风电运维团队最头疼的就是叶片巡检。传统人工吊篮方式不仅危险，还存在三大致命伤：巡检周期长（单个风电机组平均耗时4小时）、缺陷识别率低（裂纹漏检率超30%）、数据无法结构化归档。某风电场曾因2mm裂纹未被及时发现，导致叶片断裂造成直接损失380万元。
方案解析：无人机+AI的闭环检测体系
我们开发的BVS-AI视频分析系统，通过三个技术层级实现叶片全生命周期管理：
1. 前端采集层：大疆M300RTK无人机搭载2000万像素光学变焦云台，飞行轨迹精度达厘米级，单次起降可完成3台风电机组巡检
2. 边缘计算层：机载NVIDIA Jetson AGX Orin实时处理4K视频流，采用轻量化YOLOv5s模型实现叶片表面缺陷初筛
3. 中心分析层：部署在风电场的BVS-AI视频分析服务器运行ResNet50深度模型，对回传图像进行亚毫米级缺陷定位（最小识别0.5mm裂纹）
系统创新性地采用大小模型协同架构。小模型（2.3MB）负责飞行过程中的实时预警，大模型（186MB）完成精细化分析，误报率控制在3%以内。某50MW风电场实际应用中，巡检效率提升6倍，年运维成本降低42万元。
核心检测能力
- 裂纹识别：支持横向/纵向/网状裂纹检测，精度±0.3mm
- 雷击损伤：基于碳纤维材料反射特性分析，定位烧蚀区域
- 涂层脱落：通过色差分析与边缘检测算法，识别最小5cm²缺损
- 前缘腐蚀：结合气象数据与图像特征，预测腐蚀发展速率
系统特别强化了抗干扰能力。在内蒙古某风电场实测中，成功克服沙尘、强光等恶劣条件，叶片前缘腐蚀识别准确率达到91.7%。
交付优势
1. 接口兼容：提供标准RESTful API，已成功对接金风、远景等主流SCADA系统
2. 设备利旧：支持大疆MS210、禅思H20等存量无人机接入
3. 快速部署：从设备进场到系统联调不超过3个工作日
4. 算法迭代：每月更新叶片缺陷数据库，2023年新增冰雹损伤识别模块
我们为华能集团某200MW风电场实施的案例中，仅用2周完成全场64台机组巡检系统部署，第一年即发现重大隐患17处，避免潜在损失超2000万元。
技术差异化
- 算法沙盘技术：允许客户自主调整裂纹判定阈值（0.5-3mm可调）
- 双算力支持：同时适配国产昇腾910B与英伟达A100加速卡
- 运维看板：可视化展示叶片健康度趋势图，支持PDF/Excel双格式报告导出
国家高新技术企业资质背书，15年电力行业深耕经验。在青海共和特高压配套风电项目验收中，我们的系统检出率比第三方检测机构高出12个百分点。
立即扫描网站右下角的二维码或拨打联系电话，我们的解决方案专家将为您提供一对一免费咨询，助您快速解决业务难题！