新能源
风电场预测性维护
客户: 某大型国有电力集团
35%
停机时间减少
避免了突发重大故障
-25%
运维成本
从故障维修转向按需维护
+3年
资产寿命
延长了核心传动部件寿命
业务挑战
"偏远风电机组故障后维修成本高，且计划外停机造成巨大损失。"
解决方案
部署振动、温度和声学 IIoT 传感器，使用时间序列模型提前 7-14 天预测故障。
核心功能与技术
- 多模态传感器融合
- 时间序列异常检测
- 智能维护调度
- 数字孪生可视化
"偏远风电机组故障后维修成本高，且计划外停机造成巨大损失。"