近年来，我国加快构建清洁低碳能源体系，风电装机总量不断增加，截至24年10月底，全国累计风电装机容量4.9亿千瓦，同比增长20.3%，连续多年位居全球第一。

因叶片失效导致的发电量损失超40%

随着风电装机总量的逐渐增加、风电场规模的逐渐扩大，风力发电机的稳定运行与维护却面临着一系列挑战，尤其是风机叶片这一关键部件。据统计，叶片的价值占到装机成本的约20%，而因叶片失效导致的发电量损失更是超过了40%。

风机叶片常年高空运行，易受环境影响，出现涂层破损、前后缘开裂、裂纹等问题，这些问题若不能及时发现并修复，将严重威胁风机的稳定运行。与此同时，风机叶片长度的不断增加，结构强度面临更为严峻的考验，结构安全裕度逐渐降低，风机叶片的定期巡检成为保障风机安全运行不可或缺的一环。

低效、高危、有盲区，人工巡检难满足

传统的风机叶片巡检方式主要依靠人工攀爬或吊篮进行，这不仅效率低下，还存在极大的安全隐患。此外，使用望远镜等设备检查叶片也存在视角受限、主观性强等问题，难以发现深层次缺陷。更为重要的是，传统巡检模式无法应对日益庞大的巡检任务量，巡检数据的碎片化管理也使得缺陷分析和决策支持变得尤为困难。因此，探索更高效、更安全的巡检方案，已成为当前风力发电领域亟待解决的问题。

复亚智能风机全自动巡检解决方案

针对上述挑战，复亚智能正式推出了风机全自动巡检套装。该套装主要由算力模块、激光雷达、全自动风电巡检软件、无人机与数据管理平台等构成，通过自动识别航向角、动态规划巡检航线、自动飞行拍摄、AI缺陷分析、巡检数据分析管理等，彻底改变了传统巡检模式，实现对风机叶片的高效、精准巡检。

无需停止在倒Y字形，可小幅度摆动

复亚智能的全自动巡检方案突破了传统人工巡检对风机叶片静止状态的依赖，无需将叶片调整为固定的倒Y字形，即便叶片有小幅度摆动（摆动幅度不大无需锁桨）也能完成精准巡检，减少了调整叶片位置所需的时间和人力成本。

全流程自动巡检，单台耗时＜20分钟

在巡检前，操作员只需在系统中输入风机设备信息、经纬度坐标并调整巡检参数，便可启动巡检任务。

在无人机起飞后，复亚飞控算法会自动识别风机的各个部位，实时分析激光雷达获取的点云数据，即时调整无人机姿态进行安全飞行，并精准拍摄照片。

对于采集的高质量数据，算法模型将快速识别缺陷，系统将自动出具巡检报告。通过高效且精准的全自动化巡检流程，将单台风机的巡检时间控制在20分钟以内，减少停机带来的损耗，为风机巡检节省了大量时间和人力成本。

AI识别多种常见缺陷，云端数据分析管理

在数据处理方面，复亚智能依托先进的无人机AI识别算法实现了巡检数据的智能分析。无人机采集的影像被实时传输至数据管理平台，通过算力模块和云端服务器对叶片裂纹、前缘腐蚀、后缘开裂、胶衣脱落等缺陷进行自动识别。系统不仅能准确标注缺陷位置，还能测量缺陷的尺寸，并将缺陷按照类型和严重程度分类，快速生成完整的诊断报告。

这些报告以高清图像和结构化数据形式展示，帮助运维团队及时了解风机运行状态并制定维护计划。此外，数据管理平台支持历史数据的对比分析与趋势预测，为风机的长期维护提供了科学依据。

复亚智能风机全自动巡检方案通过无人机的自动化操作，消除了高空作业的安全隐患，巡检过程无需人工干预，极大提高了巡检效率。AI算法的应用不仅减少了人为误差，还能实现缺陷的快速、精准识别，大幅提升了运维工作的质量。与此同时，巡检数据的云端化管理实现了对风电场的全局监控与精细化管理，降低了整体运营成本。

通过技术赋能，复亚智能推动风机巡检技术的全面升级，可以帮助风电企业提升运维效率，延长风机的使用寿命，为全国乃至全球可再生能源的持续发展贡献一份力量。