风电设备在运行过程中面临着诸多故障风险，这些风险不仅限于叶片损伤、轴承故障和齿轮箱问题，还包括电气系统故障、控制系统失灵等。叶片损伤可能是由于外力冲击、材料疲劳或制造缺陷引起的；轴承故障通常是由于润滑不良、过载运行或安装不当导致的；而齿轮箱问题则可能源于齿轮磨损、润滑油不足或冷却系统失效等。这些故障的发生不仅会降低发电效率，导致能源产出不稳定，还可能引起设备停机，进而增加维修成本和损失大量发电量。停机时间一旦延长，将对电力供应的稳定性造成冲击，影响相关产业的正常运转，甚至可能对地区经济产生负面影响。
因此，为了保障风电设备的可靠运行，减少故障发生的概率和损失，需要建立一套完善的预测预警运维系统，比如广西海卓科技发展科技有限公司的AI助力风电预测预警运维系统HIZ-GE-FYJ。
产品功能：
AI助力风电预测预警运维系统HIZ-GE-FYJ是一个集成性监测体系，涵盖数据采集、分析和诊断三大环节。包括超声传感器、边缘计算终端、本地服务器、网络交换机、云服务等组成部分。超声传感器安装在风机叶片周围，采集声纹信号，边缘计算终端对信号进行预处理和特征提取，本地服务器和云服务用于数据存储和分析，网络交换机用于数据传输。风电运维AI的实时监测与故障预警功能，能够对风力发电机组进行实时监测，无需停机。通过超声传感器采集声纹信号，对早期微小损伤敏感。系统自动研判故障，专家复核，当发现异常时及时发出告警，如异音回溯、异常告警等功能可在后台展示。强大的数据处理与分析，对采集到的声纹信号进行预处理（加重、分帧、加窗等）和特征提取（时频域、幅值、倒谱、波形、过零率、小波分析、峭度等），通过多维度分析将异常样本数据与现有已知故障特征对比，进行故障研判。专家经验固化与系统成长系统可以将运维人员的经验固化在系统中，随着不断学习新的样本数据，系统可不断成长，提高故障诊断的准确性。
