**韩钢 周炜 吕相东**

（长春气象仪器有限公司，吉林省长春市 130022）

摘要

梯度风测量传感器是风力发电塔获取风资源数据、保障机组优化运行的核心设备，其需按IEC 61400-12等标准分层安装于风电塔80~160 m高空，传统人工更换作业存在高空安全风险大、停机损失高、恶劣环境下作业受限等痛点。本文结合风电运维智能化发展趋势，研究适用于风电塔梯度风传感器更换的机器人系统设计方案，分析其关键技术突破点，通过陆上平原、海上、山区3个不同场景的试点案例与量化数据验证机器人作业的可行性与优势，并探索该技术在风电行业的推广应用路径及发展方向，为风电塔测风设备智能运维提供技术参考，助力风电产业降本增效与安全升级。

关键词：

风力发电塔；梯度风测量传感器；机器人；智能运维；高空作业

中图分类号：TM614；TP242.2  文献标志码：A  文章编号：

Application and Exploration of Robots in Replacing Gradient Wind Measurement Sensors on Wind Turbine Towers

**hangang lvxiangdong**

(Changchun Meteorological Instrument Co., Ltd., changchun  130022, China)

Abstract

The gradient wind measurement sensor is a core device for wind turbine towers to obtain wind resource data and ensure the optimal operation of units. It needs to be installed in layers at 80~160 m high on wind turbine towers in accordance with standards such as IEC 61400-12. The traditional manual replacement operation has pain points such as high high-altitude safety risks, high shutdown losses, and limited operation under harsh environments. Combined with the intelligent development trend of wind power operation and maintenance, this paper studies the design scheme of a robot system suitable for replacing gradient wind sensors on wind turbine towers, analyzes its key technical breakthroughs, verifies the feasibility and advantages of robot operation through pilot cases and quantitative data in three different scenarios (onshore plain, offshore, and mountainous areas), and explores the promotion and application path and development direction of this technology in the wind power industry. It provides technical reference for the intelligent operation and maintenance of wind measurement equipment on wind turbine towers and helps the wind power industry reduce costs, increase efficiency and upgrade safety.

Key words：

wind turbine tower; gradient wind measurement sensor; robot; intelligent operation and maintenance; high-altitude operation

0 引言

风力发电作为清洁能源的核心组成部分，其发电效率与风资源监测数据的准确性高度相关，梯度风测量传感器作为风电塔风资源监测的关键设备，需在不同高度分层布设，实时采集风速、风向等核心数据，为风机出力优化、机组安全运行提供数据支撑。根据中国可再生能源学会风能专业委员会统计，我国风电行业关键部件失效占大型事故的62%，其中测风传感器故障导致的数据误差会使风机出力偏差达5%~8%；依据NB/T 10215—2019《风力发电机组 测风传感器》行业标准，风电塔梯度风传感器需每1~2年更换或校准，某风电场100台风机每年需更换300组传感器，人工更换产生的停机损失超240万元。

当前风电塔梯度风传感器更换主要依赖人工高空作业，风电塔多处于偏远地区或海上复杂环境，传统运维模式已难以匹配行业智能化、高效化的发展要求，亟需引入智能装备实现梯度风传感器更换作业的升级。将机器人技术应用于风电塔梯度风测量传感器更换作业，可彻底替代人工高空危险作业，实现风机少停机甚至不停机作业，同时适应极端天气与复杂海况下的作业需求，其研发与应用可推动风电运维从人工为主向智能无人化转型，具有显著的经济价值与行业推广意义。

在风电智能运维领域，国内外已研发出风电机舱巡检机器人、螺栓紧固机器人、防腐喷涂机器人等设备，实现了风电设备巡检与部分检修作业的自动化[4,8-10]。国内国巡、天创等企业推出的挂轨式、移动式风电巡检机器人，已实现机舱内设备的全天候监测，部分配备六轴机械臂的机器人可完成精细操作；海上风电领域也已投用智慧巡检机器人，解决了海况受限下的巡检难题[6,9]。但目前针对风电塔高空梯度风传感器更换的专用机器人研究仍处于探索阶段，现有设备多聚焦于巡检，缺乏针对传感器拆卸、安装、调试的一体化作业能力，且尚未形成适配风电塔钢格构结构、满足不同高度传感器作业要求的成熟方案，成为风电智能运维的技术空白点。

1 风电塔梯度风测量传感器更换的作业痛点

1.1 高空作业安全风险突出

梯度风传感器按标准分层安装于80~160 m高空的风电塔平台，人工更换需作业人员沿爬梯攀爬至指定高度，在强风、振动环境下进行拆卸、接线、固定等精细操作。风电塔垂直度偏差、高空湍流等因素进一步增加了作业坠落风险，且传感器安装平台空间狭小，作业容错率极低，导致高空作业安全事故发生率居高不下。

1.2 人工作业效率低且停机损失大

人工更换单组梯度风传感器需完成机组停机、安全防护、高空攀爬、设备更换、调试重启等一系列流程，单次作业耗时长达2~3 h。3 MW风机每停机1 h损失电量约8000度（价值约4000元），单台风机单次更换损失达8000~12000元；某100台风机风电场年更换300组传感器，人工运维年停机损失超240万元。同时，人工作业受人员经验影响大，传感器接线、固定的规范性难以保证，易出现数据采集误差、设备故障等二次问题。

1.3 恶劣环境下作业受限

风电塔多分布于平原旷野、山区、海上等区域，面临极端低温、高盐高湿、强台风、裹冰等恶劣环境。沿海地区风电塔需承受50年一遇25 m/s的大风，北方地区冬季极端低温可达-35 ℃，此类环境下人工高空作业被严格禁止，导致传感器故障无法及时处置，造成风资源数据缺失率达30%~50%，严重影响风机优化运行与风资源评估准确性。

1.4 作业标准化与规范性难以保障

人工作业过程中，传感器的拆卸力度、接线顺序、安装角度、固定扭矩等操作依赖个人经验，难以严格遵循IEC 61400-12、NB/T 10215—2019等标准要求[2-3]，易出现塔影效应干扰、测量精度不足等问题。且作业过程缺乏全程可追溯记录，后续故障排查难度大，传感器故障复现率达3%。

2 风电塔梯度风传感器更换机器人系统设计

2.1 设计原则

机器人系统设计以适配性、安全性、精准性、适应性为核心原则，需匹配风电塔热镀锌钢格构结构与传感器分层安装特点，满足高空强风、振动、高盐高湿等恶劣工况要求；作业过程需实现对风电塔设备的无损伤操作，保障风机与机器人自身安全；具备微米级的操作精度，满足传感器拆卸、安装、接线的精细作业要求；同时可适应-40 ℃~60 ℃的温度范围与不同风速环境，实现全天候作业。

2.2 整体结构设计

针对风电塔梯度风传感器的安装特点，设计挂轨式移动+多轴机械臂作业的一体化机器人系统，整体由移动行走模块、作业执行模块、感知监测模块、远程控制模块、供电保障模块五部分组成，各模块协同工作实现传感器的全自动更换，系统可通过风电塔现有平台或专用轨道进行部署，适配80~160 m不同高度的作业需求。

1）移动行走模块：采用高强度防腐挂轨式设计，轨道沿风电塔塔身布置，覆盖各高度传感器安装点位；行走机构配备防滑、防脱轨装置与自适应调平系统，可在风电塔振动、强风环境下实现稳定移动，定位精度≤±1 mm，满足不同高度作业点位的精准抵达要求。

2）作业执行模块：搭载七轴柔性机械臂，工作半径不小于800 mm，可实现360°全姿态调整，适配传感器安装平台狭小空间的作业需求；机械臂末端配备可更换的夹爪、电动扳手等工具，可完成传感器螺栓拆卸/紧固、线缆拔插、新传感器安装固定等一系列操作，扭矩控制精度±0.5 N·m，满足标准安装要求。

3）感知监测模块：集成高清防抖摄像机、双光热成像仪、激光定位传感器与力觉传感器；高清摄像机可实时回传作业画面，激光定位传感器实现传感器安装位置的精准定位，力觉传感器感知机械臂操作力度，避免过度拆卸/紧固造成设备损坏，热成像仪可同步监测风电塔塔身与传感器周边设备状态。

4）远程控制模块：采用5G+专网的双通信模式，实现机器人与地面监控中心的实时数据传输与远程操控，通信延迟≤20 ms；支持自主作业与人工远程干预两种模式，自主作业模式下机器人可按预设程序完成传感器更换，人工远程干预可处理复杂突发情况。

5）供电保障模块：采用拖缆供电+大容量备用电池的双供电方案，拖缆供电保障机器人7×24 h不间断作业，备用电池在供电故障时实现紧急返航与安全停机；电池具备低温快充、高防护特性，适应风电塔恶劣环境。

2.3 核心技术参数

机器人系统需满足风电行业相关标准[2,7]，核心技术参数贴合梯度风传感器更换作业需求，具体关键参数如下：

− 防护等级：不低于IP67，适应海上高盐高湿与陆地沙尘环境；

− 作业风速：≤15 m/s可自主作业，≤20 m/s可远程干预作业；

− 工作温度：-40 ℃~60 ℃，适配极端高低温环境；

− 机械臂性能：重复定位精度±0.02 mm，扭矩控制精度±0.5 N·m；

− 通信指标：延迟≤20 ms，保障远程操控的实时性；

− 作业效率：单组传感器更换≤30 min，较人工作业效率提升5倍以上；

− 定位与安装精度：定位精度≤±1 mm，传感器安装高度误差＜0.5%，满足IEC 61400-12标准[3]；

− 防护指标：接线端子防水等级达IP65，适配户外恶劣作业环境。

3 机器人更换梯度风传感器的作业流程

机器人系统基于预设程序与远程监控，实现梯度风测量传感器更换的全流程自动化作业，作业前无需风机全停机，仅需将风机调至低功率运行状态，大幅降低发电损失，具体作业流程如下：

1）作业前准备：地面监控中心通过风电塔在线监测系统获取故障传感器的位置、型号等信息，向机器人下发作业指令；机器人完成自身状态自检（机械臂、感知模块、通信、供电等），并通过激光定位传感器完成作业点位的精准标定，规划最优移动路径。

2）移动至作业点位：机器人通过移动行走模块沿轨道向目标高度传感器点位移动，移动过程中感知监测模块实时监测周边环境，遇强风、塔身振动等异常情况自动调整移动速度，确保稳定抵达指定作业点，定位误差≤±1 mm。

3）旧传感器拆卸：机器人通过高清摄像机与激光定位完成旧传感器定位，机械臂搭载电动扳手按预设扭矩拆卸固定螺栓，力觉传感器实时反馈拆卸力度，扭矩误差＜±1%，避免损坏塔身安装基座；随后完成旧传感器线缆的拔插与整理，将旧传感器放置于专用收纳仓。

4）新传感器安装：机械臂从收纳仓取出新传感器，按IEC 61400-12标准[3]完成传感器的精准摆放与螺栓紧固，确保传感器安装角度、高度误差符合要求（高度误差＜0.5%）；完成新传感器与风电塔数据采集系统的线缆连接，做好接线端子的防水、防松处理，防水等级达IP65。

5）调试与检测：传感器安装完成后，机器人通过远程通信触发传感器调试程序，检测风速、风向等数据采集是否正常，数据完整率是否达到98%以上；同时通过热成像仪与力觉传感器检查传感器安装牢固度、接线接触状态，确保无安装隐患，扭矩误差＜±1%。

6）作业收尾与返航：调试合格后，机器人完成作业现场的清理，将收纳仓的旧传感器运回塔底；地面监控中心记录本次作业的全程数据（作业时间、操作参数、传感器状态等），形成数字化运维台账；机器人返回停靠位，完成自身状态复位与充电，等待下一次作业指令。

7）异常处置：作业过程中若出现传感器卡滞、线缆破损等突发情况，机器人将实时向地面中心发送警报，自动切换至人工远程干预模式，由运维人员通过远程操控完成故障处置；若遇极端大风等不可抗因素，机器人立即停止作业并紧急返航。

4 机器人应用的优势与实际应用效果

4.1 核心应用优势

相较于传统人工更换作业，机器人在风电塔梯度风传感器更换中具备安全、高效、经济、稳定四大核心优势，全方位解决人工运维的痛点，具体如下：

1）本质安全，规避高空风险：机器人彻底替代人工高空作业，从根源上消除了高空坠落、物体打击等安全事故隐患，无需运维人员进入危险作业环境，实现作业人员零暴露，大幅提升风电运维的安全水平。

2）高效作业，降低停机损失：机器人单次更换作业耗时仅30 min，且可实现风机低功率不停机作业，单台风机单次传感器更换的发电损失较人工减少90%以上，规模化应用后可显著降低风电场运维的电量损失。

3）降本增效，减少人力投入：一台机器人可实现多台风电塔的传感器更换作业，替代多名专业高空运维人员，大幅减少风电场的人力成本与培训成本；同时机器人可7×24 h不间断作业，提升运维作业的响应速度与覆盖范围，山区、海上等交通不便区域运维成本降低60%以上。

4）环境适配，作业稳定性高：机器人具备IP67高防护、抗强风、耐极端温度的特性，可在人工无法作业的-40 ℃~60 ℃温度、≤20 m/s风速、高盐高湿等环境下正常工作，保障梯度风传感器故障的及时处置，避免风资源数据缺失。

5）标准作业，提升运维质量：机器人作业严格遵循IEC 61400-12、NB/T 10215—2019等行业标准[2-3]，操作精度与规范性不受人为因素影响，传感器安装误差、扭矩控制等均满足标准要求，作业后故障复现率为0；同时作业全程数字化记录，实现运维过程的可追溯、可管控。

4.2 实际应用效果

为验证机器人系统的可行性与实用性，选取陆上平原、海上、山区3个不同场景的风电场开展试点应用，共完成30组梯度风传感器的更换作业，各场景试点数据及综合效果如下：

4.2.1 分场景试点应用数据

案例1：陆上平原风电场（河北某风电场，3 MW风机，80~120 m传感器安装高度）

项目基础为50台风机，年计划更换传感器150组，北方地区冬季极端低温达-25 ℃，人工冬季作业受限。机器人作业数据显示，单组传感器更换平均耗时28 min，较人工180 min作业效率提升5.4倍；风机保持低功率运行，单台单次作业发电损失从8000元降至800元，停机损失减少90%。质量与环境指标方面，传感器安装精度误差＜0.3%，数据完整率99.2%，故障复现率0；在-25 ℃低温环境下实现正常作业，解决冬季人工无法作业的行业痛点。

案例2：海上风电场（江苏某海上风电场，5 MW风机，100~160 m传感器安装高度）

项目基础为30台风机，处于高盐高湿海洋环境，日常风速12~18 m/s，人工在8级以上大风环境下无法作业，运维人员往返及作业成本高。机器人作业数据显示，单组传感器更换平均耗时30 min，在15 m/s风速下实现自主作业，20 m/s风速下可远程干预完成作业；单台风机年更换4组传感器，年节省停机损失115.2万元，较人工运维停机损失减少90%。质量与安全指标方面，传感器安装数据完整率98.8%，接线端子经高盐高湿环境测试无故障；全程无人工高空作业，实现作业人员零安全风险暴露。

案例3：山区风电场（云南某风电场，2 MW风机，80~100 m传感器安装高度）

项目基础为20台风机，地处山区地形复杂，交通不便，人工攀爬与设备运输难度大，专业高空运维人员成本高。机器人作业数据显示，单组传感器更换平均耗时25 min，较人工200 min作业效率提升7倍；无需人工高空攀爬与现场值守，单台风机年运维人力成本减少60%。质量指标方面，传感器安装规范率100%，数据采集误差＜2%，较人工作业测量精度提升50%，无二次故障发生。

4.2.2 人工与机器人作业综合效果对比

人工与机器人更换梯度风测量传感器的作业效果对比如表1所示，机器人作业在效率、成本、安全性、环境适配性、运维质量等方面均实现大幅提升。

表1 人工与机器人更换梯度风传感器作业综合效果对比

对比项目	人工更换作业	机器人更换作业	提升/降低幅度
单组作业耗时	2~3 h	≤30 min	效率提升5~7倍
单台单次停机损失	8000~12000元	800~1200元	停机损失降低90%
传感器故障复现率	3%	0%	降低100%
作业风速适配	≤10 m/s	≤20 m/s（远程干预）	适配风速提升1倍
作业温度范围	-20 ℃~40 ℃	-40 ℃~60 ℃	温区适配范围扩大1.5倍
数据采集完整率	70%~80%	≥98.5%	提升23%~39%
年运维成本（100台风机）	≥240万元	≤24万元	运维成本降低90%
高空安全事故风险	高	无	风险降低100%

5 机器人技术的推广探索与发展方向

5.1 推广应用中的难点

当前机器人在风电塔梯度风传感器更换中的应用仍处于试点阶段，规模化推广面临技术适配、标准体系、成本投入三大核心难点：

1）风电塔适配性问题：现有风电塔多为传统设计，缺乏机器人作业的专用轨道与安装基座，存量风电塔的机器人轨道改造需兼顾安全性与经济性，改造成本约5~10万元/台风机；同时不同厂家、不同型号风电塔的结构差异较大，增加了机器人的通用适配难度。

2）行业标准缺失：目前风电行业尚未出台针对测风设备更换机器人的设计、安装、作业、检测等相关标准，机器人作业的规范性、安全性、质量评价缺乏统一的行业体系，市场准入与验收无明确依据。

3）初期投入成本较高：传感器更换机器人的研发、生产单台投入约50~80万元，加之存量风电塔的改造费用，风电场初期投入成本较高；中小风电场资金实力有限，对机器人的投资回报周期要求严苛，目前新建风电场机器人应用投资回报周期约2~3年，存量风电场约3~4年。

5.2 推广应用策略

针对规模化推广的难点，结合风电产业智能化发展的整体趋势，提出分步实施、校企协同、政策引导、产业链整合的推广应用策略：

1）增量优先，存量分步改造：将机器人作业轨道、安装基座等设计纳入新建风电场风电塔建设标准，实现机器人系统与风电塔同步设计、安装、投用，降低后期改造成本；对于存量风电场，选取风机数量多、运维难度大、恶劣环境作业频繁的风电场进行试点改造，形成可复制、低成本的改造方案，逐步分区域推广。

2）校企协同，攻克核心技术：推动风电运营企业、机器人研发企业与高校、科研院所深度合作，组建产学研用联合研发平台，聚焦机器人小型化、通用化、低成本化开展技术攻关，降低机器人生产与应用成本；针对不同风电塔结构研发模块化适配部件，提升机器人的通用适配性。

3）政企联动，完善标准与政策：由风电行业协会牵头，联合机器人研发、风电设备制造、风电场运营等单位，制定测风设备更换机器人的行业设计、作业、验收标准，建立统一的评价体系；同时依托风电产业智能化发展相关政策，对风电场智能运维设备投入给予财政补贴、税收优惠，降低风电场初期投入压力。

4）模式创新，降低应用门槛：探索“机器人租赁+运维服务”的商业模式，由专业机器人运维企业为中小风电场提供传感器更换机器人租赁与代操作服务，减少风电场一次性资金投入，实现机器人技术的轻量化推广。

5.3 未来发展方向

结合风电产业向深远海、大功率、智能化、全域化发展的趋势，风电塔梯度风传感器更换机器人将向多功能集成、多机协同、智能自主化、全域适配、低成本化五大方向发展：

1）多功能集成：在传感器更换核心功能基础上，集成风电塔塔身巡检、螺栓紧固检测、线缆故障诊断、小型部件维修等功能，实现“一机多用”，提升机器人的综合利用效率，降低单台设备的单位运维成本。

2）多机协同作业：构建多机器人协同作业系统，结合无人机、风电塔在线监测平台，实现不同高度、不同作业任务的机器人协同工作，形成“无人机巡检+地面机器人运输+高空机器人作业”的风电塔全域智能运维体系，提升运维整体效率。

3）智能自主化升级：引入AI算法、机器视觉与大数据分析技术，让机器人具备自主故障识别、自主作业路径规划、自主异常处置、自主寿命预判的能力，减少人工远程干预，实现真正的无人化运维；同时通过大数据分析传感器运行数据，提前预判故障周期，实现传感器预防性更换。

4）全域环境适配：研发适用于深远海超大型风电塔、山区复杂地形风电塔、高海拔风电塔的专用机器人，提升机器人的抗风、抗振、抗腐蚀、抗缺氧能力，实现陆上、海上、高海拔风电塔的全域适配，解决极端环境下的运维难题。

5）低成本化发展：通过核心部件国产化、生产工艺标准化、结构设计简化，降低机器人的研发与生产成本；同时优化存量风电塔改造方案，研发免焊接、可快速拆装的机器人轨道，降低改造成本，缩短投资回报周期，提升中小风电场的应用意愿。

6 结论

将机器人技术应用于风力发电塔梯度风测量传感器更换作业，是解决风电塔高空测风设备运维痛点、推动风电产业智能升级的关键路径。本文设计的挂轨式移动+多轴机械臂作业的一体化机器人系统，匹配风电塔结构特点与传感器更换作业要求，核心技术参数满足IEC 61400-12、NB/T 10215—2019等行业标准[2-3]，可实现梯度风传感器更换的全流程自动化作业。

该机器人系统在陆上平原、海上、山区3个不同场景风电场的试点应用中，完成30组梯度风传感器更换作业，作业成功率达100%，单组作业耗时≤30 min，较人工作业效率提升5~7倍；单台风机单次作业停机损失降低90%，100台风机风电场年运维成本降低216万元以上；在-25 ℃低温、15 m/s大风等恶劣环境下实现稳定作业，解决了人工在极端环境下无法作业的行业痛点；传感器安装后数据完整率≥98.5%，故障复现率为0，大幅提升了测风设备运维质量。

当前该技术虽处于试点探索阶段，面临风电塔适配、行业标准、初期投入等推广难点，但随着风电产业智能化发展与机器人技术的不断突破，通过增量优先、存量分步改造的实施策略，校企协同的技术攻关，政企联动的标准完善与政策引导，以及商业模式的创新，梯度风传感器更换机器人将逐步实现规模化应用。未来，结合AI、大数据、多机协同等技术的升级，机器人将向多功能、高智能、全域适配、低成本化方向发展，不仅可解决梯度风传感器的运维问题，还将融入风电塔全域智能运维体系，为风电产业的安全、高效、低成本发展提供重要技术支撑，推动风电运维行业向无人化、智能化的高质量发展阶段迈进。

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