随着风电机组装机容量的增加与运行环境复杂化，测风仪故障频发造成风速、风向测量失准，为机组经济安全运行带来挑战。存在传统定期维护与事后维修模式难以保障测量精度、失效失准机理不明、多环境因素耦合影响量化困难、风速风向误差识别准确性低等痛点问题，制约了风电机组偏航优化与性能提升。针对上述难题，项目团队攻关了基于环境机理与功率特征的测风误差识别和补偿技术，取得创新性突破： 一、在测风机理研究层面，创新构建发电行业首个环境综合风洞试验平台，系统性揭示了风沙、结冰、盐雾、高低温交替等多因素环境下测风仪失效失准规律；结合计算流体力学数值模拟，量化了机组阻塞效应与风速亏损效应，建立了可靠的机理模型与数据基础。 二、在测风仪故障异常预警层面，融合深度神经网络、图神经网络等算法构建了测风仪异常预警模型，实现了运行状态的实时监测与故障提前预警。 三、在测风误差识别与校准层面，提出了基于功率性能的静态偏航误差识别方法和融合温度、气压、湍流强度等的风速误差识别模型，实现了对测风仪风向、风速的误差识别和软校准；针对复杂地形风场，基于大涡模拟建立了典型扇区风速风向时空相关性模型，可显著提升识别准确性。 四、在系统应用与闭环管理层面，开发了精准测风一体化系统，在平原、山地等多类风场成功应用，实现风速风向故障分级识别准确率85.71%，故障自发现率与预防性维修占比均提升83.33%。创新性提出了基于典型气候特征的测风仪分级管理方法，形成了“安装－监测－诊断－校准－管理”的全环节闭环。 本项目构建了自主可控的测风仪智能化运维技术体系，突破了机理不清、误差难辨、管理粗放等关键难题。已受理发明专利34项，发表SCI/EI论文4篇，发布团体标准1项。 本项目在经济、社会效益及行业推广方面价值显著： 一、在经济性方面，可保守减少风场50%的偏航静态误差，对应提升低效机组发电量约2.03%，形成可观经济效益。