贵州龙源新能源有限公司基于AI“数据驱动”的风电机组能效提升方法的研究公开招标，本项目已具备招标条件，现对该项目进行国内资格后审公开招标。
2.项目概况与招标范围
2.1 项目概况、招标范围及标段（包）划分：2.1.1 项目概况
风电机组发电性能会随运行时间下降，据国外统计，10年以上机组性能下降比例达0.53%/ 年。风资源变化、控制器和软件老化、控制参数调整不当等，也会影响发电性能。我公司8座风电场风机型号达16种，建设时间不同，最长运行已15年，各风场机组性能存在差异。在贵州复杂地形下，风电机组运行管理挑战严峻。提高机组发电效率是提升风电经济性、保证风电场盈利能力的关键，本项目通过采购服务开展数据建模与分析，评估风机性能并进行异常检测，预期提升有异常风机年发电量1.5%以上。
2.1.2 招标范围
本项目以影响风机发电性能的主要因素为切入点，采用“数据驱动”方式，基于风机运行数据、事件记录等，运用人工智能和机器学习算法，构建数据间的关系模型，发现异常及原因，实现发电性能分析与异常检测。具体范围如下：
（1）研发叶片气动不平衡检测仪器及其分析系统：研发便携式激光测距仪及分析系统，对运行风机进行非接触式检测与数据分析，获取叶片桨距角偏差数值并纠偏，消除或减小叶片气动不平衡影响。
（2）开发偏航对风偏差检测模型：实现两种功能，开发基于30秒内SCADA数据的风机静态、动态偏航对风偏差检测模型与校正方法。
（3）开发基于数字建模的机组发电性能异常检测模型：利用人工智能和机器学习技术，基于历史运行等数据为每台机组建立分析模型，通过数据建模和算法优化，检测功率曲线和发电性能异常，涵盖多种异常场景，确保风机达最佳运行状态。
（4）开发基于AI“数据驱动”的风机发电性能异常检测工具软件：开发数据导入、清洗及质量检查等ETL工具，实现原始数据自动化处理；开发风机发电性能异常检测工具，建立检测平台。
（5）知识产权：项目产出发明专利2项，实用新型专利1项，软件著作权1个，核心期刊论文2篇。
2.2 其他：/
2.3 主要研究内容及预期目标：2.3.1 主要研究内容
(1)叶片气动不平衡检测仪器及其分析系统开发：研发一套便携式激光测距仪及分析系统，实现在地面测量叶片角度偏差并纠偏。
(2)偏航对风偏差检测模型开发：分为数据预处理子模块，剔除异常数据；偏航对风偏差检测子模块，通过数据分仓计算确定风向标的测量偏差。
(3)基于数字建模的机组发电性能异常检测与治理改善：涵盖数据完整度、风资源、功率曲线等多种分析模型及算法。
(4)基于 “数据驱动” 的风机发电性能异常检测工具平台开发：开发ETL工具，实现数据自动化处理；开发异常检测工具平台。
2.3.2 预期目标
目前，区域公司属有8座风场风机型号9种，建设时间不同，4座已出质保，主机厂不再承担发电性能责任，未出质保风机出质保前评估需求迫切，传统运维手段难以满足需求。本项目通过数据建模与分析、软件平台和便携式激光测距仪，对多种型号风机进行性能评估与异常检测，开展针对性治理，减少无效投资，低成本提升机组性能与发电量，预期提升有异常风机年发电量1.5%以上。
2.4 项目服务期：本项目的工期为17个月，详见技术文件。
3.投标人资格要求
3.1 资质条件和业绩要求：
【1】资质要求：（1）投标人须为依法注册的独立法人或其他组织，须提供有效的证明文件。
【2】财务要求：/
【3】业绩要求：2020年9月至投标截止日(以合同签订时间为准)，投标人须至少具有风电项目软件开发或测试系统开发或测量装置开发合同业绩2份。投标人须提供能证明本次招标业绩要求的合同扫描件，合同扫描件须至少包含：合同买卖双方盖章页、合同签订时间和业绩要求中的关键信息页。
【4】信誉要求：/
【5】项目负责人的资格要求：/
【6】其他主要人员要求：/
【7】科研设施及装备要求：/
【8】其他要求：/
3.2 本项目否联合体投标。 /
4.招标文件的获取
招标文件开始购买时间2025-10-11 09:00:00，招标文件购买截止时间2025-10-16 16:00:00。
欲购买招标文件的投标人请联系办理入围供应商事宜,开通后根据招标公告的相应说明在线完成招标文件的
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联系人：刘工
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