驭风而行,智创未来:和鲸科技助力某能源巨头打造“AI+风电”智能运维新范式

成功案例
报道时间:2026-01-29

在全球能源结构向绿色低碳转型的浪潮中,风电作为主力清洁能源,其稳定、高效运行至关重要。与此同时,国家“人工智能+”行动的深入推进,为风电行业的智能化升级注入了全新动能。然而,面对分散布局的风场、海量且复杂的机组运行数据,许多企业正面临数据价值挖掘的深层挑战:数据在哪?如何用?谁会用?


国内某领先能源企业,管理着遍布全国的数百座风电场、数千台风电机组,并已部署状态监测系统(CMS),积累了PB级的设备运行数据。但在推进智能化运维的过程中,企业遇到了典型瓶颈:数据、算力、业务彼此割裂,协同成本高;算法从开发到部署流程冗长,难以快速响应业务需求;数据分析门槛高,宝贵经验沉淀于个别专家,无法普惠业务团队。


1.jpg图像由豆包生成


为破解这一困局,该企业携手和鲸科技,以ModelWhale数据科学协同平台为智能化基座,逐步构建了一个集数据、算力、算法、人才于一体的风电智能化协同创新平台,成功完成了一场从“分散运维”到“协同智能”的数字化跃迁,为“AI+制造”在绿色能源领域的落地提供了极具价值的实践范本。



一、挑战:数据富矿下的三大运营之痛


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  1. 协同之痛:孤岛林立,流程断裂

    企业内部存在“算力孤岛”、“数据孤岛”与“业务孤岛”。一个完整的故障分析或算法优化项目,需要数据、算法、业务多个团队反复沟通,依赖大量线下协同与人工管理,流程串联困难,知识难以沉淀。


  2. 效率之痛:手工运维,响应迟缓

    几十台服务器独立运维,环境搭建、资源分配高度依赖人工,算法部署缺乏标准化。从数据获取到模型上线周期漫长,无法满足风机预警、健康评估等场景对时效性的高要求。


  3. 赋能之痛:工具艰深,人才断层

    数据分析严重依赖编写代码,将众多熟悉业务但不擅编程的一线工程师、科研人员挡在门外。业务洞察高度依赖少数数据专家,组织的数据驱动决策能力难以规模化提升。



二、破局:分阶段构建“一站式”AI 协同创新平台


和鲸科技与客户紧密合作,并非简单地提供工具,而是共同规划并构建了一个 “贯穿数据、模型、应用与协同”的智能平台,旨在系统性解决以上问题。



第一阶段:夯实基础,打通数据与协同链路


  • 统一数据与算力基座:平台将分散在多个系统、不同格式的SCADA数据、CMS振动数据等进行统一接入与管理。将常用的数据查询与预处理逻辑封装为一系列开箱即用的数据服务模块。工程师无需再手动拼接、清洗原始数据,只需通过可视化界面选择机组、时间范围及指标类型,即可秒级获取结构化分析数据集,数据就绪时间从数天缩短至分钟级,效率实现数量级提升


  • 流程串联与工具化:通过任务管理工具串联业务流程,实现项目全流程可追溯。针对机组取数、CMS解析等高频场景,开发可视化交互工具,降低使用门槛,提升业务人员自主分析能力。


  • 保障环境一致性:将业务和分析所需的软件环境打包成标准化镜像,确保所有用户在一致的环境中工作,彻底解决了因环境差异导致的成果无法复现问题。


第二阶段:深化能力,打造全生命周期AI创新平台


  • 构建ModelOps闭环:集成专业数据标注工具,支持多人协同标注与AI预标注,并建立覆盖模型开发、评估、部署、监控到迭代优化的完整流水线。例如,在风机叶片损伤检测场景中,实现了从视频数据标注到模型服务上线的端到端自动化。


  • 拉通跨系统业务工作流:与集团现有的预警系统、AI 大模型系统深度集成。平台持续产出并优化的预警模型可自动推送结果至业务系统,形成“监测-分析-预警-处置”的智能闭环。同时为大规模训练提供数据与模型仓库支持,打通大模型从训练、微调到业务化应用的完整链路。


  • 创新供应商与知识资产管理模式:将外部供应商纳入平台协作体系,要求其通过平台交付算法源码、模型及文档,确保交付物透明、可复现、可继承,彻底打破“交付即沉睡”的行业顽疾。同时,所有内部开发的算法、模型、分析模板均在平台沉淀,形成不断丰富的企业数字资产库。



三重成效:效率、模式与组织能力的全面进化


平台的深入应用,为客户带来了实实在在的价值蜕变:


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  • 运维效率实现数量级跃升:使得过去需要跨部门协调、耗时半个月以上的数据申请与清洗流程,如今可以通过和鲸平台自动化工具完成数据清洗与入库,将原本以“天”为单位的数据准备周期压缩至“分钟”级别


  • 业务模式从被动走向主动:通过对历史数据的深度挖掘,精准修正了某型号风机冷却系统的误报警阈值,推动运维策略从依赖固定手册的“被动响应”升级为基于数据洞察的“主动预警与预测性维护”


  • 组织智慧得以高效沉淀与激活:平台上沉淀并投入使用的风电分析模型数量近两年实现每年翻倍增长,分散的个人资产转化为可共享、可迭代的企业级知识库与资产库。通过与和鲸合作开展数据分析训练营与内部竞赛,系统化地提升了员工的数字化素养,数据驱动文化深入人心。



不止于工具,更是组织能力的重塑


这一合作不仅是技术平台的落地,更是组织协同模式、知识沉淀机制与AI治理能力的系统性升级。通过构建一个开放、协同、可持续进化的AI创新平台,该能源集团正在锻造面向未来的“新质生产力”。

和鲸科技将持续以工程化、产品化、生态化的平台能力,助力更多高端制造与能源企业跨越AI规模化落地的“最后一公里”,共同驭风而行,数智发展!



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