01
风电运维现状与挑战
传统运维痛点 · 数字孪生概念引入 · 预警系统价值
痛点概念
02
数字孪生技术基础
定义与特征 · 关键技术栈 (IoT,大数据,AI) · 与仿真模拟的区别
IoTAI
03
风电系统物理建模
风机核心部件数学模型 · 空气动力学基础
叶片齿轮箱
04
数据采集与传感网络
SCADA · 振动/温度/载荷传感器选型与部署
传感器SCADA
05
数据预处理与清洗
缺失值处理 · 异常值检测 · 归一化 · 时间序列对齐
清洗对齐
06
数字孪生体构建
三维几何建模 · 物理行为映射 · 实时数据驱动更新
3D实时
07
通信协议与数据接口
OPC UA · MQTT · Modbus TCP 在风电场应用
OPC UAMQTT
08
边缘计算与云端协同
边缘节点部署 · 数据压缩上传 · 云端训练下发
边缘协同
09
故障模式与影响分析 (FMEA)
轴承磨损 · 叶片裂纹 · 齿轮断齿 · 故障树分析
FMEA故障树
10
预警阈值设定方法
统计阈值 · 机器学习动态阈值 · 专家经验规则
阈值动态
11
机器学习预警模型 (上)
监督学习: SVM · 随机森林 用于故障分类
SVM随机森林
12
机器学习预警模型 (下)
无监督学习: 孤立森林 · 自编码器 异常检测
孤立森林自编码器
13
深度学习预警模型
LSTM时间序列预测 · CNN振动信号特征提取
LSTMCNN
14
模型评估与验证
混淆矩阵 · Precision/Recall · ROC曲线 · AUC
评估ROC
15
预警系统架构设计
分层架构 (感知·孪生·分析·应用) · 微服务设计
架构微服务
16
实时预警引擎开发
规则引擎 Drools · 复杂事件处理 CEP · Flink
DroolsFlink
17
可视化与3D展示
WebGL/Three.js · 数字孪生体 · 告警叠加显示
Three.jsWebGL
18
预警信息推送机制
短信 · 邮件 · APP推送 · 工单系统集成
推送工单
19
案例实战 (一)
齿轮箱温度异常预警 · 数据到模型部署全流程
实战齿轮箱
20
案例实战 (二)
叶片结冰预警 · 结合气象数据的多模态预警
结冰多模态
21
案例实战 (三)
塔筒振动预警 · 基于模态分析的疲劳预警
塔筒模态
22
系统性能优化
数据缓存 · 模型推理加速 ONNX/TensorRT · 读写分离
ONNXTensorRT
23
系统安全与可靠性
数据加密 · 访问控制 · 模型鲁棒性 · 冗余设计
安全冗余
24
运维决策支持
预警分级 (红/橙/黄) · 维修建议 · 备件库存联动
决策备件
25
数字孪生标准与规范
ISO 23247 · IEC 61400-25 · 数据互操作性
标准IEC
26
项目部署与实施
硬件选型 · 网络规划 · 现场调试 · 验收标准
部署验收
27
系统测试与混沌工程
故障注入 · 压力测试 · 高可用测试
混沌高可用
28
成本效益分析
ROI计算 · 减少非计划停机 · 延长设备寿命
ROI效益
29
未来趋势
AI大模型在风电运维 · 自主决策与无人风场
AI大模型无人风场
30
课程总结与综合设计
设计完整微型风电数字孪生预警原型系统
综合原型