由上海电气风电集团股份有限公司（以下简称“电气风电”）牵头承担的“十四五”国家重点研发计划“大型风电叶片全文信息成像检测技术”项目迎来关键节点——项目顺利通过中期检查。这标志着我国在大型风电叶片智能化检测与运维领域取得了阶段性重大突破，为风电产业降本增效和高质量发展提供了强有力的技术支撑。
风电叶片作为风力发电机组的核心部件，其长度已突破百米级，在复杂工况下极易产生裂纹、分层、脱粘等内部损伤。传统的人工敲击、内窥镜及抽检方式效率低、盲区大，难以满足规模化运维需求。该项目针对这一行业痛点，致力于研发基于全文信息成像的智能检测技术，旨在实现叶片内部缺陷的快速、精准、可视化识别与评估，本质上是一种高端的风力发电技术服务。
在中期检查中，专家组现场考察了电气风电牵头研发的基于无人机与爬壁机器人协同的成像检测系统，并听取了项目负责人关于技术指标完成情况、关键算法突破及工程应用验证的汇报。项目团队成功开发了多模态融合成像传感器，可在不拆卸叶片的情况下，穿透玻璃纤维复合材料，清晰呈现内部结构图像；构建了叶片全生命周期损伤数据库与深度学习识别模型，缺陷检出率提升至95%以上，单支叶片检测时间从传统的数小时缩短至20分钟以内。
电气风电作为国内风电整机头部企业，依托其在叶片设计、制造与运维方面积累的深厚经验，联合清华大学、中国科学院等多家科研院所，形成了“产学研用”协同攻关模式。项目成果已在多个海上及陆上风电场开展示范应用，累计检测叶片超过300支，有效预警了多起潜在断裂风险，减少发电量损失约1200万千瓦时。
“通过国家重点研发计划的引领，我们不仅突破了成像检测的硬件与算法瓶颈，更构建了一套从检测到评估、从预警到维护的完整风力发电技术服务体系。”项目负责人表示，“中期检查的通过是对阶段成果的肯定，下一步我们将重点推进技术标准化和成本优化，让这项尖端服务惠及更多风电场。”
据悉，该项目剩余周期内将深化云边端协同架构，开发便携式检测设备以降低使用门槛，并制定行业检测标准，推动形成可复制、可推广的叶片智能运维解决方案。此举将显著提升我国风电运维智能化水平，延长叶片服役寿命，为全球风电行业贡献“中国方案”。
