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NB／T 10595-2021 风电场智能检修技术导则.pdfNB/T 10595—2021
副音 范围 规范性引用文件 术语和定义 基本规定 智能检修技术条件 风电场设备状态智能评价 智能检修策划 智能检修工作实施 智能检修评价
NB/T105952021
GH/T 1338-2021 棉花加工智能控制系统技术要求本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由中国电力企业联合会提出。 本文件由能源行业风电标准化技术委员会风电场运行维护分技术委员会（NEA/TC1/SC3)归口。 本文件起草单位：大唐三门峡风力发电有限公司、广州易能互联网服务有限公司、南方电网数字电网 研究院有限公司、大唐山西新能源公司、中电投东北新能源发展有限公司、广东完韬管理咨询有限公司。 本文件主要起草人：李滇、王大伟、肖海波、崔博、张清波、王辉、许丽霞、李晖、郑灶贤、黄涛、张自立 赵哲斌、郭洪涛、宋浩、杨轶、梁国、张彦博、胡潇戈、陈晓利、郑源、涂娟。 本文件在执行过程中的意见或建议反馈至中国电力企业联合会标准化管理中心（北京市白广路二条 一号,100761)。
本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由中国电力企业联合会提出。 本文件由能源行业风电标准化技术委员会风电场运行维护分技术委员会（NEA/TC1/SC3)归口。 本文件起草单位：大唐三门峡风力发电有限公司、广州易能互联网服务有限公司、南方电网数字电网 研究院有限公司、大唐山西新能源公司、中电投东北新能源发展有限公司、广东完韬管理咨询有限公司。 本文件主要起草人：李滇、王大伟、肖海波、崔博、张清波、王辉、许丽霞、李晖、郑灶贤、黄涛、张自立 赵哲斌、郭洪涛、宋浩、杨轶、梁国、张彦博、胡潇戈、陈晓利、郑源、涂娟。 本文件在执行过程中的意见或建议反馈至中国电力企业联合会标准化管理中心（北京市白广路二条 一号,100761)。
本文件规定了风电场智能检修条件、内容与方法、智能分析决策的技术要求。 本文件适用于风电场的智能检修，
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下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用 DL/T796风力发电场安全规程
件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 DL/T796风力发电场安全规程 3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 智能风电场 smartwindfarm 以自动化、数字化、信息化为基础，利用云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能等技术，具有自 感知、自学习、自决策、自执行、自适应能力，实现安全、稳定、高效运行的风力发电场。 3.2 在线监测装置onlinemonitoringdevice 通过信号传感器、智能设备物联网，将终端采集的数据传输至远程服务端，经过大数据分析研判，在 线获取设备的各种特征信息，并在终端设备上显示检测数据和结果的一种终端设备。 3.3 智能检修smartmaintenance 在维修管理的各个环节中，以计算机为工具，并借助人工智能（AI)来模拟人类专家智能（分析、判 断、推理、构思、决策等）维修和管理的技术总称。 3.4 智能分析smartanalysis 通过设备运行状态、工况、指标参数以及现场检修数据等，构建设备健康模型，利用AI、大数据、图像 视觉分析、视频内容分析等新技术实现设备健康分析、故障预测预警、故障诊断。 3.5 智能决策smartdecision 通过智能检修系统、问题知识管理及智能风电场一体化管控平台，利用大数据分析、人工智能等技术 实现检修数据挖掘，优化设备检修定检周期、预测患点、智能决策各种处理方案。
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4.1风电场的智能检修应依据风电场实际状态、设备结构、设备材料、同类型设备状态，结合智能风电场 一体化管控平台数据分析，发布智能检修策略。 4.2风电场的智能检修应依据智能风电场一体化管控平台，对风电场智能检修方案、技术、安全措施，做 好智能检修评估。 4.3风电场的智能检修过程中，应与智能风电场一体化管控平台相结合，实时进行智能检修数据交换。 4.4风电场的智能检修完成后，应由智能风电场一体化管控平台进行检修验收和评价。 4.5智能检修人员应了解掌握设备结构、设备运行工况及智能检修系统功能，应具备设备操作、维护保 养、特种作业等技能，并取得相应岗位作业资质。 4.6风电场智能检修安全要求，应遵守DL/T796的有关规定。
5.1风电场智能检修系统应具备与一体化管控平台进行数据交互能力，应与智能风电场一体化管控平 台进行集中运行监视、操作与控制。 5.2风电场应具有基于视频分析、可视化辅助维修应用、图谱分析等组成的故障检修系统。 5.3风电场智能检修系统数据采集终端应具有智能识别、智能数据采集、智能分析，以及基于虚拟现实 的设备可视化维修等功能模块，具备现场检修的全过程跟踪管理。 5.4风电场智能检修应依据一体化管控平台数据分析为指导，通过前端智能检修设备进行现场数据采 集，一体化管控平台进行远程分析、故障诊断、并将相应的智能化检修方案、步骤和所需工器具、安全措施 等推送给智能检修终端，实现检修与后台数据的实时交换。 5.5风电场智能检修应包括由设备材料、结构、技术参数、指标参数、工况、运行参数等组成的设备故障 分析模型，实现设备的故障预测预警、缺陷异常分析。 5.6风电场智能检修应与现场实物的编码保持一致，各生产设备、物资的编号、命名等标识应具备唯 性、简洁性、可读性、通用性。 5.7风电场智能检修设备应包括带有数据采集、数据分析与处理的智能穿戴系统、虚拟现实的装备可视 化维修及设备识别RFID标签与定位等装置，通过智能化的技术手段进行数据采集。
6风电场设备状态智能评价
6.1风电场智能检修应根据设备异常、故障信息和设备预警趋势分析智能刷选检修设备，检修项目、并 进行智能评价。 6.2风电场智能检修前应结合智能风电场一体化管控平台的设备故障趋势、对准备的检修方案进行智 能评价、决策其合适的检修方案。 6.3风电场智能检修前应根据智能风电场一体化管控平台的智能分析诊断，对检修方案进行智能评价， 智能筛选出检修项目。 6.4风电场智能检修前还应根据智能风电场一体化管控平台的设备状态预测、结合设备健康评价指标， 智能筛选出检修项目，
6.1风电场智能检修应根据设备异常、故障信息和设备预警趋势分析智能刷选检修设备，检修项目、并 进行智能评价。 6.2风电场智能检修前应结合智能风电场一体化管控平台的设备故障趋势、对准备的检修方案进行智 能评价、决策其合适的检修方案。 6.3风电场智能检修前应根据智能风电场一体化管控平台的智能分析诊断，对检修方案进行智能评价LY/T 2991-2018 煤矸石山生态修复综合技术规范， 智能筛选出检修项目。 6.4风电场智能检修前还应根据智能风电场一体化管控平台的设备状态预测、结合设备健康评价指标， 智能筛选出检修项目，
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7.1风电场智能检修应依据设备的运行状态、和智能风电场一体化管控平台数据库自动制定出设备检 修策划方案。 7.2风电场智能检修应依据智能风电场一体化管控平台的数据综合分析，智能推列出检修策划必备的 检修工具、设备备件详单、设备检修作业指导书以及检修人员名单。 7.3风电场智能检修应依据智能风电场一体化管控平台实现检修工作票及安全措施智能填写登记，并 列出安全措施和危险点分析。 7.4风电场智能检修应依据智能风电场一体化管控平台实现操作票及操作项目的智能填写登记，并详 细列举操作模式（监护操作/单人操作/检修人员操作）。 7.5检修开工前应依据智能风电场一体化管控平台的开票信息和检修的安全措施、现场施工条件、对智 能检修人员进行技术交底。
9.1应依据智能风电场一体化管控平台的数据分析和事后反馈的方案准确度、设备运行情况对检修前 的策划方案进行评价，并智能优化检修所需的工作步骤、工器具、备品备件以及人员信息。 9.2检修过程中应结合智能风电场一体化管控平台和现场检修工作到位情况、人员工作效率、以及设备 状态自动生成人员检修评价报告QXKL 0003S-2015 云南省宣威市昆仑食品厂 板鸭，并现场人员工作效率和人员资质情况智能优化检修方案所需的人员 名单。 9.3检修后应结合智能风电场一体化管控平台应结合设备运行情况、设备实时监测结果并根据设备健
NB/T10595—2021 康评价指标。 9.4应依据智能检修的事前、事中和事后的评价功能，通过智能一体化管控平台自动生成整体评价报 告，并用于后续智能检修分析对比研判。
依据智能检修的事前、事中和事后的评价功能，通过智能一体化管控平台自动生成整体评价报 月于后续智能检修分析对比研判。