本项目面向海上风电场在极端海洋环境下运维成本高、状态感知难、调度响应慢的核心挑战，以江苏如东某海上风电场为工程背景，依托合作企业嘉洋智慧安全科技（北京）股份有限公司的实际需求与数据支撑，围绕能量预测、状态感知、运维调度三个方面展开系统性攻关。项目从关键部件故障诊断、风功率不确定性预测到多维度机会维护动态决策，构建了完整的海上风电智能运维技术链条，旨在突破传统固定周期维护与确定性预测方法的局限，为深远海风电场的高可靠、高经济性运行提供理论依据与工程方案。

项目设定了三个技术目标：（1）在能量预测层，突破传统确定性点预测无法刻画不确定性的瓶颈，构建融合变分模态分解与分位数回归深度网络的长时段概率预测方法，实现点预测与预测区间的同步输出；（2）在状态感知层，攻克变桨轴承在极低转速与强背景噪声下微弱故障特征难以提取、变工况跨域泛化能力差的难题，建立融合自适应信号增强与多源域对抗迁移学习的高精度故障诊断模型；（3）在运维调度层，解决传统维护策略对动态环境适应性不足的缺陷，建立多阈值驱动的机会维护识别与滚动时域联合优化模型，显著降低综合运维成本并保障系统可用率。

项目形成了三项核心成果：（1）建立了融合VMD分解、注意力增强LSTM与分位数回归的风功率长时段概率预测框架，点预测决定系数达0.94，80%预测区间实际覆盖率达82.6%，并基于区间输出设计了机会窗口识别算法；（2）提出了基于角域重采样、SSA-VMD自适应降噪与多源域对抗神经网络的变桨轴承跨工况故障诊断方法，在跨转速与跨载荷盲测中准确率均超95%，在-8dB强噪声下仍保持约70%准确率，展现出卓越的抗噪鲁棒性；（3）开发了基于威布尔退化模型、多阈值机会识别与滚动时域联合优化的JOM-LW动态维护策略，仿真表明该策略较定期预防性维护降低总成本43.3%，风电场平均可用率保持99.4%。三部分成果协同构成了系统级智能运维解决方案。