详细信息：

关键技术： 1）通过风电场群数据集成与数据标准化，实现了12种品牌40多种机型风电机组的数据采集、数据传输、数据存储、数据转换、数据计算的统一。2）采用机器学习等人工智能算法，对风机大部件进行深入建模分析，训练半年以上历史数据，衡量整机发电性能和设备健康度，预测部件寿命与可靠性，提供健康状态及预警维护提示。建立故障历史数据库，针对设备高频发生故障，建立分层的故障树模型，分析设备失效根本原因，给出维修指导建议，维护故障处理记录，追踪部件更换信息。3） 通过建立核心指标体系，提升风电场运营管理精细化水平与风机可靠性管理水平，搭建故障诊断与预警平台，通过大数据积累与算法模型建立，提高资产管理水平并提升运维效率。技术指标：借助大数据技术，每年提升风场发电量3%左右。优化风电机组全寿命周期管理，通过分析风功率预测、风机健康诊断、在线振动监测等，降低发电量损失，提升运营效率，实现风电场可利用率达到99%以上。经济效益：项目以风场的风机、测风塔、升压站等设备作为研究对象，以能量管理、故障自动诊断及预警以及性能优化提升作为主要研究目标，创建基于大数据技术的“智慧舱”云管理平台，实现标准化、专业化、自动化、智能化管理理念，对运营风电场提供远程技术支持。该技术借助大数据，每年提升风场发电量3%左右，实现风电场可利用率达到99%以上，可以为运营企业带来收益，具有良好的经济效益。社会效益：该项目符合国家可再生能源利用的相关政策和国家重大战略需求，节能环保，具有良好的社会效益。