在展会主办方“演讲角”论坛上，中车株洲所技术专家就“风电场LCOE优化与效能提升应用研究”“基于多元感知的风电机组状态监测系统”“风电机组构网型关键技术研究与应用”发表了技术演讲，展示了公司在风电领域的最新研究成果和技术创新。吸引了众多国际知名企业和专业人士关注，为展会增添了浓厚的学术氛围和技术亮点。
风电机组构网型关键技术研究与应用
面对新型电力系统“双高”（高比例新能源、高比例电力电子设备）特性的挑战，中车株洲所深刻洞察行业痛点，研发出构网型风电机组技术，借鉴同步发电机的运行机理，将风电机组由传统的电流源外特性转变为电压源外特性，并融合一体化集成储能系统，实现了从黑启动到惯量支撑的全面升级，确保了电网的稳定与可靠。
中车株洲所技术专家查荣钰在演讲中提到，自2022年起，中车株洲所便投身于风电机组构网型关键技术的深入探索与工程化应用，逐步构建起Bladed与RT-lab联合仿真平台，全面验证了构网型控制策略与整机控制、机械载荷的耦合特性。基于这一技术基础，中车株洲所成功完成了5.2MW及6.25MW风电机组的现场运行验证，并于2023年10月荣获国内风电行业首张构网型认证证书。
2024年，中车株洲所再次发力，正式推出了集300%强大过载能力、5%-20%风储一体化设计、黑启动及离网运行功能于一身的构网型风电机组，该机组不仅技术领先，更具备高度的灵活性和适应性，可根据不同应用场景提供多样化的综合解决方案，满足客户的多元化需求。
基于多元感知的风电机组状态监测系统
该系统集成了传感器选型、高精度数据采集、高效数据传输与智能数据分析的全方位能力，为运维人员提供及时、准确的运行信息，从而大大降低风电机组的维护成本和故障率，有效延长机组使用寿命，降低维护成本，提高风电场的整体运营效益。
中车株洲所技术专家黄剑锋提到，以叶片监测为例，中车株洲所创新性地采用了多传感器融合策略，包括先进的声学监测技术捕捉细微声音变化，振动传感器精确感知结构动态响应，以及应力载荷监测实时追踪叶片受力状态。此外，结合无人机的高空巡检优势，对叶片表面进行细致入微的视觉检查，同时利用激光雷达技术，在机组运行期间不间断监测叶片净空，确保安全无虞。
风电场LCOE优化与效能提升应用研究
面对风电项目投建及运营中的核心挑战，中车株洲所以数字化、智能化为核心驱动力，重塑风电运维与效能管理格局。通过其自主研发的预测与健康管理系统（PHM），实现了对风电机组健康状态的精准评估与故障预警，有效缩短停机时间，显著降低因故障导致的电量损失。
中车技术专家黄剑锋表示，这一系统无缝对接企业资产管理（EAM）平台，确保故障信息即时传递，运维工单高效派发，运维团队迅速响应，从而最大化提升风电场的运营效率与发电量。目前，中车株洲所已构建起包含超过200项标准化PHM模型的强大模型库，这些模型覆盖了风电机组的所有关键部件，诊断准确率高达85%以上，为风电场的稳定运行与高效发电提供了坚实的技术支撑。在风电效能提升方面，中车株洲所依托海量运行数据，成功开发出“优化多扇区功率曲线外包络线实现精准对风”以及“基于叶片气动特性及场址风资源特征，精准调整最优桨距角与模态增益”等多维度综合效能提升方案。
