当前，能源企业正积极寻求提升替代能源性能与产能的解决方案。LINCOLN作为欧立腾（ALTEN）旗下咨询公司，致力于帮助企业充分释放数据价值，其参与设计的风电场与光伏电站设备管理方案，通过构建统计与预测模型，能够有效识别设备异常并优化维护策略。

传统的设备与性能问题监测方式通常属于被动响应，且日益力不从心。为此，某欧洲领先能源企业特邀欧立腾集团合作，借助人工智能技术开发先进统计方法，以实现可再生能源生产中的异常检测与预测性维护。

01 核心挑战

开发基于多源异构数据的统计与人工智能方法，实现风电场与光伏电站的异常检测与预测性维护管理。

02 解决方案

通过构建稳健的统计模型与本地化预测系统，精准定位异常情况，预测潜在的发电量损失，从而提升运营效率与生产力。

03 创造价值

增强对能源资产的洞察能力

深入掌握风电场与光伏电站的运行表现

实现主动式维护管理

优化能源生产性能

提高运营效率，减少停机时间

数据如何赋能生产力提升？

本项目聚焦于运用数据清洗与指标构建等分析方法，对各来源数据进行整合与预处理。项目团队借助天气状况、设备型号及使用年限等背景信息追溯异常根源，并通过物联网传感器监测环境动态变化。所有来自气象装置与光伏面板的数据均汇集至统一的数据湖进行存储。

基于上述数据，团队系统构建分析指标并对采集读数进行清洗处理。随后进入高级统计模型构建阶段，该过程融合了马尔可夫链、序列分析与模式识别等先进技术。通过针对特定区域开发本地化预测模型，并将其与实际报告数据比对以识别偏差、估算发电损失率，实现了对发电效能不足情形的及时预警。为验证系统性能，团队采用历史异常场景的冷数据建立了运营验证模型。通过多源数据的全面融合，最终显著提升了分析洞察的质量。

欧立腾实施路径：通过模型实现高效维护

客户计划运用这些先进统计技术，精准识别系统异常与发电损耗。通过实时监测与运行参数分析，企业将能够主动预测故障风险（包括叶片断裂、转子及发电机轴承性能衰退等情况），从而有效降低运维干预频次与成本，减少发电量损失，并实现预防性维护。我们深厚的数据分析专业能力，将持续助力客户提升整体生产力、优化运营效率并减少设备停运时间。

核心技术栈与工具

1. 数据分析和统计建模：使用Python和R编程语言进行数据分析、统计计算和建模，以处理复杂的数据集并实现准确的预测和分析。

2. 容器化部署：使用Docker进行模型的容器化部署，确保模型能够在不同环境中一致性地运行，提升部署和维护的效率。

3. 版本控制和团队协作：通过GitHub支持版本控制和团队协作，确保代码的可追溯性和多人协作的高效性，同时便于代码管理和版本更新。

4. 数据可视化工具：利用数据可视化工具进行监控和报告，帮助团队直观地展示分析结果和实时数据，促进更有效的决策和沟通。