2025年10月10日，由国际能源网主办的第一届风电产业大会（CWIF1st）在上海隆重召开，大会以 “聚焦‘十五五’风电未来” 为核心主题，汇聚行业领军者共探风电高质量发展路径。

在这场聚焦核心技术突破的行业盛会上，运达能源科技集团创新研究院数字能源创新中心负责人柴问奇博士发表题为《基于AI的叶片智能监测与保护》的主题演讲，系统阐释了人工智能技术破解风电叶片运维难题的创新方案，为行业智能化升级提供了关键技术参照。

运达能源科技集团创新研究院

数字能源创新中心负责人 柴问奇博士

直面叶片质量痛点

数据揭示行业“隐形损耗”

“叶片是风电整机的‘能量捕获器’，但其质量问题已成为制约风电高效安全运行的关键瓶颈。” 柴问奇博士开篇即抛出核心观点，并以详实数据揭示行业现状。

据其介绍，叶片制造成本占风电机组整机制造成本超30%，而叶片质量损失成本在总运维质量损失成本中占比更超50%，其中吊装成本占比过半，海上风电场这一比例甚至超过70%。

更严峻的是，仿真分析显示，若叶片断裂质量超过总质量的60%，整机将面临严重运行安全风险，而这一断裂风险的分割点，约位于叶片总长的15%-18%处。

从叶片质量问题分类来看，柴博士通过数据图表进一步拆解：

按工程环节划分，生产和装配环节的质量问题占比最高，达43%；

按故障原因分类，自然因素引发的问题占35%，设计缺陷与生产质量问题分别占21%和18%；

“更棘手的是，叶片实际缺陷具有‘隐蔽性’与‘滞后性’，多数内部损伤与外部损伤比例约为6:4，且很难及时发现，往往要到运行阶段才会显现。” 柴博士强调，这种“隐性损耗”直接导致运维被动。

据统计，叶片损伤位置集中在距叶根0-17%、17%-33%等区域，内侧损伤占比普遍高于外侧，给监测工作带来极大挑战。

传统检测方案局限

实时性与覆盖性双重不足

在剖析痛点后，柴问奇博士转而聚焦业内主流叶片运行检测方案，通过实验数据与实际案例，指出传统方案的核心局限。

他首先介绍了全尺寸叶片损伤机理测试成果：团队耗时4个月，对97米全尺寸叶片人为制造7个位置22个不同尺寸类型缺陷，并部署100+传感器，测试载荷、振动、声纹、视觉等监测方案效果。

测试结果显示，动力学监测手段的有效范围十分有限，靠近叶根的损伤较易监测，最大弦长附近因腹板间隔难以被对侧传感器捕捉，叶片中前端损伤更是几乎无法监测。

无人机与人工内部巡检作为常用手段，同样存在明显短板。

柴博士解释：“无人机外部巡检效率高、可覆盖整支叶片，但无法探测内部及漆面以下缺陷；人工内部巡检检出率高，却最多只能进入叶片全长的50%，且效率低下，每月至多1次的巡检频率，根本无法匹配小时级的开裂缺陷发展速率。” 

他通过缺陷可检出性数据进一步佐证：针对非快速发展缺陷，巡检手段预计检出率为88%，但针对快速发展缺陷，运行监测手段检出率仅30%；

从实时性来看，巡检属于非实时检测，实时监测对不同位置损伤的覆盖也不均衡，距叶根70%-100% 的外侧损伤，实时监测检出率仅8%，内侧更是为0。这些数据清晰表明，传统方案已难以满足风电叶片高质量监测需求。

AI 技术破局

多场景创新提升监测效能

针对传统方案的不足，柴问奇博士详细阐述了运达能源基于AI的叶片智能监测创新方案，从移动式机器视觉、固定式机器视觉到振动监测优化，多维度展现技术突破。

在移动式机器视觉方面，团队研发的攀壁式叶片内检机器人，实现了三大核心提升：可进入叶片长度的70%，较人工内检范围大幅扩展；

对叶片相位要求低，能节省大量巡检盘车工时；体积小巧、通过性强，同时依托180°视频流记录，消除了视觉死角。“这一机器人使叶片内检效率提升150%，显著降低了人工成本。” 柴博士强调。

固定式机器视觉方案则聚焦叶片内腔缺陷识别，通过优化视觉监测技术，使叶片实时内部缺陷可检出范围从30%提升至50%。该系统采用可转向摄像头记录视频流，能根据实际情况灵活开启或关闭补光，且视觉缺陷的信号衰减小于动力学信号，有效提升了缺陷识别的稳定性与准确性。

在AI优化叶片振动监测领域，柴博士指出，风电叶片制造偏差较大，导致动力学特性存在个体差异，传统固定参数监测易出现误报。

团队通过AI技术对预警参数进行动态优化，结合200万条正常数据与300条超限数据训练模型，最终实现动态参数收敛至最优。

数据对比显示，固定参数监测的召回率为0.77、准确率为0.63，而动态参数监测的准确率提升至0.92，召回率保持0.77，误报率显著降低，同时系统支持场测部署算力，可满足全场机组诊断需求。

上述AI技术实现了缺陷可检出性的全面提升，实时监测对各位置损伤的检出率平均提升10%-18%，有效弥补了传统方案的短板。

全流程质控

延伸监测触角至运输与吊装

除运行阶段监测外，柴问奇博士还分享了运达能源在叶片运输与吊装过程中的AI质控实践，将智能监测延伸至叶片全生命周期。

在运输过程质控方面，团队采用“物流跟踪+视频监控”方案，基于GPS实时反馈，自动识别叶片运输过程中的停顿与路径偏移，并及时发起预警。

“这一方案使运输阶段缺陷检出率达到90%，机组运行阶段发现的叶片运输损伤频次，年均下降30%以上，大幅降低了运输环节的质量风险。” 柴博士介绍，目前海上风电叶片已实现发运至吊装全过程的视频及关键数据记录，为后续质量追溯提供了完整依据，陆上应用的经济性也在持续评估优化中。

吊装过程质控则通过“质控点记录+在线识别”技术，强化全流程管理：

一方面进行质控点完整性检查，确保每个关键环节都符合标准；

另一方面依托视觉识别技术，实现质控点合规性在线监测，同时通过系统APP直接记录数据并添加水印，无需导入电脑后上传，提升了数据记录的及时性与准确性。

“质控点实施后，因吊装开裂扩展导致的叶片报废率下降80%，为叶片安全投入运行筑牢了防线。” 柴博士表示。

来源：风电头条