【摘要】：随着风电场规模的迅速扩大,传统巡检方式难以满足高效运维的需求。本论文聚焦于风电场大数据的应用,旨在构建智能AI巡检系统。通过对风电场各类设备运行数据的广泛收集和深入分析,运用先进的机器学习算法和数据分析技术,实现了对设备状态的实时监测和故障精准预测针对升压站的运维管理,风电机组、升压站一次设备的健康管理是保障电站良好运行的基础,针对生产设备的安全排查,传统的运维方式,更多以人工方式进行,效率低、成本高,而且大多依据运维人员经验来判别设备状态,容易产生偏差,在加上天气、地形、距离等因素,传统的运维模式存在一定的困难性和危险性。伴随新能源电站规模的逐年提升,越来越多的智能站出现在我们眼前,运维模式也从驻场运维变成了区域运维,实现了"少人值守"的目的,成本有所降低,但更深入了解后我们也不难发现,设备的安全管理依然还是通过人工的方式进行,运维人员数量是减少了,但分摊的工作量也增加了,传统运维模式的诸多弊端反而体现的更加明显。