貴州龍源新能源有限公司基于AI“數據驅動”的風電機組能效提升方法的研究公開招標，本項目已具備招標條件，現對該項目進行國內資格后審公開招標。
2.項目概況與招標范圍
2.1 項目概況、招標范圍及標段（包）劃分：2.1.1 項目概況
風電機組發電性能會隨運行時間下降，據國外統計，10年以上機組性能下降比例達0.53%/ 年。風資源變化、控制器和軟件老化、控制參數調整不當等，也會影響發電性能。我公司8座風電場風機型號達16種，建設時間不同，最長運行已15年，各風場機組性能存在差異。在貴州復雜地形下，風電機組運行管理挑戰嚴峻。提高機組發電效率是提升風電經濟性、保證風電場盈利能力的關鍵，本項目通過采購服務開展數據建模與分析，評估風機性能并進行異常檢測，預期提升有異常風機年發電量1.5%以上。
2.1.2 招標范圍
本項目以影響風機發電性能的主要因素為切入點，采用“數據驅動”方式，基于風機運行數據、事件記錄等，運用人工智能和機器學習算法，構建數據間的關系模型，發現異常及原因，實現發電性能分析與異常檢測。具體范圍如下：?
（1）研發葉片氣動不平衡檢測儀器及其分析系統：研發便攜式激光測距儀及分析系統，對運行風機進行非接觸式檢測與數據分析，獲取葉片槳距角偏差數值并糾偏，消除或減小葉片氣動不平衡影響。?
（2）開發偏航對風偏差檢測模型：實現兩種功能，開發基于30秒內SCADA數據的風機靜態、動態偏航對風偏差檢測模型與校正方法。?
（3）開發基于數字建模的機組發電性能異常檢測模型：利用人工智能和機器學習技術，基于歷史運行等數據為每臺機組建立分析模型，通過數據建模和算法優化，檢測功率曲線和發電性能異常，涵蓋多種異常場景，確保風機達最佳運行狀態。?
（4）開發基于AI“數據驅動”的風機發電性能異常檢測工具軟件：開發數據導入、清洗及質量檢查等ETL工具，實現原始數據自動化處理；開發風機發電性能異常檢測工具，建立檢測平臺。?
（5）知識產權：項目產出發明專利2項，實用新型專利1項，軟件著作權1個，核心期刊論文2篇。
2.2 其他：/
2.3 主要研究內容及預期目標：2.3.1 主要研究內容
(1)葉片氣動不平衡檢測儀器及其分析系統開發：研發一套便攜式激光測距儀及分析系統，實現在地面測量葉片角度偏差并糾偏。?
(2)偏航對風偏差檢測模型開發：分為數據預處理子模塊，剔除異常數據；偏航對風偏差檢測子模塊，通過數據分倉計算確定風向標的測量偏差。?
(3)基于數字建模的機組發電性能異常檢測與治理改善：涵蓋數據完整度、風資源、功率曲線等多種分析模型及算法。?
(4)基于 “數據驅動” 的風機發電性能異常檢測工具平臺開發：開發ETL工具，實現數據自動化處理；開發異常檢測工具平臺。
2.3.2 預期目標
目前，區域公司屬有8座風場風機型號9種，建設時間不同，4座已出質保，主機廠不再承擔發電性能責任，未出質保風機出質保前評估需求迫切，傳統運維手段難以滿足需求。本項目通過數據建模與分析、軟件平臺和便攜式激光測距儀，對多種型號風機進行性能評估與異常檢測，開展針對性治理，減少無效投資，低成本提升機組性能與發電量，預期提升有異常風機年發電量1.5%以上。
2.4 項目服務期：本項目的工期為17個月，詳見技術文件。
3.投標人資格要求
3.1 資質條件和業績要求：
【1】資質要求：（1）投標人須為依法注冊的獨立法人或其他組織，須提供有效的證明文件。
【2】財務要求：/
【3】業績要求：2020年9月至投標截止日(以合同簽訂時間為準)，投標人須至少具有風電項目軟件開發或測試系統開發或測量裝置開發合同業績2份。投標人須提供能證明本次招標業績要求的合同掃描件，合同掃描件須至少包含：合同買賣雙方蓋章頁、合同簽訂時間和業績要求中的關鍵信息頁。
【4】信譽要求：/
【5】項目負責人的資格要求：/
【6】其他主要人員要求：/
【7】科研設施及裝備要求：/
【8】其他要求：/
3.2 本項目否聯合體投標。 /
4.招標文件的獲取
招標文件開始購買時間2025-10-11 09:00:00，招標文件購買截止時間2025-10-16 16:00:00。
欲購買招標文件的投標人請聯系辦理入圍供應商事宜,開通后根據招標公告的相應說明在線完成招標文件的
購買!為保證您能夠順利投標，具體要求及購買標書流程請聯系 010-68818478
聯系人：劉工
手機：13681557910 (微信同號)
郵箱：1490789738@qq.com
2.項目概況與招標范圍
2.1 項目概況、招標范圍及標段（包）劃分：2.1.1 項目概況
風電機組發電性能會隨運行時間下降，據國外統計，10年以上機組性能下降比例達0.53%/ 年。風資源變化、控制器和軟件老化、控制參數調整不當等，也會影響發電性能。我公司8座風電場風機型號達16種，建設時間不同，最長運行已15年，各風場機組性能存在差異。在貴州復雜地形下，風電機組運行管理挑戰嚴峻。提高機組發電效率是提升風電經濟性、保證風電場盈利能力的關鍵，本項目通過采購服務開展數據建模與分析，評估風機性能并進行異常檢測，預期提升有異常風機年發電量1.5%以上。
2.1.2 招標范圍
本項目以影響風機發電性能的主要因素為切入點，采用“數據驅動”方式，基于風機運行數據、事件記錄等，運用人工智能和機器學習算法，構建數據間的關系模型，發現異常及原因，實現發電性能分析與異常檢測。具體范圍如下：?
（1）研發葉片氣動不平衡檢測儀器及其分析系統：研發便攜式激光測距儀及分析系統，對運行風機進行非接觸式檢測與數據分析，獲取葉片槳距角偏差數值并糾偏，消除或減小葉片氣動不平衡影響。?
（2）開發偏航對風偏差檢測模型：實現兩種功能，開發基于30秒內SCADA數據的風機靜態、動態偏航對風偏差檢測模型與校正方法。?
（3）開發基于數字建模的機組發電性能異常檢測模型：利用人工智能和機器學習技術，基于歷史運行等數據為每臺機組建立分析模型，通過數據建模和算法優化，檢測功率曲線和發電性能異常，涵蓋多種異常場景，確保風機達最佳運行狀態。?
（4）開發基于AI“數據驅動”的風機發電性能異常檢測工具軟件：開發數據導入、清洗及質量檢查等ETL工具，實現原始數據自動化處理；開發風機發電性能異常檢測工具，建立檢測平臺。?
（5）知識產權：項目產出發明專利2項，實用新型專利1項，軟件著作權1個，核心期刊論文2篇。
2.2 其他：/
2.3 主要研究內容及預期目標：2.3.1 主要研究內容
(1)葉片氣動不平衡檢測儀器及其分析系統開發：研發一套便攜式激光測距儀及分析系統，實現在地面測量葉片角度偏差并糾偏。?
(2)偏航對風偏差檢測模型開發：分為數據預處理子模塊，剔除異常數據；偏航對風偏差檢測子模塊，通過數據分倉計算確定風向標的測量偏差。?
(3)基于數字建模的機組發電性能異常檢測與治理改善：涵蓋數據完整度、風資源、功率曲線等多種分析模型及算法。?
(4)基于 “數據驅動” 的風機發電性能異常檢測工具平臺開發：開發ETL工具，實現數據自動化處理；開發異常檢測工具平臺。
2.3.2 預期目標
目前，區域公司屬有8座風場風機型號9種，建設時間不同，4座已出質保，主機廠不再承擔發電性能責任，未出質保風機出質保前評估需求迫切，傳統運維手段難以滿足需求。本項目通過數據建模與分析、軟件平臺和便攜式激光測距儀，對多種型號風機進行性能評估與異常檢測，開展針對性治理，減少無效投資，低成本提升機組性能與發電量，預期提升有異常風機年發電量1.5%以上。
2.4 項目服務期：本項目的工期為17個月，詳見技術文件。
3.投標人資格要求
3.1 資質條件和業績要求：
【1】資質要求：（1）投標人須為依法注冊的獨立法人或其他組織，須提供有效的證明文件。
【2】財務要求：/
【3】業績要求：2020年9月至投標截止日(以合同簽訂時間為準)，投標人須至少具有風電項目軟件開發或測試系統開發或測量裝置開發合同業績2份。投標人須提供能證明本次招標業績要求的合同掃描件，合同掃描件須至少包含：合同買賣雙方蓋章頁、合同簽訂時間和業績要求中的關鍵信息頁。
【4】信譽要求：/
【5】項目負責人的資格要求：/
【6】其他主要人員要求：/
【7】科研設施及裝備要求：/
【8】其他要求：/
3.2 本項目否聯合體投標。 /
4.招標文件的獲取
招標文件開始購買時間2025-10-11 09:00:00，招標文件購買截止時間2025-10-16 16:00:00。
欲購買招標文件的投標人請聯系辦理入圍供應商事宜,開通后根據招標公告的相應說明在線完成招標文件的
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