01
风电运维现状与成本痛点
传统运维模式分析 · 高成本构成（备件、人工、停机损失）· AI赋能的切入点
成本分析痛点
02
数据采集与治理基础
SCADA数据 · 振动数据 · 气象数据 · 数据清洗与标准化流程
数据治理SCADA
03
故障预测与健康管理(PHM)入门
PHM概念 · 在风电中的应用价值 · 核心算法选型
PHM算法
04
基于SCADA数据的异常检测
特征工程 · 阈值设定 · 孤立森林算法实战
异常检测孤立森林
05
振动信号分析与轴承故障诊断
时域/频域特征 · 包络谱分析 · 案例实操
振动轴承
06
齿轮箱故障预测模型
温度趋势预测 · 油液分析融合 · LSTM模型搭建
齿轮箱LSTM
07
变桨系统故障预警
电流/角度异常检测 · 随机森林分类模型
变桨随机森林
08
发电机状态监测
定子/转子故障特征 · 基于CNN的图像识别方法
发电机CNN
09
塔筒与基础结构健康监测
模态分析 · 倾斜传感器数据 · 预警阈值设定
塔筒结构
10
风功率曲线异常诊断
理论曲线vs实际曲线 · 偏差原因分析 · AI回归模型
功率曲线回归
11
智能巡检与无人机应用
无人机路径规划 · 图像识别（叶片裂纹、雷击点）· AI辅助决策
无人机巡检
12
备件需求预测与库存优化
历史消耗分析 · 时序预测模型（ARIMA/Prophet）· 安全库存计算
备件库存
13
运维排程优化
天气窗口预测 · 资源调度算法 · 遗传算法应用
排程遗传算法
14
远程运维与数字孪生
数字孪生架构 · 实时映射 · 仿真推演
数字孪生远程
15
AI模型部署与边缘计算
模型压缩 · ONNX转换 · 边缘端推理
边缘计算ONNX
16
数据安全与隐私保护
数据脱敏 · 访问控制 · 联邦学习在风电中的应用
数据安全联邦学习
17
成本效益分析(ROI)模型
投入成本（硬件、软件、人力）· 节省成本 · 投资回报周期计算
ROI成本
18
案例实战：某风电场AI运维改造全流程
现状调研 · 方案设计 · 实施步骤 · 效果评估
案例全流程
19
案例实战：叶片裂纹AI识别系统
数据标注 · 模型训练 · 部署与验证
叶片图像识别
20
案例实战：齿轮箱预测性维护项目
传感器部署 · 数据管道 · 模型上线
齿轮箱预测维护
21
案例实战：智能备件仓与自动补货系统
IoT集成 · 需求预测 · 自动下单
备件仓自动补货
22
案例实战：基于强化学习的运维调度
状态空间设计 · 奖励函数 · 训练与仿真
强化学习调度
23
AI运维平台搭建
技术栈选型（Python/Java/Go）· 微服务架构 · 前后端分离
平台微服务
24
可视化大屏与报表设计
关键KPI（MTBF、MTTR、OEE）· 实时监控 · 趋势分析
可视化KPI
25
团队建设与人才培养
AI+风电复合型人才 · 培训体系 · 知识库沉淀
团队培训
26
供应商与合作伙伴管理
技术选型评估 · POC验证 · SLA制定
供应商SLA
27
标准化与合规性
行业标准（IEC 61400）· 数据接口规范 · 运维流程标准化
标准合规
28
持续优化与迭代
模型再训练策略 · A/B测试 · 运维知识图谱构建
迭代知识图谱
29
未来趋势：大模型与具身智能
大模型在风电运维中的应用 · 具身智能机器人 · 零碳运维
大模型未来
30
课程总结与行动路线图
核心要点回顾 · 企业落地路线图 · 推荐资源与工具
总结路线图