在线状态监测全场景AI技术框架，为数字化、信息化风场的建成，打造强劲引擎

4月25日，记者从国家能源集团获悉，该集团龙源工程技术公司风电机组在线状态监测项目正式启动。此次在线状态监测，是以工业互联网“云雾边端”融合技术为基础，创新性地设计风电场全场景AI技术框架，为风电场的数字化和信息化建设深度赋能。

“云雾边端”即云计算、雾计算、边缘计算，以及物联网设备终端。在普通的云计算模型下，数据处理会有延时性，数据传输也会受到网络带宽的局限，而在此基础上利用边缘计算、雾计算，处理过程则可以在本地边缘计算层完成，进而极大的提升处理效率，减轻云端负荷，使网络延时变得不再成为问题，能够更及时地做出最优决策。通过全场景AI技术，可以将深度学习技术快速应用在不同场景下的硬件设备上，从而实现“端”“边”“雾”“云”各层级硬件设备的快速部署、高效运行、端云协同，实现各层级硬件设备在风电机组在线状态监测系统中的有机统一。

该项目在“端”侧，规划了多种传感器，以保证对风电机组各类物理量的全面感知;在“边”侧，利用智能数据采集器，将数据采集与边缘计算集于一体，对多物理量进行采集，实现数据的本地化处理，大大减轻了网络负载以及云、雾端服务器的计算压力;在“雾”端，利用风电场服务器对机组进行7*24小时的全天候监测，实现机组健康状态预警功能;在“云”端，通过部署在服务器集群的各类分析诊断工具及机器学习智能算法，进行机组故障精密诊断工作，使得机组健康状态的实时智能看护成为可能。

以“云雾边端”一体化融合技术为基础打造的风电机组，在线状态监测全场景AI技术框架，充分利用和挖掘“云雾边端”各层级设备的潜力，实现各层级设备的优势互补和整合，降低了项目的建设成本，为数字化、信息化风场的建成，打造强劲引擎。

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