风电场的风机叶片裂纹、塔筒倾斜、齿轮箱油温异常，这些问题往往在人工巡检时难以发现。我们遇到过太多业主的抱怨：巡检成本高。响应速度慢。漏检风险大。在内蒙古某200MW风电场，仅因齿轮箱故障未及时发现，导致机组停机维修直接损失超80万元。
硬件+算法的全栈解决方案
倍特威视BVS-AI视频分析服务器采用热成像+可见光双光谱融合技术，通过以下技术组合实现精准监测：
- 叶片损伤检测：基于YOLOv5改进的轻量化模型，对裂纹、雷击痕的识别准确率提升至98.7%
- 塔筒姿态监测：内置倾角补偿算法，在6级风况下仍可保持±0.5°测量精度
- 齿轮箱在线诊断：通过红外热成像监测油温变化，提前72小时预警机械故障
在新疆达坂城风电场的实测数据显示，系统将故障平均响应时间从原有的人工巡检周期的7天缩短至2.3小时。运维成本降低56%。
三大核心能力支撑场景落地
全天候监测体系包含：
1. 前端采集层：支持接入现有IPC摄像头，最大适配距离800米的超远距热成像仪
2. 边缘计算层：内置国产华为昇腾310芯片，单台服务器可处理32路视频流
3. 平台分析层：提供标准RESTful API，与SCADA系统对接时间不超过2人日
某央企新能源集团部署后，实现：
- 叶片异常识别准确率：92.4%（传统方式为68%）
- 塔筒倾斜预警提前量：平均41小时
- 设备故障误报率：＜3次/月
交付优势构建竞争壁垒
我们理解集成商最关心三点：利旧改造。快速部署。持续迭代。方案采用：
- 硬件兼容：支持海康、大华等主流厂商摄像头直接接入
- 部署效率：标准风场（50台机组）完整部署周期≤15天
- 算法更新：通过远程算法沙盘推送更新，无需现场升级
国家高新技术企业资质背书，15年视觉分析经验积累。在电力行业已落地47个风电项目，包括：
- 江苏如东海上风电智慧运维系统
- 宁夏贺兰山百万千瓦级风电基地
- 云南高山风电场防覆冰监测
采用大小模型协同架构，既保证大模型的分析精度，又通过小模型实现边缘端实时响应。支持华为Atlas、寒武纪MLU等国产算力平台，满足信创要求。
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