风电叶片巡检需求分析
发展可再生能源是实现我国碳中和目标的重要手段，是解决我国能源需求和环境问题的有效方式。风电作为一种清洁能源，在碳中和过程中扮演重要角色，有效提升能源采集效率。双碳目标下，新能源电力在能源和电力消费中的比例快速提升。
然而，占据到风机总成本 24% 的风机叶片，是风力发电机的核心部件之一，同时也是成本最高的零部件，运行状态直接关系到风机的性能以及效益。由于全天候高空工作，风机叶片时刻遭受着各种介质侵蚀或影响，承受载荷大，使得风机叶片故障、破损出现频率高，而为保证发电机组的正常工作和寿命，风电巡检人员需定期对风机叶片进行巡检。
叶片损伤若没有及时发现，带病运行下存在安全隐患，同时影响机组的气动性能，造成捕风性能下降。据 2020 年来倒塔机组不完全统计数据得出，“叶片撞塔”是倒塔的重要因素与直接导火线。不可否认的是，叶片的生命周期管理、缺陷监测手段和维护成本等现实问题，正在很大程度上制约着风力发电的智能化、可持续性发展。
风电机组叶片巡检挑战重重
风电机组叶片的巡检存在着多个挑战，其一是点位分散，机组间距大于 2.5 倍的机组风轮直径；其二是占地面积广，10 万千瓦风场占地面积超过千万平方米；其三是位置偏远，多位于偏远的山区、荒漠、海上等地；最后是不可避免的高空作业，风机轮毂高度在 70-170 米之间，巡检管理困难重重。人工检查不可避免存在作业时间的不确定性，并且伴随着潜在的高空巡检危险风险。也因此，人工巡检方式已逐渐无法满足日益增长的风电巡检需求。近年来，无人化巡检技术不断涌现，其能够利用前端巡检系统和人工智能 AI 算法，在不需要长时间段的认为干预情况下进行自主操作或管理，对工业巡检影响逐渐显著。
当前，以无人化、全天候、视频监测的智能无人巡检系统被认为是最符合风电叶片巡检的发展方向。一方面，利用清晰度较高的视频监控系统代替人工巡检作业，可有效降低人员风险，保障生命安全。
智能化、无人化巡检技术分析
无人化巡检系统主要采用光学、声学、热学等三种检测技术对风电叶片进行检测，其中又以光学为主。光学技术采用的是可见光摄像头进行巡检，一般为人工检测或人工智能检测两大类型。
基于风电机组的超高特性，目前基本上是通过无人机携带高清或超清可见光摄像机，对风机叶片进行拍摄，巡检拍摄到的数据上传云服务，后台经由人工审核，判断叶片缺陷并进行人工定位，对人员的依赖性比较大，容易存在漏检的情况。
虽然当前逐渐出现由无人机进行拍摄于关键部位识别，并自动形成巡检数据报告，但无人机形式自身所存在的“限时段”“一旦失联坠毁损失巨大”等缺点依旧难以避免。一个不可忽视的现实问题就是，因风电场往往地处偏远，风机排布分散，部分塔位与人车所能到达的地方存在的高度差可以超过 1000 米，甚至超过 2000 米，这对于无人机巡检的可靠性提出了相当巨大的挑战。从前端观测、中端分析到最后的维修，现阶段几乎处于“刀耕火种”的原始人时代，这在风机越来越大、越来越高，以及海上风电越来越发展的背景下，传统的巡检方式显得既危险又低质低效。
国产 8K 监控厂商博冠光电目睹行业情况，决定通过 8K 超高清前端采集技术打造风机超高清智能巡检系统，助力风电场实现风机集中统一管控。其利用旗下运用多年的 8K+AI 技术建立设备在线智能监测系统，结合前端 8K 摄像机设备进行远程智能巡视，达到运维管理过程中的可视可听。
旗下 S 系列 8K 监控摄像机采用 M4/3 画幅 CMOS, 相比普通变焦相机，它的拍摄范围更广，拍摄内容更全面。同时，16 倍于 1080P 的分辨率又能保证拍摄画面的清晰度，确保图像放大后依然能清晰地展示出叶片表面磨损、凹痕等各种细节情况。风机叶片转动时，叶尖瞬时速度可高达 200-300 公里 / 小时。如果快门速度达不到一定要求，拍摄出的画面就会出现变形和拖影，直接影响风机叶片的巡检效果。因此，快门速度是影响风机智能巡检的重要因素之一。博冠 8K 摄像机快门速度最快可达 1/156250 秒，完全满足高速转动时清晰记录风机叶片的条件，真实还原叶片高速转动时的瞬时状态。
前端超高清采集技术对风机叶片进行智能抓拍，上传至系统进行 AI 检测，及时发现异常并告警，将巡视结果分级推送给值班人员，实现人工巡视向智能巡视的模式转变，为“无人值班、少人值守、集中监控”的智能化运维管理新模式提供有力支撑。减少运维人员例行巡视工作量，降低巡检人员高空作业风险，实现智能高效的设备数字化、精细化管理。
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