智能机械与光机电一体化

随着新能源发电占比持续提升，河北京电新能源集团现有场站面临运维效率低、故障响应滞后、数据分析能力不足等问题。传统人工巡检模式难以满足大规模光伏/风电场的精细化管控需求，设备亚健康状态识别率不足30%，年均因故障导致的发电损失超千万千瓦时。同时，集团计划未来三年新增1.5GW装机容量，亟需通过智能化手段实现“少人值守、精准预警、高效决策”的运维升级，以应对高比例可再生能源并网下的运营挑战。

需攻克四大核心问题：1）多源异构数据融合难题，现有SCADA、气象、设备台账等系统数据孤立，实时分析延迟超10分钟；2）早期故障精准预测，当前阈值告警误报率超40%，需基于AI实现设备退化趋势建模；3）运维资源优化调度，缺乏对人员、车辆、备件的动态路径规划能力；4）光/风功率预测精度不足（RMSE>15%），影响电网调度。要求系统兼容集团现有华为/金风等主流设备协议，并支持增量扩容至2000+台设备接入。

1）构建统一物联网平台，实现设备数据采集时延<1秒，数据融合分析响应时间≤3秒；2）开发AI预警模型，使齿轮箱、逆变器等关键设备故障提前24小时预测准确率≥90%，误报率<10%；3）集成数字孪生技术，实现运维工单智能派发效率提升50%，备件库存周转率提高30%；4）提升功率预测精度，短期预测（0-72小时）RMSE≤8%，超短期（0-4小时）RMSE≤5%；5）支持移动端实时监控，异常事件5分钟内推送处置方案，年故障停机时间减少40%以上。