昨日，为促进我国无故障风电场建设，加强风电技术监督和典型故障案例交流，深入分析故障处理措施，交流运维检修新技术新产品应用，2023 年全国风电技术监督年会暨风电典型故障案例交流年会在南京顺利召开。
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相比于煤、石油这类化石燃料，风力发电自带的清洁性与可再生性显而易见，它的出现不仅降低了我国电力供应对于传统能源的依赖程度，减少了二氧化碳的排放，还促进了区域的科技创新和进步，推动了新材料、新技术的研发和应用，间接助推了我国的经济发展，增加了就业岗位。
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然而面对如此庞大的风力发电机，如何对风机的运行状况和叶片状态进行快速、高效、专业地检测，如何在检测的同时保持发电的连贯性，如何保障检测人员的生命安全皆成为摆在眼前的难题。
肖素枝提出，当前能源发电场生产规模逐渐扩大，对生产效益精细化的要求不断提升，以某20万千瓦风机风场每台机组停机检测时间1小时计算，约损失200000KWh电量。按照电价0.5元每KWh计算，整个风场停机叶片巡检一次共损失20万元人民币，每年平均检测2-4次叶片，每年的停机费用相当于损失40-80万元人民币（环境差异原因可能和实际数字有差异)，由此带来的经济损失不容小觑。
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而且风叶位置较高，裂缝等微小故障点难以发现，传统风机巡检主要为目测检查，形式上分为高倍望远镜、高空绕行下降目测检查和维修平台检查，这些方法均不同程度的存在检查效率低、经济成本高、高空坠落安全隐患等问题。针对于此，多米体育自主研发的多米体育御风无人机风机巡检平台直击行业痛点。借助无人机、多米体育天斗机载AI控制模块、高速云台相机的有机结合，实现巡检的无人化监测，以无人机高空飞行的优势代替人工攀爬巡检，不仅保障了运维人员的生命安全，减少高空作业的危险性，还真正做到了无需停机即可随到随检，大大减少了风机发电量的损失。
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巡检过程中，无人机在多米体育御风的加持下，依托人工智能深度学习识别算法，辅助雷达测距技术和智能航线规划技术对风机进行拍摄。无人机可在风机旋转直径虚拟球外40-60米完成自动拍摄，借助高速云台相机对60米以下的风机仅拍摄1-2张照片即可满足单个叶片拍摄要求，克服了以往变焦镜头拍摄同样叶片需要40多张照片带来的照片拼接复杂，效果不能保证的难题。
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在此基础上，无人机可精准发现风机叶片故障点，实时传送数据至管理中心后台，帮助运维人员高效及时地发现风机缺陷，协助管理人员快速完成决策分析，节约整体巡检时间，扫清视觉盲区，巡检时间可缩短至三分钟，效率是传统巡检的几十倍。
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从当前风电发展的趋势可以看出，新能源在技术的推动下将持续向智能化、无人化、高效化、专业化的方向迈进。多米体育作为深耕于无人机新能源专业化巡检中的一员，不仅要实现无人机在操作上的真正无人化和智能化，更要实现无人机与多元场景的紧密融合，着力为推动经济、环境和人之间的有序调和贡献科技力量。
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