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(shù)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)。目前我們開(kāi)發(fā)的APP等軟件系統(tǒng)中，90%都有AI的功能。可以這樣說(shuō)，AI可以讓傳統(tǒng)的軟件更進(jìn)一步，甲方可以選擇接入AI功能，或者重新開(kāi)發(fā)AI相關(guān)的功能。  

今天我們結(jié)合AI來(lái)介紹關(guān)于電網(wǎng)的AI巡檢項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目讓我們深刻體會(huì)到AI在電力行業(yè)的巨大潛能。客戶(hù)的痛點(diǎn)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(gè)人，耗時(shí)一周，遇到暴雨天氣還得中斷。我們做的第一件事就是用無(wú)人機(jī)搭載紅外攝像頭采集數(shù)據(jù)，但剛開(kāi)始遇到個(gè)大問(wèn)題——山區(qū)霧氣重，普通計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型識(shí)別鐵塔缺陷的準(zhǔn)確率只有65%，根本沒(méi)法用。后來(lái)我們用遷移學(xué)習(xí)微調(diào)YOLOv8模型，加入霧氣干擾的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，準(zhǔn)確率才提升到92%。  

智能負(fù)荷預(yù)測(cè)是另一個(gè)關(guān)鍵場(chǎng)景。記得給成都某區(qū)電網(wǎng)做系統(tǒng)時(shí)，他們?cè)瓉?lái)的預(yù)測(cè)模型誤差率高達(dá)15%，遇上極端天氣就得手動(dòng)調(diào)整，很容易出問(wèn)題。我們用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、節(jié)假日安排等20多個(gè)特征，模型訓(xùn)練了三天三夜，最終把誤差率控制在5%以?xún)?nèi)。有次成都突然降溫，系統(tǒng)提前12小時(shí)預(yù)測(cè)到負(fù)荷峰值，調(diào)度中心提前啟動(dòng)了備用機(jī)組，那次調(diào)度讓客戶(hù)少損失了800萬(wàn)度電。  

電力設(shè)備故障診斷的AI應(yīng)用更復(fù)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(shí)別常見(jiàn)故障，遇到復(fù)合故障就會(huì)漏判。我們給某變電站開(kāi)發(fā)的AI診斷系統(tǒng)，用了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）建模設(shè)備間的關(guān)聯(lián)，把油色譜、振動(dòng)、溫度等多源數(shù)據(jù)融合分析。有次系統(tǒng)報(bào)警某主變存在“鐵芯接地+繞組過(guò)熱”的復(fù)合故障，檢修人員拆開(kāi)一看，果然是鐵芯螺栓松動(dòng)導(dǎo)致局部過(guò)熱，這個(gè)故障用傳統(tǒng)方法根本查不出來(lái)。  

在能源調(diào)度領(lǐng)域，AI的價(jià)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(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化逆變器參數(shù)，把發(fā)電效率提升了7.3%。剛開(kāi)始算法總在陰雨天給出錯(cuò)誤調(diào)度指令，后來(lái)我們給模型加入“天氣不確定性”參數(shù)，用蒙特卡洛樹(shù)搜索模擬不同天氣場(chǎng)景，系統(tǒng)才穩(wěn)定下來(lái)。現(xiàn)在這個(gè)電站每天能多發(fā)3萬(wàn)度電，相當(dāng)于300戶(hù)家庭的日用電量。  

電力行業(yè)的AI開(kāi)發(fā)有個(gè)特殊挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)安全。給某省電力公司做AI平臺(tái)時(shí)，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(xùn)練集群，用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)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(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)”，訓(xùn)練出來(lái)的竊電識(shí)別模型準(zhǔn)確率達(dá)到98.6%，幫客戶(hù)追回了1200萬(wàn)的損失電費(fèi)。  

現(xiàn)在我們做的電力AI項(xiàng)目越來(lái)越多，從輸電線路巡檢到用戶(hù)側(cè)的智能用電分析，每個(gè)場(chǎng)景都有獨(dú)特的技術(shù)難點(diǎn)。比如上個(gè)月做的智能電表異常檢測(cè)系統(tǒng)，要從 billions of 用電數(shù)據(jù)里識(shí)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(lái)了。這個(gè)系統(tǒng)上線后，某區(qū)縣的線損率下降了2.1個(gè)百分點(diǎn)，相當(dāng)于每年減少150萬(wàn)度電的損耗。  

電力行業(yè)對(duì)AI的需求其實(shí)很實(shí)在，不像有些行業(yè)追求噱頭，他們要的是真正能解決問(wèn)題的技術(shù)。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(fēng)、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(biāo)準(zhǔn)煤。這種實(shí)打?qū)嵉男б妫攀请娏π袠I(yè)愿意為AI買(mǎi)單的根本原因。

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