小葉片，不過三十厘米，在算法驅動下，旋轉著為風機運行提供保障。

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在青海這片“風”“光”無限的土地上，國家黃河公司率先在風機葉片智能巡檢方面作出突破，講述了風機與無人機的故事。

隨著風電生產管理逐漸朝著精細化方向發展，對風機核心部件的運維水平也提出了越來越高的要求。風機葉片因為制造缺陷以及運輸、吊裝、運行階段造成的損傷難以在第一時間發現，存在非常大的安全隱患。葉片巡檢常規作業，往往采用望遠鏡、吊籃、蜘蛛人、回形平臺進行，效率低、強度大、安全風險高，還要承擔停機損失的發電量。

黃河公司現有風電裝機達488.95萬千瓦，共1868臺風機，巡線線路超過3000公里，需要穿越沙漠、戈壁、沼澤……對于這項艱巨的任務，沿用傳統方式對風機葉片進行巡檢無疑是對人力物力的資源浪費。

如何探索新的巡檢方式，為艱苦一線的員工減負？早在“十四五”的開局之年，黃河公司海南風電分公司便依托黃河公司數字化建設總體方案，開啟了風電場智能化、數字化的布局：利用分公司檢測中心的人才、機制優勢，打造一支精干的專業化隊伍；成立“睿風”創新工作室，學習行業內先進經驗、推動科研項目高質量落地。

經過調研，黃河公司最終決定以無人機為基礎開展葉片巡檢新模式。但在行業內，無人機葉片巡檢需要高度依賴操作手的技術水平和判斷能力，實際參與場景少，且存在電池續航短、機械故障率高、效率低等問題。

面對這些難題，黃河公司創造性地將AI(人工智能)系統融入無人機實際應用，以人工智能為無人機巡檢賦予智慧動能，在前期收集完成各風力發電機組的數據基礎上，將平均60分鐘每臺的葉片巡檢速度縮減到15分鐘每臺，將平均120分鐘每臺的故障識別縮減到15分鐘每臺，作業效率大幅提升。

為解決續航問題，在實驗論證諸多機型后，黃河公司選用并定制改裝大疆M300 RTK為無人機飛行平臺。熱插拔、50分鐘理論續航、抗風等級15米每秒、15公里圖轉等傲人數據，配合搭建的地面RTK精準定位系統，有效保證了無人機在一組電池作業中，為2臺風機完成葉片、塔筒精細化巡檢任務，基本解決了業界痛點。

“作業過程中，只需要監控遙控端屏幕，無人機自動起飛后，會自動前往被檢測的風機輪轂上方校對之后開始檢測作業。”逯登凱說。他是黃河公司海南風電分公司檢測中心油化班副班長，國家電投“建功創一流”無人機巡檢技能競賽個人三等獎獲得者。在無人機科研項目中，他帶領檢測中心無人機小分隊實驗論證數十種無人機檢測方案，行進千余公里巡線線路，為服務平臺錄入了一千余臺風機的實測數據。

“現在這個提示表明的是當前風機的葉片及塔筒數據已經傳輸到分析平臺，可以直接按照規劃路線開始下一臺風機的巡檢任務。”逯登凱對旁邊的學員解釋，在巡檢技術取得突破的現在，作業人員的準入門檻越來越低，需要徒步前進的路段越來越少，檢測水平及巡檢效率大幅提升。

“據測算，使用新模式巡檢以后，在無人機使用壽命期間，最多可以降低各項成本1500萬元，每年增發電費三百余萬元。”黃河公司海南風電分公司創新工作室負責人孫志遠說，“這項技術剛剛榮獲了2021年電力科技管理五星創新成果。接下來，我們將把科研重心放在研制風機葉片內部巡檢機器人上，以便形成內外聯動的巡檢模式，以科技創新助推風電運維快速發展。”

經過實踐論證，黃河公司最終形成了低速狀態精細化拍照、正常運行狀態整體輪廓視頻拍攝的兩套風機葉片及塔筒自主巡檢應用模式，可分別開展精細化、標準化檢測，并建立AI自學練習服務平臺，不斷提高無人機巡檢的精度和速度。

遠在海南藏族自治州的切吉西風電場境內，逯登凱等人堅守在風機機組下，等待無人機今日份巡檢工作的完成。舉目望去，“大葉片”與風共舞、蔚為大觀；“小葉片”上下環繞、不離不棄。低下頭來，屏幕已經顯示出上一臺風力發電機組的葉片及塔筒分析數據，余暉下，逯登凱等人的身影被無限拉長……