客户需求 ：风电是未来最具发展潜力的可再生能源技术之一。纵观风电场的全寿命周期，运维成本约占运营成本的25%-30%，如何有效降低运维成本成为客户运营关注的重点。当前普遍存在以下问题 ：1）风电场多位于偏远地区，设备发生故障后维修困难 ；2）设备维修受风力等不可控自然因素影响大 ；3）传统单一数据建模实现的预测性维修系统，存在传感器和数据量不足、虚报和漏报较多、准确率受限等难题。

针对性解决方案 ：

● 风电场数字孪生体模型构建。从风电场运营的体系维度，将运营需求拆解到人、机、料、法、环、测六个重要维度，对环境、设

备、人员、管理流程进行数字孪生体的构建，并通过数字线程对多孪生体进行装载、协作、融合等操作和调度，最大程度地反映风

电场运维的实际业务需求

● 复杂多维信息的可视化监测。通过构建基于 IFC 标准的风场环境与风机系统内在发电工艺的三维模型，能够将 3D GIS、BIM 信

息、风机 CAD 模型进行有机结合，在虚拟空间中建立全面的生产感知力。工作人员可以清晰、明确地掌握发电规律，及时作出调

整，避免因为运维活动安排不当带来资产和发电量的损失

● 多因素融合实现故障诊断和预测性维护。基于风机设计数据、运维数据、故障模式的综合分析，对于不同部件采取针对性的孪生体

建模方法。通过构建的混合模型来完成发电机绕组状态监控、故障预测、仿真推演等应用，并能够利用实时采集到的风机运行数据

进行模型结构和参数的自我学习与持续优化

● 多领域实时仿真推演。数字孪生模型贯穿于风电机组各系统全生命周期的各个阶段，并能够融合关键组件特性，高精度地对整机动

态载荷进行实时仿真推演，可实现风电机组的多领域融合数据映射，并具备预测未来运行态势的能力

客户价值 ：开发的基于混合建模的风电场数字孪生系统，有效提高了复杂业务场景下风电场运营和风电机组的智能化运维水平，同时也为风电机组研发和风电场设计过程中的虚拟试验验证等应用，提供了宝贵的综合孪生体模型和真实运行数据支撑。