大(dà)家(jiā)好(hǎo)，我們是(shì)成都(dōu)小∏☆(xiǎo)火(huǒ)科(kē)技(jì)，今天是(shì)2025年(nián)6月(yα₩uè)30日(rì)，星期一(yī)。我們公司成立于2013年(‌ ™nián)，有(yǒu)自(zì)己的(de)全棧技(jì)術(shù)開(kāi)發&☆≥∑團隊。目前我們開(kāi)發的(de)APP等軟件(jiàn)系統中，90%都(dōu)有π>(yǒu)AI的(de)功能(néng)。可(kě)以這(zhè)樣說(shuō)，±σ¥ΩAI可(kě)以讓傳統的(de)軟件(jiàn)更進一(yī)≠£步，甲方可(kě)以選擇接入AI功能(néng)，或者重新開(kāi)發AI相(xiàng)關 ♥σ♣的(de)功能(néng)。  

今天我們結合AI來(lái)介紹關于電(diàn)網的(de)AI巡&&檢項目，這(zhè)個(gè)項目讓我們深刻體(tǐ)會(huì)到(dào)AI在電≠©≈λ(diàn)力行(xíng)業(yè)的(de)巨大(dà)潛能(n¥'éng)。客戶的(de)痛點很(hěn)明(míng)确：傳統人(rén)工(gōn★♠g)巡檢輸電(diàn)線路(lù)效率太低(dī)，四川山(shān)¥∞區(qū)的(de)線路(lù)巡檢一(yī)次要(yσ✔ ào)派50個(gè)人(rén)，耗時(shí)一(yī)周，遇到(dào)暴雨(yǔ)天>®∑Ω氣還(hái)得(de)中斷。我們做(zuò)的(de)第一(yī)件(π<jiàn)事(shì)就(jiù)是(shì)用(yòng)無人(rén)機(jī)搭載紅(hó♠βng)外(wài)攝像頭采集數(shù)據，但(dàn)剛開(kāi)始遇到(dào)個(gè)大<™‍₹(dà)問(wèn)題——山(shān)區(qū)霧氣重，普通(tō'✔∞×ng)計(jì)算(suàn)機(jī)視(shì)♣↓★覺模型識别鐵(tiě)塔缺陷的(de)準确率隻有(yǒu)65%，根本沒法用(yòng)。後來(lái)我們用(yòng)遷移學δδ習(xí)微(wēi)調YOLOv8模型，加入霧氣幹擾的(de≠↑₽)數(shù)據增強，準确率才提升到(dào)92%。  

智能(néng)負荷預測是(shì)另一(yī)個(gè)關鍵δ÷≥≈場(chǎng)景。記得(de)給成都(dōu)某區(qū)電(diàn)$↕網做(zuò)系統時(shí)，他(tā)們原來(lái)的(de)預測模型誤差≈ε♣ 率高(gāo)達15%，遇上(shàng)極端天氣就×∏Ω(jiù)得(de)手動調整，很(hěn)容易出問(wèn)題。我們 ↕用(yòng)LSTM神經網絡結合氣象數(shù)據、節假日(rì)安排等$↔20多(duō)個(gè)特征，模型訓練了(le)三天三夜，最終把誤差率控↓♥→制(zhì)在5%以內(nèi)。有(yǒu)次成都(dōu)突然降溫，系統提前12小®'(xiǎo)時(shí)預測到(dào)負荷峰值，調度中心提前啓動了(le)備用(yòng)機>π€(jī)組，那(nà)次調度讓客戶少(shǎo)損失了(le)₽γ♦800萬度電(diàn)。  

電(diàn)力設備故障診斷的(de)AI應用(yòng)更複雜(zá)。變壓器(qì)的(de)油色譜數(shù)據裡(lǐ)藏著(zhe)故障線索， φ但(dàn)傳統規則引擎隻能(néng)識别常見(jiàn)故障，遇到(dào)複合故障就(jiù)會(huì)漏判。我們給某變電(diàn)站(zhàn)≤λ"₩開(kāi)發的(de)AI診斷系統，用(yòng)了(lΩ>♠e)圖神經網絡（GNN）建模設備間(jiān)的(de)關聯，把油色譜、振動、溫度等多(du<φ®♣ō)源數(shù)據融合分(fēn)析。有(yǒu)次系統報(bào)警某≥"<σ主變存在“鐵(tiě)芯接地(dì)+繞組過熱(rè)”的(de)複合故障，檢修人(rén)員γ®(yuán)拆開(kāi)一(yī)看(kàn)，果然是(shì)鐵(tiě★∑÷§)芯螺栓松動導緻局部過熱(rè)，這(zhè)個(gè)故障用(yòng)傳統方法根本 ←‍Ω查不(bù)出來(lái)。  

在能(néng)源調度領域，AI的(de)價值也(yě)很(hěn)明(míng)顯。去(qù≠ )年(nián)給甘肅某光(guāng)伏電(diàn)站(zhàn)Ω♣♠做(zuò)的(de)智能(néng)調度系統，用(yòng)強化(huà)學習(xí)算(suàn)法優化(huà)逆變器(q ‌σì)參數(shù)，把發電(diàn)效率提升了(le)7.3%。剛開(kāi)始算(suàn)法總在陰雨(yǔ)天給出≈€‌錯(cuò)誤調度指令，後來(lái)我們給模型加入“天氣不(bù)确定性”參數♣÷≠β(shù)，用(yòng)蒙特卡洛樹(shù)搜索模拟不(↑≤bù)同天氣場(chǎng)景，系統才穩定下(xià)來(lái)。現(xiàn)φ↓γ在這(zhè)個(gè)電(diàn)站(zhàn)每天能(néng)多(du≠γ✔ō)發3萬度電(diàn)，相(xiàng)當于300戶家π‌♦(jiā)庭的(de)日(rì)用(yòng)電(diàn)量★"®♣。  

電(diàn)力行(xíng)業(yè)的(de)AI開(kāi)發有(yǒ‍≥≤βu)個(gè)特殊挑戰——數(shù)據安全。給某省電(diàn)力公司做(zuò)AI平台時(↕φ$£shí)，他(tā)們要(yào)求所有(yǒu)數(shù)據不(bù)能(néng)出省，我₽↑©‍們隻好(hǎo)在本地(dì)搭建私有(yǒu)化(huà)訓練集群，用(ε×yòng)聯邦學習(xí)技(jì)術(shù)做(zuò♥↓)模型優化(huà)。光(guāng)數(shù)據加密傳輸方案就(jiù)改了(le​"≤∞)12版，最後實現(xiàn)了(le)“數(shù)據不(bù)動模型動”，訓練出來(lái)的(de)竊電(diàn)識别模型準确₹ 率達到(dào)98.6%，幫客戶追回了(le)12∞★ $00萬的(de)損失電(diàn)費(fèi)。 &nb£"λsp;

現(xiàn)在我們做(zuò)的(de)電(diàn)力AI項目越來(lái)越多(du↓σ&'ō)，從(cóng)輸電(diàn)線路(lù)巡檢到(dào)用(yòng)戶側∞✔的(de)智能(néng)用(yòng)電(diàn)分(fē♣±εn)析，每個(gè)場(chǎng)景都(dōu)有(yǒu)獨特的(de)技(jì)術>π₩​(shù)難點。比如(rú)上(shàng)個(gè)月(yuè)做(zuò)的(de)智能(∑∏néng)電(diàn)表異常檢測系統，要(yào)從(cóng) billions of Ωα用(yòng)電(diàn)數(shù)據裡(lǐ)識别偷電(diàn)行(₽≠xíng)為(wèi)，我們用(yòng)了(le)自(zì)編碼器(qì)（Au‍✔βtoencoder）模型，把正常用(yòng)電(diàn)模式編碼成低(dī)維向量，異常數₹®(shù)據一(yī)下(xià)子(zǐ)就(jiù)凸顯出來(lái)了(le↔★)。這(zhè)個(gè)系統上(shàng)線後，某區(qū)縣的(de)線損率下(xià≈↑$)降了(le)2.1個(gè)百分(fēn)點，相(xiàng♠★∞)當于每年(nián)減少(shǎo)150萬度電(di§πàn)的(de)損耗。  

電(diàn)力行(xíng)業(yè)對(duì)AI的(de)需求其實很(∏σhěn)實在，不(bù)像有(yǒu)些(xiē)行(xín♥≈g)業(yè)追求噱頭，他(tā)們要(yào)的(de)是(shì)真正能(néng)解決問(•δwèn)題的(de)技(jì)術(shù)。就(jiù)像我們給某火(huǒ)電(diàn)廠(chǎ'✘ng)做(zuò)的(de)鍋爐燃燒優化(huà)系統，用(yòng)AI調整送風(≈$ ★fēng)、給煤參數(shù)，讓煤炭燃燒效率提升了(le)4.7%，每年(nián)幫電(dià'αn)廠(chǎng)節省3000噸标準煤。這(zhè)種實打實的(de)效益，才是(shì)電(diàn)力行(xíng)業(y≠γ ←è)願意為(wèi)AI買單的(de)根本原因。

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