12月7日，國家能源集團龍源電力工程技術公司研發(fā)的基于偏航動作的機艙振動異常預警模型打破原有單一異常故障預警邏輯取得新突破，該模型可定位到各種關聯(lián)工況下因機艙振動導致的風機故障，實現(xiàn)從點到面的振動預警，達到了精準預測和提前預警的效果，顯著提升了風電場運維效率。

該模型在單一診斷基礎上進行故障原因深度關聯(lián)，給出不同工況下機艙振動的異常原因分解。通過采用秒級運行數(shù)據(jù)，結合偏航動作與風電機組待機的下運行狀態(tài)，分別進行歸類，利用機器學習關聯(lián)規(guī)則算法區(qū)分待機下側向振動異?；蜉S向振動異常，同時給出在偏航動作時機艙振動超限值的異常告警。該模型可有效解決并提前發(fā)現(xiàn)機艙振動導致的故障，減輕運維人員檢修負擔，提升運維效率，為風電場挽回相應的電量損失。

該公司提出的機艙振動關聯(lián)類模型的成功開發(fā)，實現(xiàn)了從零到一的突破，極大程度減少了在各種關聯(lián)工況下因機艙振動導致的風機故障，同時該模型的成功應用助力了風電機組的智能化運維，為集團公司兩化融合與區(qū)域維保建設推波助瀾。