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8月7日，龙源电力工程技术公司上线国内首个风电机组功率曲线图像识别AI模型，率先实现风电机组功率曲线特性分析筛查的自动化和智能化，填补了行业空白。

图为技术人员对AI模型数据分析

风电机组功率曲线是考核风电机组性能、评估机组发电能力的一项重要指标，功率曲线异常不仅会导致电量损失，也会降低设备发电效率、缩短部件运行周期。功率曲线筛查的常规方法依赖专业人员个人经验，容易效率不足、准确度参差不齐。

图为训练风电机组功率曲线AI模型

为解决上述问题，龙源电力收集标注上万张典型功率曲线异常图片，依托主流图像识别模型自主训练AI模型，通过不断优化模型算法，使模型的正样本分配策略达到最优，实现了针对不同机型风电机组功率曲线8类典型问题的识别。经过场站3个月运行数据的实验验证，该模型在近14000台风电机组中检测出异常机组数量1860台，准确率超过80%，工作效率提升3倍以上。

图为技对AI模型运行机理进行研讨

该技术首次完成了图像识别在风机功率曲线筛查分析领域的应用，实现分析结果的自动化展示，有效提升了问题机组的定位速度与故障分析效率，为提高设备发电性能、推进场站智能化运维提供了有力支撑。

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