问题——风电巡检长期面临“既要停机、又要上高空”的矛盾；风机叶片位于高空、体量大——传统巡检多需停机——并由人员攀爬至七八十米高处近距离检查。停机会带来直接的发电损失；高空作业又受风速、视线和结构复杂等因素影响，安全风险较高。随着我国风电装机规模扩大，存量风机进入集中运维阶段，巡检频次上升与降本增效需求叠加，“减少停机、降低风险、提高准确度”的要求更为迫切。原因——关键瓶颈在于“旋转目标的稳定成像与精准识别”。叶片转速快、背景复杂、光照变化明显，远距离获取清晰可用的数据并完成缺陷判读并不容易。仅靠单一传感器或常规拍摄方式，容易出现成像模糊、定位偏差、有效样本不足等情况，进而影响识别可靠性，也难以形成可复制、可规模化的运维流程。影响——新技术正在推动风电运维从“依赖经验”转向“依赖数据与智能”。山东柔克智能科技有限公司董事长兼总经理傅孟潮在活动中表示，公司研发的无人机风机不停机巡检技术，可在风机不停机状态下，于约30米外识别毫米级微小缺陷，发现叶片细微裂纹等隐患。其技术路径采用多模态传感器融合，并通过激光TOF触发拍照等方式，提高叶片高速旋转条件下的捕捉精度与识别效果。企业测算显示，停机巡检带来的发电损失在风电场运营中占比不低；采用不停机巡检后，可减少停机损失，同时提升巡检效率、降低运维成本。该技术也强调“风险替代”，以装备作业替代高危人工攀爬，减少高空作业带来的安全隐患。对策——形成可推广的“标准流程+场景验证+产业协同”路径。业内人士指出，智能巡检装备要走向规模化应用，关键在于建立标准流程、完成多场景验证、形成数据闭环，并与现有电力运维体系顺畅衔接。企业建议，在城市产业生态层面更开放本地示范场景，将变电站、风电场等作为装备验证与迭代的试验场，在真实工况下检验设备可靠性、适配性和与运维体系的兼容性。同时推动产业链协作机制，促进传感器、控制系统、算法与运维服务等环节协同，降低试错成本与推广门槛。前景——从“发现问题”走向“发现并处置”的全链条智能化。傅孟潮表示，公司下一步将推进“智能巡检+操作”方向研发，围绕远程精准操控、复杂场景自适应与带电作业等关键环节攻关，目标是打通从“检测问题”到“处置问题”的闭环能力。例如，无人机发现叶片异常后，可联动地面装备进一步核验，并为现场处置提供装备与流程准备。业内预计，随着风电场数字化基础设施完善、运维数据积累加快以及示范场景持续开放，智能巡检将从单点工具逐步升级为系统能力，并与预测性维护、资产全寿命管理等模式融合，增强风电场运营效率与安全水平。
风机不停机巡检不仅是工具升级，也反映了新能源运维从“停机检修”向“运行体检”的转变。以安全为前提、以数据为支撑、以场景应用为抓手，推动智能巡检从单项技术走向系统能力，有望深入提升风电安全运行水平，保障清洁能源稳定供给，并为新质生产力发展拓展空间。