4K/8K AI巡检详解：风电巡检领域主动出击的监控厂商

最近，“北方高温”、“厄尔尼诺大烤”等词条频上热搜的背后，为应对气候变化挑战，全球正迎来一场波澜壮阔的绿色低碳转型浪潮。

而在“碳达峰、碳中和”政策背景下，风电行业肩负着重要的责任与使命。根据《中国可再生能源发展报告2020》数据，风电设备及安装工程是风电开发最主要的成本来源，2020年其在陆上和海上风电成本中占比分别约80%和60%。

风机叶片是肉眼可见的风机核心组成部分，以当前全世界单机容量最大的海上风机为例，每一支风机叶片长度都达到123米，相当于3架C919客机首尾相连，或者说300个人可以在叶片上同时站立。如此大型的风电机组，虽然单机发电量可观，但在风迎面吹叶片的过程中，叶片容易发生弯曲形变，在日以继夜的运行中，叶片的每一个受力点都有可能存在安全隐患。因此，对于造价如此不菲的风机来说，日常检查维护是一大难题。

一、风机巡检问题详解

1. 风机地理位置分散

然后，虽然风力发电规模日益增大，但风机地理位置分散且偏僻，风机排布分散，传统的人工巡检模式存在着众多问题点。

2. 机组线路杆塔高度增加人工高度

举个例子，风电场大多在比较偏僻的地方，而风电机组线路杆塔通常而言，最高可达三十几米，最低高度也有十几米，并且多建于悬崖边缘或底下等危险地带。依靠人工，工人需要攀爬几十米的杆塔，安全性差，而工作量却相当大。

3. 人工巡检肉眼受限

很多项目工程师表示，依靠人工手动检查或手持设备检查，往往巡检一次需要一个多月，严重影响风电场线路巡检效率。而且一方面，人工巡检受观测角度影响，不能全面及时地发现问题；另一方面，风电24小时运作，特别是有些风电场的发电高峰在夜间，往往需要更多的人力配给，来实现24小时持续性的管理维护和应急响应能力。

那么，除了人工巡检，就没有其他的巡检方式了吗？

自然是有的。

当前的无人机技术亦给予了一定的助力。

4. 无人机巡检成本高昂

然而，使用无人机，对于无人机操控技术要求非常之高，尤其是在风电场这种复杂环境中，极其容易因为人为失误而导致坠机等安全事故，损伤地面设备和人员，存在着不可预估的安全风险与设备损坏成本。

有没有一种巡检方法，能定时定期，并且低成本，高效率，高安全性？

（2）主动出击的中国监控厂商：4K/8K AI巡检

博冠8K利用成熟的8K超高清采集技术，融合AI技术建立起超高清智慧巡检系统，结合前端监测设备进行远程智能巡视，适用于高效率叶片巡检、定时定期巡检、叶片缺陷识别及叶片修复后检测。在风机巡检场景中，通过架设具有AI算法的博冠8K摄像机，完成定时定期自动巡查，其大变焦、大场景、超高清特色，足以让摄像机视场覆盖范围内的一切信息看得清清楚楚。期间经过AI识别后的巡检数据可以存储于本地或通过网络自动上传至云端，终端实时看到现场巡检画面，实现无人巡检和数据传输的全自动化。

截至当前，博冠8K成功研发出8K+5G+AI超高清监控摄像机S1/S3，以及8K双光谱摄像机S2，博冠8K S系列监控摄像机应用广泛，有着丰富的工程项目应用验证，设备使用难度低，无需专门培养专业人手，普通人员经过培训即可胜任工作，有效降低巡检人员高空作业风险，减少运维人员例行巡视工作量，实现更智能高效的数字化、精细化管理。

1. 更清晰的细节检测，每一次聚焦都是8K

风机巡检最核心的是监测画面的呈现效果，博冠8K最高可实现8K级别的呈像效果，清晰度MAX，放大N倍依旧是3300万像素，有效防止重要细节丢失。同时，前端采集摄像机支持多个预置位设置，无论旋转角度与放大倍数，每一次聚焦都让细节完整留存，实现高效检测。

2. AI识别，让检测更高效

快速进行故障检测与故障信息确认，很好地完成风机表面损伤的记录。AI图像识别技术，精准进行缺陷初筛、快速分类识别、自动分析生成报告，从而实现风电场快速高效的巡检。

3. 更广袤的监控范围，降本增效成事实

如果有风电项目需要巡检，当采用1台8K监控时，同等量的监控范围与效果需要16台普通1080P监控。8K监控能减少十倍以上的机位，节约用地面积十倍以上。同样，智慧巡检要稳当，就需要将前端监控架设好，1台8K大监控也比多台小监控更节约安装人工与材料成本。

4. 可调式的快门速度，还原叶片瞬时状态

风机叶片转动时，叶尖瞬时速度可高达200-300公里/小时。如果快门速度达不到一定要求，拍摄出的画面就会出现变形和拖影，直接影响风机叶片的巡检效果。博冠8K S系列监控摄像机不仅有3300万超高清像素，且快门速度可以满足1/30到1/156250秒，在叶片低转速维护转态、超高速转动状态时，清晰拍摄风机叶片，真实还原叶片转动时的瞬时状态。