# 灯塔案例 | ReNew电力拉特拉姆

> 据 WEF 及公开报道，清洁能源企业 ReNew 在 70 个风电场、10 家 OEM、22 种风机机型上规模化复制 AI 模型——能源产出提升 1.7%、运营成本下降 17%、废物减少 40%、利润提升 20%。
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> 第11批 · 2023年12月 · 单一工厂灯塔灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 16011IN15 |
| 企业名称 | ReNew电力拉特拉姆 |
| 所在地 | 印度 · 拉特拉姆 |
| 行业 |  · 新能源 / 风力发电 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一工厂灯塔 |

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## 5大核心案例

### ① ML自动风机叶片检测 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：风机叶片长期暴露野外，裂纹、脱胶、雷击等缺陷靠人工巡检效率低、易漏检，停机检测代价高。

**解决思路：** 💡 方案：用机器学习 + 机器视觉对叶片进行自动化检测，自动识别缺陷类型、位置与严重度。

**实施路径：** Step 1 — 影像采集：无人机/相机对叶片表面进行高频影像采集 Step 2 — 缺陷标注：构建叶片缺陷样本库，标注裂纹、脱胶等类型 Step 3 — 模型训练：ML 视觉模型自动识别缺陷并做严重度分级 Step 4 — 自动派单：检测结果自动推送至维修工单，闭环消缺

**关键数据：** 📊 核心成效：缺陷识别时间 ↓90%，维护工时 ↓90%

**技术标签：** 01.03.02 | 05.01.02 | 01.01.05


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### ② AI风向标修正系统 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：风机风向标长期使用产生偏置误差，导致偏航控制失准、风机不能最优对风、发电效率下降。

**解决思路：** 💡 方案：AI 自动识别并校正风向标偏置，修正偏航控制，让风机始终处于最优对风状态。

**实施路径：** Step 1 — 风向数据采集：采集风向标与 SCADA 遥测运行数据 Step 2 — 偏置识别：AI 比对实际风向与功率响应，识别风向标偏置 Step 3 — 自动校正：输出校正量并下发至偏航控制系统 Step 4 — 闭环验证：持续监控功率曲线，验证校正效果

**关键数据：** 📊 核心成效：能源产出 ↑1.7%（支撑发电量提升）

**技术标签：** 01.01.03 | 02.04.03 | 05.01.01


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### ③ ML风机功率曲线优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：不同地形、风速、机型下，风机实际功率曲线与理论值存在偏差，发电量未达最优。

**解决思路：** 💡 方案：机器学习建立"风速—功率"映射模型，优化风机运行参数以逼近最优功率曲线。

**实施路径：** Step 1 — 数据汇聚：整合 SCADA 风速、功率、桨距角等运行数据 Step 2 — 曲线建模：ML 拟合各机型在不同工况下的功率曲线 Step 3 — 参数寻优：识别偏离最优曲线的原因并优化控制参数 Step 4 — 规模复制：模型跨 10 家 OEM、22 种机型泛化应用

**关键数据：** 📊 核心成效：能源产出 ↑1.7%

**技术标签：** 05.01.02 | 05.02.01 | 03.03.04


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### ④ ML故障预测系统 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：齿轮箱、轴承、发电机等大部件故障多为突发，非计划停机代价高、维修成本大。

**解决思路：** 💡 方案：ML 分析振动、温度、油液等信号，提前预测故障，实现预测性维护。

**实施路径：** Step 1 — 状态监测：采集振动、温度、油液等传感器数据 Step 2 — 特征提取：提取时域/频域健康特征 Step 3 — 故障预测：ML 预测剩余寿命与故障概率 Step 4 — 维护调度：按预测结果提前安排维护，避免非计划停机

**关键数据：** 📊 核心成效：非计划维护 ↓78%（全资产 ↓83%）

**技术标签：** 05.01.04 | 08.02.01 | 02.03.04


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### ? 输电线路故障早期检测 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：输电线路跨越广阔地域，故障定位难、停电影响大。

**解决思路：** 💡 方案：结合传感与 ML，对输电线路故障做早期检测并快速定位。

**实施路径：** Step 1 — 线路监测：部署线路传感与数据采集 Step 2 — 异常识别：ML 识别电压/电流/温度异常 Step 3 — 故障定位：定位故障点并判断故障类型 Step 4 — 快速响应：自动派单检修，缩短停电时间

**关键数据：** 📊 核心成效：输电线路故障 ↓66%

**技术标签：** 01.01.05 | 05.02.03 | 07.03.01


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
|------|------|------|------|
| 非计划维护 | ↓78% | 降低 78% | ML 故障预测减少风机非计划停机 |
| 缺陷识别时间 | ↓90% | 降低 90% | AI 叶片检测自动识别缺陷 |
| 维护工时 | ↓90% | 降低 90% | 自动化巡检减少人工维护工时 |
| 非计划维护 | ↓83% | 降低 83% | 预测性维护覆盖全资产，进一步降低非计划维护 |
| 输电线路故障 | ↓66% | 降低 66% | 输电线路故障早期检测减少停电 |