基于大语言模型的风电运维通用人工智能展望：理论与应用

吴 小锋
国能思达科技有限公司

摘要

随着风电行业向大规模、智能化方向发展，传统运维模式面临效率低、成本高、故障预测难等问题。大语言模型（Large
Language Models, LLMs）的突破性进展为构建风电运维通用人工智能（General AI）提供了新 范式。本文从理论与应
用双重视角，探讨 LLMs 在风电运维中的潜力与实现路径。理论层面，提出基于 LLMs 的多模态知识融合框架与动态决策机制；
应用层面，设计覆盖设备诊断、运维调度、知识管理的智能化方案。最后，针对数据安全、实时性等挑战提出解决思路，
为风电运维的智能化升级提供参考。

关键词

大语言模型、通用人工智能、风电运维、智能化风电运维

参考

[1] Cannon Power Services. Wind Power Maintenance:

Strategies for Cost Reduction and Efficiency Improvement[J].

Journal of Renewable Energy Systems, 2025.

[2] Zhen Huang, et al. Active Monitoring in Wind Turbine

Maintenance: A Three-Pronged Approach[J]. Energy Reports,

2024.

[3] 丁帅 . 试论风电企业资金及价值分析 [J]. 当代会计 ,

2019(6X): 88-90.

[4] 刘英 , 张万辉 , 陶延宏 , 李天龙 , 梁世民 . 光伏电站

智能化运维技术的应用 [J]. 中国高新科技 ,2022(05):39-41.