基线，实时对比识别偏离趋势，实现早期异常识别。
系统不追求绝对“零误报”，而是在准确率、提前量、稳定性之间平衡，优先识别影响安全与发电量的关键异常，减少无效告警对运维工作的干扰。
场景适配：覆盖风电、光伏、储能
针对不同设备特点，系统采用差异化算法策略：
风电设备（881280）：重点监测发电机、齿轮箱、变桨系统等关键部件，提前识别温度异常、振动超标、性能漂移等隐患，覆盖三十余种高发故障类型；
光伏设备（881279）：结合逆变器（884304）、组串及环境数据，运用视觉识别与离群分析，及时发现效率偏低、组件衰减、热斑缺陷等问题并定位异常区域；
储能（885921）设备：通过横向比对与趋势跟踪，重点监测电池运行状态与单体一致性，提前识别性能衰减、局部过热、运行失衡等风险。
实践成效：预警准确率稳步提升，提前量明显改善
系统已在多个风电（885641）、光伏、储能（885921）项目落地，多次捕捉设备早期异常苗头，获得客户认可。
典型案例中，某风电（885641）场#58风机定子线圈温度缓慢偏离、145号风机齿轮箱油温持续上升，系统均提前预警、及时处置，避免故障扩大，减少停机风险与维修费用。
内蒙古某集控试点运行五个月，有效预警提前量由小时级延伸至天级，累计覆盖设备147台、形成有效预警524次，推动运维由“报警后再处置”转向“异常显现前介入”，在减少停机、控制维修成本、延长设备寿命方面作用明显。
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二、基于AI大模型的集控助手：面向日常运维的实用化辅助
现实问题：集控运维信息分散、重复工作多
当前集控运维普遍面临系统多、数据分散、重复劳动多等困扰：查数、填表、写日报占用大量时间，故障分析依赖经验、新人上手慢，跨场站对比分析效率低。
成熟方案：本地化部署、安全可控、轻量实用
集控AI助手定位为辅助工具而非替代人工，采用本地部署、数据不出内网、轻量化模型方案，保障数据安全（885942）、控制硬件投入，优先解决高频、重复、耗时的日常工作。
核心功能：聚焦诊断、指标、知识三类场景
系统重点打造三类实用功能，贴合一线实际需求：
诊断辅助：支持量测数据趋势追踪、智能阈值越限识别，可多维度检索故障记录，提供原因分析与跨时段对比，辅助快速定位根因。
指标分析：支持生成核心指标趋势报告、识别异常并短期预测，提供同类横向排名与历史纵向对比，自动生成标准化报表，减少人工统计。
知识问答：面向集控业务提供智能问答，支持对规程、手册、历史记录精准检索，助力经验沉淀与新人上手。
AI助手
应用价值：解放重复劳动，聚焦异常决策，重塑运维工作链路
三类助手覆盖集控运维“查、析、问”主要链路，将运维人员从繁琐检索与重复劳动中解放，聚焦异常判断与处置决策，推动工作模式从“经验驱动”转向“数据与知识驱动”。
三、未来持续迭代，聚焦实用与落地
积成电子（002339）将深化AI预警能力，持续优化算法模型、积累故障样本，并引入设备机理信息与物理方程，将预警能力从“发现异常”延伸至“解释原因、给出处置建议”；推动AI助手从被动响应向主动智能升级，从“人问AI答”转向“AI主动发现、人确认执行”；继续立足客户实际需求，稳步推进技术迭代与场景验证，以可量化、可感知、可复制的实际效果为目标，助力新能源（850101）场站安全、稳定、高效运行。
结语
新能源（850101）运维智能化是长期积累、持续打磨、务实落地的过程。积成电子（002339）依托十多年行业经验，在AI故障预警、大模型集控辅助方面形成实用化能力，试点项目中取得阶段性成效，为客户带来减少故障、降低成本、提升效率、保障安全的实际价值，助力新能源（850101）行业高质量发展，为实现“双碳”目标贡献自身力量。
