在 “双碳” 战略推进下，深耕风电行业的某清洁能源企业肩负能源转型使命，其核心业务为风电场运营与电力生产，响应《“十四五”可再生能源规划》，努力提升设备发电效率。

01｜“偏航对风偏差”拉低风力发电量，传统人工巡检困境凸显

不论是设备选址不准、设备状态不佳，还是自然条件不满足，都会影响风场的发电效率。其中，偏航对风偏差是发电量背后的“隐形杀手”之一。简单来说，偏航对风偏差就是风机的“脸”（迎风面）没正好对准风吹来的方向，哪怕偏了几度，都会让风机捕获不到足够的风，进而发不出本该发的电量。

当风电机组偏差超过5度，发电量损失0.7%，当机组偏差超15度，损失将进一扩大到6.7%，考虑到机组7*24小时，数十年的运行周期，微小的偏差累计下来也是一笔巨大的损失。如果依赖传统方式人工爬塔巡检，单台风机需2人2小时，夏天塔筒温度超40度，冬天寒风刺骨。以一个中型风场的装机量，这两人工作时间内马不停蹄，一周也检不完。且存在安全风险高、成本高，以及巡检周期间隔内无法及时止损，响应慢、无法精准定位问题机组等系列问题。

该企业经过市场调研后，选择与K2携手，构建偏航对风偏差智能诊断系统，旨在以数据驱动自动识别对风偏差，并在不断变化的风资源中持续改进发电效率。 

在2024年试点10座风场，取得显著的调优效果后，2025年双方再次合作。此次试点覆盖22座重点运营风场，共650台机组（总装机180.635 万千瓦），涉及金风、上海电气、明阳、运达、华锐、联合动力、GE、Vestas等八大主流风机品牌，共23种机型，是风电场规模化运营的典型代表。

02｜以 “数据分析 + 设备机理” 破局，多维度攻坚数据与跨品牌适配难题

“K2在偏航对风偏差上的实践，已经在行业内经过第三方权威实证，有过硬的案例效果。”该企业数字化部门负责人谈及为什么选择K2时说道，“而且项目不仅仅是提供黑箱式的分析结果，K2采用‘数理统计+设备机理’研究的方式比‘纯数据拟合’更贴合实际。而且还输出数据质量分析报告与运维建议，更让我们团队在合作过程中受益良多。”

实施中，系统以“发电量损失”为核心场景切入，直接输出“偏差角度-损失电量”对应关系，让决策有数据支撑。针对风电SCADA数据常见问题（如桨距角缺失、偏航角度不统一、重复数据），提供多维度数据治理解决方案；并设计“概况-机组-时间-详情”四维度可视化界面，使得运维人员无需专业知识即可查看偏差分布、单机组损失、风速段问题等信息。

合作期间，系统发现某重点风场#60、#62机组偏差达11.2度、10.7度，这两台机组每月因此损失电量超4万度，而此前人工巡检从未定位到该问题。该企业按建议于7月5日校正，7月6日-30日数据显示#62机组在5m/s风速下功率提升9.71%。

“最初我们担心系统分析的精准性，毕竟人工巡检做了这么多年。但这次偏差校正后的功率表现，让我真正放了心。这是人工从未做到的精度。现在我负责的22座风场的偏航问题，打开系统就能一目了然，及时处理避免偏航带来的损失，这就是数字化的价值！”该企业运维负责人也在亲测有效的改善中，增强了使用数智化的信心。

当然，项目落地过程也并非一帆风顺，比如某风场桨距角数据缺失率超60%，项目团队未依赖额外数据采集，而是通过“前向填充+工况过滤”确保模型输入数据质量，最终偏差计算误差控制在±0.5度内。

跨品牌适配难，也是另一个挑战。针对8个品牌23种机型的参数差异，系统定制“机型参数库”，自动匹配不同机型的额定功率、切入/满发风速，避免因机型差异导致的分析偏差。

03｜巡检效率提升180倍，数智化赋能风电运维

让我们看看系统实施前后的数据对比情况。

经系统校验调整后，所有部署系统的22座风场共650台机组，预计年发电量提升3.42%，年新增收益266.47万元。

运维人员不再需要因为偏航对风问题而频繁爬塔，劳动强度降低70%，可将精力投入更核心的设备维护工作，团队人均管理机组数量从14台提升至28台。“以前每月爬塔巡检，还总担心漏检。现在坐在监控室里，就能看到每台机组的偏差情况，发现问题直接安排校正，不用再‘靠腿靠眼’，工作轻松了，效率还高了！”

通过系统数据，该企业还可更精准评估整机厂的运维服务质量，也进一步带动企业内部形成“数据驱动决策”的共识，为后续数据驱动的优化项目奠定基础。