风机健康状态预测分析系统通过部署一套整合行业内国际风电运行大数据分析最佳实践的系统平台，从而使风电场的运维管理得到快速改造和提升，使风电场的运行维护从老旧的事后处理过渡到了事前的预防性的维护处理。 目前在风电场运维方面基本都是停留在事后的故障处理，大多数系统以参考火电生产管理，而实行预防性运维的智慧型风电场是以风电场管理为基点，致力于提高风电场管理的智能水平以及预防性的维护，所以系统在对机组健康的概况、隐患管理、健康分析、设备性能管理等方面要优于同类系统，且系统中针对风电场的设备的性能评估可以较准确地对风电场进行综合发电评估。与国外同类产品相比较部分功能更符合国内风电场实际情况，具有良好的适应性。 机组健康状态预测系统应用了对风电场健康的总览，隐患管理，健康分析，性能管理四大模块。 系统自建设投运以来，取得了良好的效果。一是机组健康状态预测系统更加实用，算法服务准确率高，机组性能的评价更加完善。二是风电机组问题处理效率提高，驼山风电场发电量同比有了提高，风电场可利用率较同期有了显著的提高。三是风电场预防性运维更加有效。系统上线后已累计发送有效隐患信息176条，发现并指导处理亚健康状态的风机，成功避免进一步恶化导致的大部件更换： 例如： 1）驼山风场 43#风机发出变桨电机异常隐患信息，给现场发出预警，判断可以继续运行，但必须加强变桨轴承润滑； 2）驼山风场 54#发出机舱工况差预警，经确认已经检查确认并更换机舱温度传感器； 3）驼山风场34#发出叶片角度不平衡，经过排查厂家已经检查并维修了变桨轴承，避免了更大的损失。 机组健康预测系统已全部涵盖21种预测算法，使得驼山风场检修人员基本不会遇到维护不过来的故障。此外，结合预处理方案的提供，东汽风机所需处理方案得到进一步完善，并指导现场检修人员进行预防性运维。机组健康预测系统通过和 SCADA ，EAM等系统互通配合，可以直接指导风电场检修人员进行预防性的事前维护，从而极大的提高了机组的发电能力，提高了运维人员的工作效率。 同时机组健康预测系统纳入了基于能量风电机组性能评价体系，使得准确科学地剖析发电量损失成为可能，从而能更科学地指导风电场运维发展的方向。 通过系统的实际应用，集中体现了如下的关键创新： 1) 系统实现风电场设备健康预测、预警自动触发、无缝衔接。可以通过数据获取解读分析风机健康状态，同时通过实时数据处理以及预测算法服务实现系统自动触发设备隐患预警，并且在问题解决过程中无缝衔接预处理建议和机组性能评价。 2) 以设备健康为核心的预防性管理。以设备健康为导向，而不仅仅是关注故障处理，着力于从风机的健康到运维的端到端管理，强调基于状态和性能的预防性运维和个性化的控制和维护策略。 3) 持续、深入的根因分析和知识积累。通过深度的根本原因分析，提供落地的解决方案，彻底消除重复发生的问题，并且不断积累隐患模式和解决方案，通过知识积累实现持续改进。 4) 统一、透明的机组评价系统。借鉴国际领先风机的评价体系，采用以基于能量可利用率为核心的一套全面风机评价指标，全面记录和报告风场运营状态。同时，可帮助集团形成统一、透明的对标体系，便于横向管理和潜力分析。 经济效益：新增利润以风电场因项目实施增发电量折算到电费收入计算。 社会效益：系统投运后，驼山风电场实现了风电场预防性运维管理的精细化、智能化，也因此受到了风电业界的关注，已有多家风电公司联系到风电场参观学习。同时系统应用成功后可在集团内部进行推广，从而为智慧型风电企业起到了重大的推进作用。