为应对提升可再生能源绩效的行业需求，欧立腾（ALTEN）为欧洲一家全球领先的能源供应商提供了创新解决方案。项目旨在通过先进的数据分析、统计与人工智能模型，对其风能与光伏电站的设备进行智能管理，实现从被动响应到预测性维护的转变，从而优化资产性能、提升发电效率。

挑战

客户在管理遍布各地的可再生能源资产时，面临传统运维模式的瓶颈：

• 运维模式被动：传统方法无法提前预警设备故障或性能劣化，导致维护行动滞后，造成发电损失和计划外停机；

• 数据复杂多元：需整合并分析来自物联网传感器、气象站、设备型号及年限等多源异构数据，以精准定位问题根因；

• 缺乏预测能力：亟需构建能够基于历史与实时数据，主动预测设备异常及潜在发电损失的智能系统，以指导维护决策。

解决方案

欧立腾组建了一支数据科学家与工程师团队，交付了一套端到端的预测性分析解决方案：

• 统一数据基础：集成气象、设备档案及IoT传感器数据，构建集中化的数据湖。通过数据清洗与关键指标构建，为高级分析奠定高质量数据基础；

• 开发核心预测模型：应用马尔可夫链、序列分析与模式识别等高级统计方法，构建鲁棒的异常检测模型。同时，为特定区域开发本地化预测模型，通过与实际发电数据对比，精准估算性能损失百分比；

• 实现主动洞察：利用历史“冷数据”验证模型性能，确保其准确性。该方案能前瞻性识别如叶片破损、轴承退化等关键故障迹象，将维护策略从“事后修复”转变为“事前预防”；

• 技术栈支持：全程采用Python与R语言进行数据分析与建模，使用Docker实现模型容器化部署，并通过GitHub确保团队协作与版本控制。数据可视化工具则用于监控与报告生成。

成果

通过本次合作，客户成功构建了数据驱动的智能运维能力，并获得以下关键收益：

• 资产性能深度洞察：增强了对风能与光伏资产运行状态的实时理解与掌控力；

• 维护模式转型：实现了从被动响应到主动预测性维护的根本性转变；

• 运营效率提升：通过提前干预，有效减少了非计划停机时间，优化了能源产出；

• 成本与损失降低：预计将显著降低紧急维修频率与成本，并最小化因设备故障导致的发电损失；

• 生产力全面增强：数据洞察直接转化为可执行的维护行动，持续提升电站的整体生产效率和投资回报。

此案例彰显了欧立腾如何将深度数据分析与行业专知相结合，助力能源客户驾驭数字化转型，确保可再生能源资产的长期可靠、高效与可持续运营。