西人马的智能风电运维秘诀
这是西北某风场再普通不过的一天，由于几乎没有风，风场的绝大多数机组都静静地伫立着。而其中一个风机上，工人们正快速地完成风机轴承的拆卸与更换。在对拆卸轴承的检查中，工作人员发现外圈滚道上的确有一处明显的损伤。
在轴承更换完毕的8天之后，这台风机重新进入了满负荷运行，发电机非驱动端振动数据均大幅下降。
“提前预知设备损坏、快速完成部件更换，以最快速度重新让机组进入满负荷运行状态。这对风场来说，实在太重要了。”该风场负责人不无感慨地说，“要是以前等到设备自己出问题，产生非计划停运，那损失就大了。”
这样改变了风机检修运维生态，要归功于西人马一体化智慧风电系统。这个融合高端硬件设备和最新大数据物联网的服务系统，瞄准的就是传统风电行业在运维上的诸多痛点。
随着风电平价时代的全面到来，守着补贴电价就能赚钱的日子已经逐渐远去。越来越多的市场化交易电量和未来潜在的全电量电力市场，都对风机可靠性与可预测性提出了更高的要求。没有低成本、高效率的风电运维，降低度电成本、提高风电在未来市场中的竞争力，就是一句空话。
解决行业痛点
风电运维的必要性不言而喻，对于提升发电系统效率、减少非计划停机时间、持续保持盈利以及降低检修成本能够起到至关重要的作用。
目前风电运维正处于从被动型运维向主动型运维方式的转变过程中。
传统风电检修方式已经不合时宜，一是海上风电规模扩大，服役环境恶劣，长期无人值守，人工巡检难度大、成本高；二是机组分散，工况复杂多变且可靠性低，维护困难；三是大部件维修和更换成本高昂，占风机整机价格和发电成本比例高；四是定期维护不及时和事后维修影响发电整体效益。
针对这些行业痛点，西人马智慧风电系统提出了相应的解决方案。
从功能与特点来看，一是用“技防”代替“人防”，采用先进技术手段，24小时全天候智能监管，克服服役环境恶劣、长期无人值守的问题；
二是将事后补救变为事前预防，实现故障早期预警，提前制定维修决策和做好维修准备，减少停机损失和多次维修带来的费用，通过精确定位故障，提高维修效率、减少维修损失；
三是采用边缘计算与云端数据分析相结合，基于传感器端、边缘计算以及云端大数据的统计与分析，为故障模式判定与管理过程优化提供量化决策依据，实现真正意义上的智慧机组。
通过故障预警、寿命监测和计划运维，西人马智慧风电系统实现了最高效、经济的机组运维方案。通过对风机的寿命调度和管理，在确保风机可靠性和关键部件寿命安全的情况下，充分挖掘机组自身发电性能的潜力，为风电场资产增值提供强力支撑，保障风电场全生命周期的经济效益最优。
在上文提及的案例中，西人马智慧风电系统展现了其高效、快速、经济的强大实力。而正是智慧风电系统超强的机械检测能力，才让运维系统提前发现了轴承的异常。由此可见，监测能力是强大运维体系的支持。
在提高风电机械监测的效率上，西人马智慧风电系统拥有着四大优势。
一是实时监测，该系统将对整个风电场的各机组传动机械实时故障进行总体评估，掌握每台风机当前运行状态，实现风电机组全方位状态监测；
二是精准监测，系统借助人工神经网络、模糊集理论等先进算法，对机组运行安全提供准确判断；
三是大数据汇总，将历史数据与机组故障报警历史数据信息统一管理，便于企业管理和资源统一调度；
四是优化预知性：采用自回归预测分析给出机组状态趋势判断，预测风电传动机械故障发展趋势并开展一系列问题处置预案。
智慧赋能风电
风电的运维难题早已不是新鲜事物，但运维市场却一直处于方兴未艾的阶段。除了风电平价真正到来之前，业主缺乏通过运维降低度电成本的动力。更重要的是，以尖端软硬件技术为支撑的智能运维，对企业的技术门槛提出了更高的要求。
作为一家芯片IDM企业及物联网一体化解决方案服务商，西人马拥有强大的人才优势、设备优势和材料优势。通过对客户需求的实际了解和对数字技术的丰富经验，西人马打造出了以“端-边-云”为核心的一体化智慧风电系统。而支撑这一系统的，正是西人马自主研发的芯片、传感器、边缘计算、云平台等技术和产品。
端——即端层，或者说是感知层，包括芯片和传感器。中国科学院电工研究所新能源组副研究员李建林表示，“风电行业对电流传感器、振动传感器、温度、湿度、测风、以及压力传感器等产品应用均会有所推进。”
作为一家IDM芯片厂商，西人马自主研发生产了压力、加速度、温度、滑油品质、温振一体传感器等，芯片和传感器是搭建这一风电智慧系统的基础板块。另外，由于都是西人马自研，感知端的芯片和传感器能够多维采集最原始、最底层的数据，给边缘侧和云端提供最标准化、最全面的数据源，以便最大限度给应用层赋能。
边——即边缘计算，是连接端、小边大边和塔斯云的采集器。所谓边缘计算，是靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。从效果来看，能够产生更快的网络服务响应，满足风电行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
云——即西人马的塔斯云，是基于西人马全面感知的智慧大脑。它可以为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。
基于这一系统，西人马从感知层、边缘计算层和云平台进行布局，为风电运维提供一体化解决方案，助力规模不断扩大的风电产业突破瓶颈。
“30.60”碳减排目标的提出，使风电市场的前景愈发明朗，但伴随着规模扩大，部分曾被忽视和隐藏的问题逐渐成为行业发展瓶颈。
风电运维已经成为影响市场规模跃进的关键，早期风电机组运行不稳定、故障率较高，致使运维成本高，据估计2020年出质保风机将突破200GW。
传统的风电安全检查及运维方式已经跟不上风电飞速发展的节奏与运维需求，风电运维智能化解决方案、全天候监测预防系统以及智能传感基础上的决策辅助将成为运维行业的突破口。
切合了行业发展痛点的西人马深耕芯片和智能领域多年。如今这个以智能传感器为基础，稳定、可靠、精准的智能优化平台与方案，正在从运维的角度助力不断扩大的风电市场稳定发展，赋予风电机组人工智能的特性。
西人马希望可以加速这一目标的达成，为风电行业进一步突破瓶颈、有序发展助力。
这是西北某风场再普通不过的一天，由于几乎没有风，风场的绝大多数机组都静静地伫立着。而其中一个风机上，工人们正快速地完成风机轴承的拆卸与更换。在对拆卸轴承的检查中，工作人员发现外圈滚道上的确有一处明显的损伤。
在轴承更换完毕的8天之后，这台风机重新进入了满负荷运行，发电机非驱动端振动数据均大幅下降。
“提前预知设备损坏、快速完成部件更换，以最快速度重新让机组进入满负荷运行状态。这对风场来说，实在太重要了。”该风场负责人不无感慨地说，“要是以前等到设备自己出问题，产生非计划停运，那损失就大了。”
这样改变了风机检修运维生态，要归功于西人马一体化智慧风电系统。这个融合高端硬件设备和最新大数据物联网的服务系统，瞄准的就是传统风电行业在运维上的诸多痛点。
随着风电平价时代的全面到来，守着补贴电价就能赚钱的日子已经逐渐远去。越来越多的市场化交易电量和未来潜在的全电量电力市场，都对风机可靠性与可预测性提出了更高的要求。没有低成本、高效率的风电运维，降低度电成本、提高风电在未来市场中的竞争力，就是一句空话。
解决行业痛点
风电运维的必要性不言而喻，对于提升发电系统效率、减少非计划停机时间、持续保持盈利以及降低检修成本能够起到至关重要的作用。
目前风电运维正处于从被动型运维向主动型运维方式的转变过程中。
传统风电检修方式已经不合时宜，一是海上风电规模扩大，服役环境恶劣，长期无人值守，人工巡检难度大、成本高；二是机组分散，工况复杂多变且可靠性低，维护困难；三是大部件维修和更换成本高昂，占风机整机价格和发电成本比例高；四是定期维护不及时和事后维修影响发电整体效益。
针对这些行业痛点，西人马智慧风电系统提出了相应的解决方案。
从功能与特点来看，一是用“技防”代替“人防”，采用先进技术手段，24小时全天候智能监管，克服服役环境恶劣、长期无人值守的问题；
二是将事后补救变为事前预防，实现故障早期预警，提前制定维修决策和做好维修准备，减少停机损失和多次维修带来的费用，通过精确定位故障，提高维修效率、减少维修损失；
三是采用边缘计算与云端数据分析相结合，基于传感器端、边缘计算以及云端大数据的统计与分析，为故障模式判定与管理过程优化提供量化决策依据，实现真正意义上的智慧机组。
通过故障预警、寿命监测和计划运维，西人马智慧风电系统实现了最高效、经济的机组运维方案。通过对风机的寿命调度和管理，在确保风机可靠性和关键部件寿命安全的情况下，充分挖掘机组自身发电性能的潜力，为风电场资产增值提供强力支撑，保障风电场全生命周期的经济效益最优。
在上文提及的案例中，西人马智慧风电系统展现了其高效、快速、经济的强大实力。而正是智慧风电系统超强的机械检测能力，才让运维系统提前发现了轴承的异常。由此可见，监测能力是强大运维体系的支持。
在提高风电机械监测的效率上，西人马智慧风电系统拥有着四大优势。
一是实时监测，该系统将对整个风电场的各机组传动机械实时故障进行总体评估，掌握每台风机当前运行状态，实现风电机组全方位状态监测；
二是精准监测，系统借助人工神经网络、模糊集理论等先进算法，对机组运行安全提供准确判断；
三是大数据汇总，将历史数据与机组故障报警历史数据信息统一管理，便于企业管理和资源统一调度；
四是优化预知性：采用自回归预测分析给出机组状态趋势判断，预测风电传动机械故障发展趋势并开展一系列问题处置预案。
智慧赋能风电
风电的运维难题早已不是新鲜事物，但运维市场却一直处于方兴未艾的阶段。除了风电平价真正到来之前，业主缺乏通过运维降低度电成本的动力。更重要的是，以尖端软硬件技术为支撑的智能运维，对企业的技术门槛提出了更高的要求。
作为一家芯片IDM企业及物联网一体化解决方案服务商，西人马拥有强大的人才优势、设备优势和材料优势。通过对客户需求的实际了解和对数字技术的丰富经验，西人马打造出了以“端-边-云”为核心的一体化智慧风电系统。而支撑这一系统的，正是西人马自主研发的芯片、传感器、边缘计算、云平台等技术和产品。
端——即端层，或者说是感知层，包括芯片和传感器。中国科学院电工研究所新能源组副研究员李建林表示，“风电行业对电流传感器、振动传感器、温度、湿度、测风、以及压力传感器等产品应用均会有所推进。”
作为一家IDM芯片厂商，西人马自主研发生产了压力、加速度、温度、滑油品质、温振一体传感器等，芯片和传感器是搭建这一风电智慧系统的基础板块。另外，由于都是西人马自研，感知端的芯片和传感器能够多维采集最原始、最底层的数据，给边缘侧和云端提供最标准化、最全面的数据源，以便最大限度给应用层赋能。
边——即边缘计算，是连接端、小边大边和塔斯云的采集器。所谓边缘计算，是靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。从效果来看，能够产生更快的网络服务响应，满足风电行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
云——即西人马的塔斯云，是基于西人马全面感知的智慧大脑。它可以为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。
基于这一系统，西人马从感知层、边缘计算层和云平台进行布局，为风电运维提供一体化解决方案，助力规模不断扩大的风电产业突破瓶颈。
“30.60”碳减排目标的提出，使风电市场的前景愈发明朗，但伴随着规模扩大，部分曾被忽视和隐藏的问题逐渐成为行业发展瓶颈。
风电运维已经成为影响市场规模跃进的关键，早期风电机组运行不稳定、故障率较高，致使运维成本高，据估计2020年出质保风机将突破200GW。
传统的风电安全检查及运维方式已经跟不上风电飞速发展的节奏与运维需求，风电运维智能化解决方案、全天候监测预防系统以及智能传感基础上的决策辅助将成为运维行业的突破口。
切合了行业发展痛点的西人马深耕芯片和智能领域多年。如今这个以智能传感器为基础，稳定、可靠、精准的智能优化平台与方案，正在从运维的角度助力不断扩大的风电市场稳定发展，赋予风电机组人工智能的特性。
西人马希望可以加速这一目标的达成，为风电行业进一步突破瓶颈、有序发展助力。
众所周知，肠道微生物群与中枢神经系统 (CNS) 之间存在联系，即所谓的“肠脑轴”， 它会影响包括从大脑发育到神经疾病进展的所有事件，例如一个人的体重、自身免疫性疾病、抑郁症、精神疾病或阿尔茨海默氏症。然而，到目前为止，还无法显示免疫细胞从肠道迁移到 CNS 进而进入大脑的过程。由慕尼黑工业大学实验神经免疫学教授 Thomas Korn 领导的团队现在已经开发出一种方法，可以用光转换蛋白标记小鼠的免疫细胞，从而使 T 细胞的迁移在紫光下首次可见。他们的研究成果为多发性硬化症 (MS) 或癌症等疾病的新治疗选择奠定了基础。https://t.cn/A6IdB5AW
【研究发现：疾病选择性地影响了大脑网络】
大脑拥有一个复杂的功能网络结构为信息处理提供了基础。然而，大脑网络结构本身是否是疾病的靶点？如果是的话，哪些网络与哪些疾病有关？我们能知道有关脑部疾病的根本原因吗？
在过去30年来神经科学领域取得非凡进展的基础上，美国德克萨斯大学圣安东尼奥健康科学中心的研究人员发表了一项对43种大脑疾病（包括精神疾病和神经疾病）的研究，并强烈肯定了一种被称为“网络退化假说”的理论。根据这一理论，与疾病有关的结构性损害侵入了人类行为中使用的功能网络，并在“共变网络”中重现。
这项发表在《Communications Biology》上的研究认为，一些神经退行性疾病的结构病理学选择性地损害了功能网络的一部分，从而激发了网络退化假说。
在这项研究中，研究人员通过BrainMap检索到2万多个实验的元分析，并比较了正常行为中使用的大规模功能网络的连接模式与疾病相关的“共变”模式，从而发现了惊人的重叠现象。
研究通讯作者、成像研究所主任Peter Fox教授说：“结构和功能网络通信的范围令人印象深刻。我们观察到的20个与疾病相关的共变网络中，有14个在空间上与参与正常行为的功能网络，如运动、感知、情感、语言、问题解决以及记忆编码和回忆存在高度的一致性。”
这项研究发现：一些疾病在大脑网络中比其他疾病有更广泛的影响。例如，亨廷顿氏病影响9个神经网络，精神分裂症影响7个，而重度抑郁症和双相情感障碍分别影响2个。
大脑拥有一个复杂的功能网络结构为信息处理提供了基础。然而，大脑网络结构本身是否是疾病的靶点？如果是的话，哪些网络与哪些疾病有关？我们能知道有关脑部疾病的根本原因吗？
在过去30年来神经科学领域取得非凡进展的基础上，美国德克萨斯大学圣安东尼奥健康科学中心的研究人员发表了一项对43种大脑疾病（包括精神疾病和神经疾病）的研究，并强烈肯定了一种被称为“网络退化假说”的理论。根据这一理论，与疾病有关的结构性损害侵入了人类行为中使用的功能网络，并在“共变网络”中重现。
这项发表在《Communications Biology》上的研究认为，一些神经退行性疾病的结构病理学选择性地损害了功能网络的一部分，从而激发了网络退化假说。
在这项研究中，研究人员通过BrainMap检索到2万多个实验的元分析，并比较了正常行为中使用的大规模功能网络的连接模式与疾病相关的“共变”模式，从而发现了惊人的重叠现象。
研究通讯作者、成像研究所主任Peter Fox教授说：“结构和功能网络通信的范围令人印象深刻。我们观察到的20个与疾病相关的共变网络中，有14个在空间上与参与正常行为的功能网络，如运动、感知、情感、语言、问题解决以及记忆编码和回忆存在高度的一致性。”
这项研究发现：一些疾病在大脑网络中比其他疾病有更广泛的影响。例如，亨廷顿氏病影响9个神经网络，精神分裂症影响7个，而重度抑郁症和双相情感障碍分别影响2个。
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