风力发电产业在快速发展的同时，也面临着故障检测和定位分析滞后、运维效率低、知识共享不足、备件管理复杂等一系列运维难题。为解决这些痛点，本项目基于InternLM2.5系列大模型的前沿技术，开发了风力发电智能运维助手系统，通过多种智能技术与模块的深度整合，全面提升风电场的运维效率与智能化水平。
随着风力发电产业的迅速发展，风电场设备运维过程中面临以下主要痛点：
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故障检测与诊断滞后：设备状态监控与故障预测能力不足，无法及时发现潜在问题。
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运维知识共享不足：运维经验分散，知识传递效率低下。
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备件管理与调度复杂：备件储备与调拨效率低，增加运维成本。
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培训与专业支持缺乏：运维人员对复杂设备的操作理解有限，影响维修效率。
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多平台协作难度高：风电场运维人员、管理层和设备供应商之间缺乏高效协作平台。
针对上述痛点，结合上海人工智能实验室的书生浦语大模型及其相关技术，设计一套基于大语言模型的风力发电智能运维助手，提升风电场运维效率与智能化水平。
系统采用模块化架构，分为：
· 数据层：汇聚风电专业书籍、论文、运维记录、规章制度、运维培训材料、设备说明书等多源数据。
· AI层：基于书生浦语大模型，利用Xtuner进行微调和Lmdeploy部署，支持高效推理与问答服务。
· 应用层：提供智能问答、知识库检索、运维流程辅助、故障预测与诊断等功能。
· 客户端：支持微信小程序、钉钉小程序、H5等多平台操作。
· 大语言模型：采用书生浦语大模型，通过Xtuner微调，实现风电领域深度适配。
· 知识库RAG：以规章制度、设备资料为基础，构建知识库，并通过RAG（Retrieval-Augmented Generation）增强问答能力。
· 系统框架：基于Streamlit和Flask搭建交互界面与API服务。
· 多平台适配：结合微信小程序、钉钉小程序及H5实现多端接入。
· 功能描述：基于风电领域的知识库，提供高效精准的问答服务。
· 核心功能：
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规章制度查询：快速检索风电场规章制度内容。
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设备操作指导：针对设备说明书中的常见问题，生成交互式操作指引。
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运维问题解答：实时回答运维人员提出的问题，并提供解决方案参考。
· 功能描述：利用时序分析与大语言模型，实现故障预测与诊断。
· 核心功能：
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实时状态监测：接入设备传感器数据，分析设备运行状态。
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故障根因分析：基于故障树和历史运维记录，智能化分析故障原因。
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预测性维护建议：结合时序分析模型，预测潜在故障并给出维护计划。
· 功能描述：优化风电场的日常运维流程。
· 核心功能：
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工单管理：生成、分配、跟踪运维工单，提高工作流效率。
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备件推荐与调度：根据备件库存和设备需求，智能推荐备件并规划调度路径。
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培训与支持：生成个性化培训计划，并实时提供运维指导。
· 功能描述：提供运维数据可视化及智能分析功能。
· 核心功能：
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运维数据仪表盘：展示设备运行状态、故障频率、备件使用等数据。
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成本分析：评估运维成本，包括备件消耗、人工投入等。
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运行效率优化建议：基于数据分析，提供提升运行效率的建议。
· 使用Xtuner对书生浦语大模型进行领域微调，输入数据包括：
o 风电专业书籍与论文
o 历史运维记录与设备手册
· 利用Lmdeploy进行高效模型部署，支持低延迟实时推理。
· 收集并整理规章制度、培训材料、设备说明书等内容，构建知识库。
· 实现RAG增强生成，通过检索相关文档为问答提供上下文支持。
· 微信小程序：适用于移动端实时查询与问答。
· 钉钉小程序：适合团队协作与通知推送。
· H5页面：提供轻量化的网页访问入口。
· 基于Flask搭建API服务，支持问答、数据分析等功能调用。
· 使用Streamlit快速构建数据监控与分析的交互界面。
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提升运维效率：通过智能化问答与预测功能，缩短问题解决时间。
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降低运维成本：优化备件调度与故障预测，减少不必要的设备停机。
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知识共享与培训：实现运维知识沉淀与高效传递，提升团队技能水平。
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智能化协作：通过多平台支持，促进运维人员、管理者及供应商之间的高效协作。
该系统将为风电场设备运维注入前沿AI技术，助力行业向智能化、数字化方向迈进。