■ 本报通讯员 顾宇峰 孔维兵
“B128号机组齿轮箱油温异常，结合振动数据与历史运行记录，判断为油嘴堵塞导致润滑不足，属严重缺陷，须立即处理。”
12月8日早8时，龙源电力蒙东公司齐心营风电场控制室里，检修组长刘洋像往常一样打开电脑查看机组信息时，屏幕上弹出的“擎源”大模型预警信息让他立刻警觉起来。他迅速组织检修人员前往故障机组现场，对隐患予以消除，避免因故障扩大导致停机给企业带来经济损失。
此前，像这类“藏”在数百个零件中的隐性缺陷，往往要等问题发展到机组报警停机、排查数十个设备后才能被发现。改变，发生在“擎源”大模型上线运行。
从“经验依赖”
到“数据洞察”
作为龙源电力“擎源”大模型“状态感知”与“智能派单”场景牵头试点单位，蒙东龙源从2025年7月起，将这个千亿级发电行业大模型深度融入7个风电场、269台机组日常运维，用“擎源”大模型“听音辨病”，解决风电机组运维痛点。运行近五个月来，从“被动抢修”变“主动预警”，让AI成为一线检修人员的“智能搭档”，为冲刺全年发电任务配上“智脑”，为决胜收官战奠定基础。
风电运维的痛点隐匿在“看不见”的细节里。该公司现役8种风机机型，设备构造差异大，机组间存在技术壁垒，传统检修主要靠经验进行故障判断。“很多问题在萌芽状态时，凭经验根本察觉不到。”技术中心经理于重阳对此深有感触：“等机组报警停机，往往已经对设备造成不可逆损伤，不仅维修成本高，而且发电量损失也大。如果能将问题解决在初期，对设备长周期稳定运行和企业增收创效至关重要。”
“擎源”大模型的“状态感知”能力正是针对这一痛点设计的。它像一个“全科医生”，实时接收机组运行数据、振动数据、油液数据等多源信息，通过多源数据关联分析，捕捉难以识别的“异常”。
当大模型发现某台机组出现“齿轮箱油温缓慢上升”与“润滑系统压力微降”现象同时发生时，会自动关联油液金属颗粒检测数据，综合判断是否存在油路堵塞风险——这正是B128号机组预警背后依托的逻辑链条。
“预警及时就能避免损失。”检修组长刘洋介绍说：“齿轮箱油嘴是运维人员经常忽略检查的位置，系统提示B128号机组齿轮箱油嘴堵塞，我们到现场后用内窥镜检查，发现油嘴确实被油泥堵住，如果在这种工况下长时间运行，齿轮箱轴承可能因润滑不足抱死，齿轮箱可能因润滑不足发生断齿，换个齿轮箱要100多万元！”
“擎源”大模型投运以来，已在蒙东龙源7个风电场累计预警110台机组的119条潜在缺陷，其中95%属于“隐性缺陷”，全部在萌芽阶段被消除，风电机组故障停机次数同比下降26%。
从“模糊派单”
到“精准导航”
“以前接工单，最怕‘故障描述模糊’。”检修员刘新源掏出手机展示着过去的工单说。例如，工单表述为“机组振动异常”，到现场得先查是主轴、发电机还有叶片的问题，光排查就得2小时。如今，“擎源”大模型的“智能派单”模块，让工单从“问题描述”升级为“全流程解决方案”。
11月20日，大模型系统预警“G08号机组液压站蓄能器压力不足”。检修员刘新源的工单里，不仅有液压站主蓄能器的故障定位，还有密封件老化导致压力衰减的原因分析，并且详细列出所需的液压压力表、专用扳手等工具，对停机后释放残余压力安全措施和拆卸旧蓄能器→安装新件→充氮至180巴的操作步骤作出提醒。“连螺栓拧紧力矩都标得清清楚楚，新手跟着做也不会出错。”刘新源兴奋地说道。
“擎源”大模型预警的“导航式”工单，彻底改变了过去“凭经验干活”的模式，工作效率大幅提升。机组单台检修时间从平均6小时缩短至2.5小时，作业一次合格率从82%提升至97%。以前，年轻检修人员跟着师傅学几年才能独立干活，现在跟着系统指导，3个月就能独当一面。
更关键的是，模型还能根据缺陷等级、人员位置和工具库存的检修资源分布自动优化派单策略。11月25日，系统同时预警3台机组缺陷，其中一台属“紧急缺陷”。模型立即优先派单给距离最近的运维班组，并给出检修方案建议，最终3台机组均在风险窗口内完成处理。
从“单向应用”
到“双向赋能”
“模型不是‘拿来就用’，而需要不断优化和迭代。”蒙东公司“擎源”试点工作组组长陈方遒说，为了让模型更贴合实际工况，技术团队建立了“发现问题—现场验证—反馈优化”的闭环机制，每个预警信息都要由检修人员现场核对，每条误报、漏报信息都要提交技术中心分析。
今年11月，大模型曾误报“液压站主蓄能器预充压力不足”，检修人员登塔检查却未发现异常，技术中心立即开展模型验证，确定是由于冬季环境温度对蓄能器压力产生影响，通过对模型优化，同类误报彻底消除。
“我们的反馈能直接影响模型迭代，这种参与感很重要。”技术中心顾宇峰介绍说，截至目前，蒙东龙源已向“擎源”大模型研发团队反馈43条优化建议，其中36条建议被采纳并推送至新版本中，增加预警派单与常规工作的合并派单建议让工作效率提升75%。
从“事后抢修”
到“事前预警”
近五个月的试点，让蒙东公司尝到了“AI+运维”的甜头：风机可利用率从96.8%提升至98.5%，单台机组年发电量损失减少约1.2万千瓦时，检修成本下降18%。更重要的是管理模式变革——从“事后抢修”到“事前预警”，从“个人经验”到“数据决策”，一线员工的工作思维正在被重塑。
“现在我们看机组，不再是‘坏了再修’，而是通过数据预判‘可能哪里要坏’。”陈方遒说，这种思维转变，比省多少钱更重要。
临近年底，进入决胜收官的攻坚期，蒙东公司已顺利完成联合动力1.5兆瓦的模型开发并重点攻坚多机型的模型适配任务。“我们的目标不只是‘用起来’，而要为大模型提供‘蒙东样本’‘龙源方案’——比如高寒地区风机运维数据、多机型故障案例库，让‘擎源’更懂风电、更懂一线。”陈方遒说道。
夕阳下，北疆草原上的风电机组缓缓转动。蒙东公司主控室的监控屏幕上，“擎源”大模型系统也在实时跳动着数据。对于风电机组运维人员来说，这个“智能搭档”不仅让工作更高效，而且让他们对未来充满期待——当AI深度融入每一个生产环节，“经验积累”终将被“数据驱动”取代。这样的转变，为“十四五”高质量收官画上圆满句号，更为“十五五”新能源发电行业运维模式改变创造无限可能。