【项目背景】
辉腾锡勒某风电场，六十多台机组散布在高原草场上，叶片巡检长期靠人：单机人工上机检查以天计，冬季夜间基本停摆，去年还出过一次夜间高空作业未遂事故。风电场的风资源与大风沙尘期重叠，可作业窗口天然稀缺。很多同行觉得叶片缺陷检查靠的是熟练的攀爬检查队伍，但我们现场算过一笔账：单机人工检查的年综合成本（人工加停机损失）是无人机巡检方案的数倍，而人工在夜间与低照度条件下的检查能力趋近于零——死守旧办法不是谨慎，是成本问题。
【咨询设计】
方案：无人机自主巡检加边缘 AI 缺陷识别。巡检端用多旋翼巡检机（续航不低于 3 小时、宽温 -20℃~50℃、RTK 厘米级自主导航），单机巡检航线预规划——叶片前缘、后缘、根部与塔筒关键截面共五十多个视点，机距控制在 25 米以内；影像端变焦相机加红外双载荷，表面缺陷毫米级捕捉。识别端在风场机房部署边缘计算节点（TensorRT 加速），裂纹、雷击伤、前缘涂层磨损等算法本地推理，毫秒级出结果；原始影像本地留存，通过 4G/5G 回传运检平台，并与机组 SCADA 数据关联——缺陷位置与振动异常叠加时自动标记复核。
【施工规划】
三段走：航线勘测与空域申请（自主导航点采集，巡检窗口压大风间歇期）；边缘节点部署与算法调优（本地缺陷样本库构建、模型微调，典型缺陷类别召回不低于 90%）；试运行连续三次全量巡检，漏检误检样本逐条复盘回灌。每个巡检窗口的利用率不低于八成。
【安全补丁】
巡检与运检平台打通后，边界也变了：风场老管理终端还是出厂默认密码，厂家远程维护走直连。这次一并收口——边缘节点与运检平台走专用通道（VPN 加双向认证），管理终端默认密码全清，巡检原始影像（带位置信息，属生产数据）每周备份，退下的巡检机存储介质按标准销毁留记录。新能源场站的数据就是生产数据，出口必须管住。
【验收交付】
验收标准：连续三次全量巡检，单机视点完成率不低于 95%；典型缺陷类别识别准确率不低于 90%、漏检率不高于 5%；全场巡检周期从原人工的十五天压缩到两天以内。航线档案、识别测试报告、新旧比对记录留存。
【售后承诺】
设备质保一年，算法季度迭代（样本库持续扩充、缺陷类型持续增加），入冬前（10 月）提供全场集中巡检保障。乌兰察布及周边风场 4 小时上门、远程 30 分钟响应。风电智能巡检是持续演进，我们陪跑每个风季。
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