10月9日，国华投资河北分公司《运行状态风电机组叶片自动巡检系统研究与应用》顺利通过中国电力企业联合会科技成果鉴定，该项目成果达到国际先进水平。

图为自动巡检技术应用现场

该项目在新能源场站首次规模化实现了运行状态下风电机组叶片的无人机巡检，有效克服了传统巡检方式需停机导致的发电量损失问题，消除了人工巡检存在的安全风险，有效提升了场站运维效率和管理水平。项目通过深度融合现代智能算法，构建了无人机避障巡检航迹线规划模型，集成人工智能深度学习识别算法，辅助雷达测距技术和飞行智能控制技术，实现了在风机叶片旋转状态下对其迎风面、背风面、前后缘图像全采集，并建立起叶片缺陷智能识别体系，填补了风机运行状态下外观快速巡检的技术空白。

专家评审组一致认为，该项目开发了运行状态风电机组的无人机叶片巡检航迹规划技术、基于激光雷达测距及深度学习算法的风机目标位置精准捕捉技术以及风电机组运行状态下叶片缺陷智能识别技术，实现了风机运行状态下叶片表面腐蚀、胶衣脱落、雷击等缺陷精准识别。是风力发电领域运维模式的重要创新，为风电机组的高效运维提供了有力支撑。

目前，该技术已在该公司各新能源场站规模应用，自上线应用以来，运维成本、人员劳动强度及作业风险显著降低，叶片巡检时间缩短50%以上，缺陷识别准确率达到90%以上，为设备维护提供了可靠的数据支持，有效降低了设备故障发生率。