離岸風電運維工程技術

課程簡介

　　依全球能源產業研究機構Wood Mackenzie的調查，2028年全球離岸風場運維市場將高達新臺幣約3,905億元，臺灣亦擁有上看新臺幣302.4億元的龐大商機。自2019年臺灣首座離岸風場商轉以來，我們已正式進入長達20至30年的「黃金運維時期」。在此階段，如何有效整合風力機的運維數據，並導入AI技術實現智慧化監控與預測性維護，已成為提升運維效率與降低成本的決勝關鍵。

　　本課程特別聚焦於風力機的運維(O&M)與監控實務，並深入探討人工智慧(AI)與大語言模型(LLM) 在風電產業的創新應用。課程將從風力機的運維基礎與監控系統講起，進而分享真實的故障肇因分析與排除案例，最後導入AI技術在預測性維護、故障診斷輔助等前瞻應用，旨在協助學員掌握次世代的智慧運維核心技能。

課程目標

　　傳授學員風力機運維的核心知識與實務技能，從基礎監控、實務案例分析，到AI與大語言模型的前瞻技術應用，培養能夠應對未來挑戰的風電運維專業人才。

課程對象

工作內容涉及離岸風電運轉及維護工程者。
有志投入及瞭解離岸風電產業之人員。
離岸風電開發商、海事工程產業、運維產業相關之從業人員。

課程特色

國內少數針對離岸風電運轉維護工作及自動化技術完整講授之主題課程。國內少數結合「風機運維實務」與「AI智慧化應用」的風力機主題課程，內容連貫且具深度。
課程從運維與監控基礎出發，深入故障排除的實戰案例，最終導向AI與大語言模型的技術實作，學習路徑清晰明確。
透過講師豐富的實務經驗，分享真實的運維挑戰與解決方案，強化學員的實務應用與問題解決能力。

課程內容與大綱

日期	單元	課程內容	時數
1/27 (二)	一、風力機的運維與監控風力機運維項目與基本觀念	風力機運維(O&M)範疇與工作要項 SCADA系統與關鍵監控數據解析運維市場趨勢與成本結構分析案例：從數據看風機的健康狀態	6
	二、風力機運維案例分享 - 故障肇因分析與排除	常見次系統故障模式故障診斷流程：從警報到根本原因 (RCA) 案例分析：油壓系統、旋繳系統、傳動系統等重要元件
	三、AI與大語言模型在風力機運維的應用	AI與機器學習在運維上的角色 (預測性維護 PdM) 實作案例：運用AI進行異常偵測與故障分類大語言模型(LLM)的應用潛力：打造運維專家知識庫 (RAG)
◎ 主辦單位保留講師及課程變更之權利