随着新能源产业的快速发展，发电机组容量的大幅提升对设备运维效率提出更高要求。传统的以人工巡检为主导的运维模式已难以满足海量设备管理需求，在此背景下，设备智慧化管理系统通过在数据驱动、智能决策、全生命周期管理三个维度的创新突破，为新型电力系统建设提供重要技术支撑。 大部件分析功能，覆盖主轴轴系、齿轮箱系统与发电机系统的分析诊断，依托 AI 深度学习与机理模型开展分析工作，以集控系统的风机数据为基础，先对数据实施标准化预处理与清洗，接着运用 AI 大模型内置的机器学习及机理模型算法展开综合分析，从而找出与大部件劣化相关的特征参数。通过将这些特征参数与风机相同工况下的历史数据对比，以及与同场站、同机型的其他风电机组运行数据进行横向比对，实现对大部件的全方位评估。 评估时，综合考量功率、转速、温度（环境温度、轴承温度、绕组温度等）、电流、电压、压力、振动等多维度参数，据此对大部件的趋势进行分析。决策应用层则通过知识图谱技术将专家经验固化为可迭代的决策规则，最终输出包含健康度评分、剩余寿命预测、维护策略建议的智能诊断报告。 实际应用数据显示，算法部署使设备可用率提升2.2个百分点，计划外停机时间缩减23%，巡检人力成本降低44%。更为重要的是，通过构建设备全生命周期数字档案，形成了涵盖设计优化、故障溯源、备件管理等环节的数据闭环，为后续设备升级和新机型研发提供宝贵的数据资产。在双碳目标指引下，这种数据驱动的智慧运维体系正在重塑电力行业运营模式，推动新能源产业向更安全、更经济、更可持续的方向加速发展。