大家好，我們是成都小火科技，今天是2025年6月30日，星期一。我們公司成立于2013年，有自己的全棧技術開發(fā)團隊。目前我們開發(fā)的APP等軟件系統(tǒng)中，90%都有AI的功能。可以這樣說，AI可以讓傳統(tǒng)的軟件更進一步，甲方可以選擇接入AI功能，或者重新開發(fā)AI相關的功能。  

今天我們結(jié)合AI來介紹關于電網(wǎng)的AI巡檢項目，這個項目讓我們深刻體會到AI在電力行業(yè)的巨大潛能?？蛻舻耐袋c很明確：傳統(tǒng)人工巡檢輸電線路效率太低，四川山區(qū)的線路巡檢一次要派50個人，耗時一周，遇到暴雨天氣還得中斷。我們做的第一件事就是用無人機搭載紅外攝像頭采集數(shù)據(jù)，但剛開始遇到個大問題——山區(qū)霧氣重，普通計算機視覺模型識別鐵塔缺陷的準確率只有65%，根本沒法用。后來我們用遷移學習微調(diào)YOLOv8模型，加入霧氣干擾的數(shù)據(jù)增強，準確率才提升到92%。  

智能負荷預測是另一個關鍵場景。記得給成都某區(qū)電網(wǎng)做系統(tǒng)時，他們原來的預測模型誤差率高達15%，遇上極端天氣就得手動調(diào)整，很容易出問題。我們用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、節(jié)假日安排等20多個特征，模型訓練了三天三夜，最終把誤差率控制在5%以內(nèi)。有次成都突然降溫，系統(tǒng)提前12小時預測到負荷峰值，調(diào)度中心提前啟動了備用機組，那次調(diào)度讓客戶少損失了800萬度電。  

電力設備故障診斷的AI應用更復雜。變壓器的油色譜數(shù)據(jù)里藏著故障線索，但傳統(tǒng)規(guī)則引擎只能識別常見故障，遇到復合故障就會漏判。我們給某變電站開發(fā)的AI診斷系統(tǒng)，用了圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）建模設備間的關聯(lián)，把油色譜、振動、溫度等多源數(shù)據(jù)融合分析。有次系統(tǒng)報警某主變存在“鐵芯接地+繞組過熱”的復合故障，檢修人員拆開一看，果然是鐵芯螺栓松動導致局部過熱，這個故障用傳統(tǒng)方法根本查不出來。  

在能源調(diào)度領域，AI的價值也很明顯。去年給甘肅某光伏電站做的智能調(diào)度系統(tǒng)，用強化學習算法優(yōu)化逆變器參數(shù)，把發(fā)電效率提升了7.3%。剛開始算法總在陰雨天給出錯誤調(diào)度指令，后來我們給模型加入“天氣不確定性”參數(shù)，用蒙特卡洛樹搜索模擬不同天氣場景，系統(tǒng)才穩(wěn)定下來。現(xiàn)在這個電站每天能多發(fā)3萬度電，相當于300戶家庭的日用電量。  

電力行業(yè)的AI開發(fā)有個特殊挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)安全。給某省電力公司做AI平臺時，他們要求所有數(shù)據(jù)不能出省，我們只好在本地搭建私有化訓練集群，用聯(lián)邦學習技術做模型優(yōu)化。光數(shù)據(jù)加密傳輸方案就改了12版，最后實現(xiàn)了“數(shù)據(jù)不動模型動”，訓練出來的竊電識別模型準確率達到98.6%，幫客戶追回了1200萬的損失電費。  

現(xiàn)在我們做的電力AI項目越來越多，從輸電線路巡檢到用戶側(cè)的智能用電分析，每個場景都有獨特的技術難點。比如上個月做的智能電表異常檢測系統(tǒng)，要從 billions of 用電數(shù)據(jù)里識別偷電行為，我們用了自編碼器（Autoencoder）模型，把正常用電模式編碼成低維向量，異常數(shù)據(jù)一下子就凸顯出來了。這個系統(tǒng)上線后，某區(qū)縣的線損率下降了2.1個百分點，相當于每年減少150萬度電的損耗。  

電力行業(yè)對AI的需求其實很實在，不像有些行業(yè)追求噱頭，他們要的是真正能解決問題的技術。就像我們給某火電廠做的鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)，用AI調(diào)整送風、給煤參數(shù)，讓煤炭燃燒效率提升了4.7%，每年幫電廠節(jié)省3000噸標準煤。這種實打?qū)嵉男б妫攀请娏π袠I(yè)愿意為AI買單的根本原因。

文章來源網(wǎng)址：http://www.cndaixiao.net/archives/xitongkaifa01/1951，轉(zhuǎn)載請注明出處！