高质量数据集典型案例 | 基于多源数据融合的风电项目高质量数据集

　　推荐单位：中国船舶集团有限公司
　　申报单位：中船科技股份有限公司
　　一、背景
　　风电数字化发展需要高质量数据支撑，但数据融合困难，影响运维、设计和项目管理效率。本案整合项目勘察设计、设备运行、供应链等全生命周期多源数据，融合风机机理、人工智能算法及运维知识，构建覆盖“研产供销服”的高质量数据集，形成百余条数据资产目录。打造三大核心应用，实现故障诊断准确率提高10%以上，单机组年可利用小时提升50小时、运维成本降超10%。推动行业由经验驱动转向数据驱动。
　　二、方案和成效
　　一是多源数据融合驱动全生命周期智能升级。整合设备运行（SCADA/CMS）、项目勘察设计、供应链等全环节数据，融合风机机理、AI算法与运维知识，构建覆盖“研产供销服”的高质量数据集，形成百余条数据资产目录，为风电智能化奠定坚实数据基础。
　　二是创新技术突破构筑核心应用能力。建立风电三大核心应用，风电机组诊断微服务应用融合SCADA与多源振动数据，通过特征提取与深度神经网络开发50余个模型，实现故障精准预警；风电场智慧规划与设计应用基于遗传算法、粒子群优化等模型，支持多目标自动优化机位布局，三维可视化输出方案，缩短设计；风电项目感知及决策支持集成物联与业务系统数据，强化供应链协同与项目穿透式管理，提升运维及产业链效率。
　　三是智能平台赋能驱动显著降本增效。三大核心应用协同实现运维成本降低10%以上、单机年可利用小时增加50小时，显著优化项目成本；规模化应用支撑年新增发电量约8亿度（按8000台装机测算），减排二氧化碳25万吨，同步降低非计划停机风险，全面提升发电效能与产业链经济性。
　　三、创新点
　　一是构建多源融合的风电智能诊断体系。整合风机运行、气象监测、振动信号等多维数据，建立覆盖9类核心部件的故障特征库，研发基于深度学习的动态诊断模型，实现早期故障识别准确率≥80%，推动行业从经验运维向精准诊断转型。
　　二是创新海上风电智能运维方案。融合船舶调度、备件库存、海况预测等数据，开发智能排程优化算法，实现运维路径、备件调配的自动优化决策，综合降低海上风场运维成本，解决传统人工排程效率低下的行业痛点。
　　三是研发数据驱动的风场设计技术。通过测风塔、卫星遥感等多源数据融合，构建CNN-LSTM混合预测模型，显著提升风资源评估精度，设计周期缩短20%，为风电场建设提供可靠技术支撑。