工作人员用大型无人机巡检。
大叶片，动辄五六十米，在风的吹动下，旋转着为远方输送清洁电力。
小叶片，不过三十厘米，在算法驱动下，旋转着为风机运行提供保障。
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在青海这片“风”“光”无限的土地上，国家黄河公司率先在风机叶片智能巡检方面作出突破，讲述了风机与无人机的故事。
随着风电生产管理逐渐朝着精细化方向发展，对风机核心部件的运维水平也提出了越来越高的要求。风机叶片因为制造缺陷以及运输、吊装、运行阶段造成的损伤难以在第一时间发现，存在非常大的安全隐患。叶片巡检常规作业，往往采用望远镜、吊篮、蜘蛛人、回形平台进行，效率低、强度大、安全风险高，还要承担停机损失的发电量。
黄河公司现有风电装机达488.95万千瓦，共1868台风机，巡线线路超过3000公里，需要穿越沙漠、戈壁、沼泽……对于这项艰巨的任务，沿用传统方式对风机叶片进行巡检无疑是对人力物力的资源浪费。
如何探索新的巡检方式，为艰苦一线的员工减负？早在“十四五”的开局之年，黄河公司海南风电分公司便依托黄河公司数字化建设总体方案，开启了风电场智能化、数字化的布局：利用分公司检测中心的人才、机制优势，打造一支精干的专业化队伍；成立“睿风”创新工作室，学习行业内先进经验、推动科研项目高质量落地。
经过调研，黄河公司最终决定以无人机为基础开展叶片巡检新模式。但在行业内，无人机叶片巡检需要高度依赖操作手的技术水平和判断能力，实际参与场景少，且存在电池续航短、机械故障率高、效率低等问题。
面对这些难题，黄河公司创造性地将AI(人工智能)系统融入无人机实际应用，以人工智能为无人机巡检赋予智慧动能，在前期收集完成各风力发电机组的数据基础上，将平均60分钟每台的叶片巡检速度缩减到15分钟每台，将平均120分钟每台的故障识别缩减到15分钟每台，作业效率大幅提升。
为解决续航问题，在实验论证诸多机型后，黄河公司选用并定制改装大疆M300 RTK为无人机飞行平台。热插拔、50分钟理论续航、抗风等级15米每秒、15公里图转等傲人数据，配合搭建的地面RTK精准定位系统，有效保证了无人机在一组电池作业中，为2台风机完成叶片、塔筒精细化巡检任务，基本解决了业界痛点。
“作业过程中，只需要监控遥控端屏幕，无人机自动起飞后，会自动前往被检测的风机轮毂上方校对之后开始检测作业。”逯登凯说。他是黄河公司海南风电分公司检测中心油化班副班长，国家电投“建功创一流”无人机巡检技能竞赛个人三等奖获得者。在无人机科研项目中，他带领检测中心无人机小分队实验论证数十种无人机检测方案，行进千余公里巡线线路，为服务平台录入了一千余台风机的实测数据。
“现在这个提示表明的是当前风机的叶片及塔筒数据已经传输到分析平台，可以直接按照规划路线开始下一台风机的巡检任务。”逯登凯对旁边的学员解释，在巡检技术取得突破的现在，作业人员的准入门槛越来越低，需要徒步前进的路段越来越少，检测水平及巡检效率大幅提升。
“据测算，使用新模式巡检以后，在无人机使用寿命期间，最多可以降低各项成本1500万元，每年增发电费三百余万元。”黄河公司海南风电分公司创新工作室负责人孙志远说，“这项技术刚刚荣获了2021年电力科技管理五星创新成果。接下来，我们将把科研重心放在研制风机叶片内部巡检机器人上，以便形成内外联动的巡检模式，以科技创新助推风电运维快速发展。”
经过实践论证，黄河公司最终形成了低速状态精细化拍照、正常运行状态整体轮廓视频拍摄的两套风机叶片及塔筒自主巡检应用模式，可分别开展精细化、标准化检测，并建立AI自学练习服务平台，不断提高无人机巡检的精度和速度。
远在海南藏族自治州的切吉西风电场境内，逯登凯等人坚守在风机机组下，等待无人机今日份巡检工作的完成。举目望去，“大叶片”与风共舞、蔚为大观；“小叶片”上下环绕、不离不弃。低下头来，屏幕已经显示出上一台风力发电机组的叶片及塔筒分析数据，余晖下，逯登凯等人的身影被无限拉长……
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