引言：风电产业高质量发展下的运维挑战 　　在全球“双碳”目标加速推进的背景下，我国风电装机规模已连续13年位居全球第一。截至202X年底，全国风电累计装机容量突破X亿千瓦，其中陆上风电占比X%，海上风电占比X%。然而，随着风电场数量激增（全国在运风电场超X个）及机组服役年限增长（早期投运的XkW级风机已运行X年以上），风电设备运维面临的挑战日益严峻

　　在全球 “双碳” 目标推动下，风电产业迎来高速发展，但风场多位于偏远山区、海上等恶劣环境，设备运维难度远超传统工业场景。某风电场的统计数据显示，一台 2.5MW 风机的齿轮箱突发故障，不仅更换成本高达 300 万元，还需停机 20 天，损失发电量约 125 万度，直接经济损失超 50 万元。

在风电行业加速迈向平价上网与数字化转型的双重驱动下，预测性维护已成为破解设备管理困局的关键技术突破口。

想象一片海上风电场上，某台风力发电机因齿轮箱轴承故障停机 3 天，直接损失 50 万元发电量 —— 这不是个例。据中国可再生能源学会统计，风电设备平均故障间隔（MTBF）仅为 320 小时，而预测性维护可将其提升至 720 小时以上。本文将以 “医疗心电图” 为类比，解析这项让风机 “未病先治” 的工业黑科技。