风能作为一种清洁的可再生能源，越来越受到世界各国的重视。其蕴量巨大，比地球上可开发利用的水能总量还要大10倍。
截至2015年底，全球风电装机容量达到4.33亿千瓦。全球风能理事会预计，到2020年底，全球风电装机容量将增长近一倍至7.92亿千瓦。
中国风能储量很大、分布面广，仅陆地上的风能储量就有约2.53亿千瓦，粗略估算一下，全部利用发电15天就相当于北京市一年的总用电量。
据全球风能协会统计，到2015年底，我国的装机容量是美国的两倍，但发电量却相对落后（2015年，美国风能产量超过1.9亿MWh，足够约1750万典型的美国家庭使用。中国以1.851亿MWh紧随其后，并且德国以84.6MWh居于第三），究其原因除了新能源人都懂的“限电之痛”以外，更值得电站投资方、建设方和运营方关注的是电站的整体发电效率和质量。
在风电运营维护中，如何通过新的技术找出故障，并及时解决，提升电站整体寿命是目前风电行业需要解决的重要问题。
大疆行业应用帮助风电行业解决运维痛点
电站运维团队需要定期对风力发电机进行巡检，保证风力发电机组的可靠运行，提高设备可利用率。但发电机大多地处偏远地区，风机排布分散，人工巡检这种模式不仅存在安全性差、工作量大、效率低等问题，而且受观测角度影响，不能全面及时地发现问题。
我们来看看无人机巡检能在风电行业中做到哪些事情。
利用无人机进行巡检，能达到人工不方便到达的高度和肉眼难以企及的精度，巡检速度大大提升。以先进的技术在第一时间发现并准确定位问题，高效率作业提高巡检频次，把故障扼杀在摇篮里。随着风力发电机组越来越多布局海上，这种无人机智能巡检方式的优势将愈发明显。
通过DJI Go视角看风机
风力发电机组中一个非常关键的部件——叶片，它的气动效率决定了风力发电机组利用风能的能力。这就要求叶片的性能不但要有最佳的机械性能和疲劳强度，还要具有耐腐蚀、紫外线照射和防雷击等特性。叶片高速转动时不可避免会与空气中的沙尘、颗粒产生摩擦和撞击，导致叶片前缘磨碎，前缘粘合会因此开裂。另外，随着风机运行年限的增加，叶片表面胶衣磨损、脱落后会出现砂眼和裂纹。砂眼会造成叶片阻力增加影响发电量，一旦变成通腔砂眼后会有积水造成防雷指数降低。越来越多的风力发电厂设在海上，叶片面对高盐雾的海风洗礼很容易被腐蚀。
传统的叶片表面巡检方式是运维人员通过望远镜观测，以及在风机附近仔细聆听叶片是否有刺耳的异常噪音，凭借经验判断。异常噪音通常是由于表面不平整或叶片边缘不平滑造成，也可能由于叶片内部存在脱落物。
大疆风电叶片运维方案，使用无人机飞行平台作为载体，搭载高分辨率可见光相机观察记录叶片表面状态同时向运维人员回传图像，当发现可疑点时，远程操作巡检设备进一步详细检查，并采集高清画面作为记录，不漏过每一个细节，为叶片做全方位多角度“体检”。通过高清图像回传，可以准确无误地提供现场数据，也能保存记录到的图像资料，方便后期分析和研究。
龙源电力中能电力科技开发有限公司状态监测研究室率先在风电叶片巡检中使用了无人机技术，研究员王栋也率先和我们分享了使用大疆无人机对风电场进行巡检的使用感受。经他本人授权附上部分2015年巡检评测报告。
巡检中，大疆“悟” Inspire 1的稳定良好，相机匹配上增稳云台，影像的成像效果清晰。设计的可变形起落架使得摄像头可操作的视角更为开阔，提高了飞行效率。集成的摄像头减轻了起飞重量，延长续航时间较长，保证了一次起降能够完成巡检任务。
使用无人机可以清晰观测到叶片磨损状况
王栋表示：“无人机应用到风电叶片检测当中能够极大提升目视检测的效率，减小停机损失，预防叶片故障扩大化。”
除了风机叶片外，风机塔筒和涡轮机也是需要重点关注的部分。大疆创新最新发布的禅思Z30远摄变焦云台相机，通过30倍光学变焦，可以从更多角度看到观测到风机塔筒、叶片及涡轮机的所有部位。
在巡检时，运维团队遇到的困难是要靠近风机的涡轮机，查看是否存在损坏或隐患。传统的无人机需要距离1米左右，才能进行全面检测。使用大疆经纬 M600搭载禅思Z30，可以与风机保持20至30米的安全距离，通过“指点变焦”功能，快速、准确地捕捉画面细节。
为了记录更详细全面的信息，巡检时可以将连拍模式和航点飞行一起使用。设置好航线后，无人机将沿着既定的航线飞行，同时在连续拍摄多张照片。
通过下面一个视频，你可以了解到禅思Z30在风电巡检中的应用。
无人机运维解决方案可以提高巡检的频次和准确度，提早帮助运维人员发现问题，变“被动维修”为“主动改善”。及时发现故障隐患，防范于未然，有效地提高设备运行的可靠性，节约更多的成本。
随着风力发电站向内地和海上转移，“限电”问题得到缓解，如何提高发电效率，减少故障停机时间将关系到电站直接收益，大疆行业应用正在为风电行业配套定制化设备，为每台风力发电机建模，规划巡检路线、设定频次，无人机自动进行巡检作业，以超越人工的精确、及时和安全为业主高效管理电站资产。
（以上图片来自龙源电力中能电力科技开发有限公司状态监测研究室研究员王栋）
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