基于前端感知层的数据沉淀，平台依托多目标优化算法与专家知识库，驱动运维决策从经验导向转向模型量化。如果说感知层是平台的“神经末梢”，那么智能决策引擎便是其“大脑中枢”——通过动态排程、资源调配与工单闭环，实现运维全链路的精益化管理。
1. 三维可视化监控
融合视频孪生技术，实现：
- 实景透视：将机舱内摄像头画面与三维模型叠加，透视设备内部运行状态（如齿轮箱啮合情况）；
- 人机联合巡检：联动巡检机器人路径规划与视频分析，自动识别仪表读数、油位异常，替代70%人工巡检。
支持时空回溯功能，故障时可调取历史视频与数据联动分析，提升根因定位效率。
2. 运维实施与项目管理
以标准化工序串联任务全流程：
- 工单闭环管理：从报警生成、工单派发、现场作业（AR远程指导）到质量评价（响应时效、修复率）形成数字化闭环；
- 多维度效能评估：从安全、成本、发电增量等维度量化项目效果，沉淀数据资产优化运维策略。
实现运维过程标准化与知识沉淀，避免经验依赖型管理漏洞。
3. 风速预测与虚拟传感
- 短期风况模拟：利用LSTM神经网络预测未来15分钟-4小时风速/风向，误差率<8%，支持电力交易与调频控制；
- 传感器故障补偿：当实体传感器异常时，基于上风向机组数据通过双向LSTM预测风速，确保控制连续性。
4. 消防安全监测
在机舱、塔底、变流器室部署温度/烟雾传感器网络，结合红外热成像定位过热触点（如电缆接头），通过三维场景高亮报警点并联动灭火系统，降低电气火灾风险。
从风速预测到项目效能评估，平台以数据闭环重构风电运维价值链。通过将物理世界的复杂性转化为数字世界的可优化模型，不仅提升20%以上资源利用率，更推动行业从"人工响应"向"自主优化"演进，为风电平价时代提供可持续的降本增效范式。
