大家好，我們是成都小火科技，今天是 2025 年 8 月 27 日，星期三。我們公司成立于 2013年，自主的軟件開發團隊以及軟件售后維護團隊。目前我們公司開發的軟件系統中，90% 都有 AI 的功能。今天我們來介紹能源產業人工智能 + AI 軟件開發。

國家政策提及煤炭清潔高效利用，我們針對這一需求開發 AI 軟件模塊。該模塊接入煤炭開采企業井下生產設備、洗煤廠分選設備的傳感器數據，實時采集煤炭開采量、煤質成分（灰分、硫分含量）、洗煤水利用率、燃燒效率等信息，通過 AI 算法分析數據，判斷煤炭開采與加工過程是否符合清潔高效標準。當洗煤過程中灰分含量超出設定閾值，軟件自動推送分選參數調整建議至車間管理 APP 端；當燃燒效率低于行業基準值，結合鍋爐運行參數，生成燃燒優化方案，明確鼓風量、煤層厚度等參數調整范圍及操作步驟。同時，軟件記錄歷史數據，形成煤炭清潔利用指標變化曲線，為后續煤炭產業清潔化升級中的生產管理提供數據支持。

對于風電光伏基地建設，我們開發的 AI 軟件包含新能源發電預測與調度功能。軟件連接風電基地風機、光伏電站逆變器的實時運行數據，以及區域氣象部門的風速、光照強度、溫度等氣象數據，AI 算法根據歷史發電數據與氣象規律，建立發電功率預測模型。如某光伏電站次日需制定發電計劃，軟件通過分析次日光照時段、強度變化，預測不同時段發電功率，為電網調度提供依據。此外，軟件支持實時監測風機、逆變器運行狀態，當風機轉速異常或逆變器輸出電流波動時，自動推送故障預警至運維人員 APP 端，并標注故障位置與可能原因，同時生成運維派單，縮短故障處理時間，保障風電光伏基地穩定發電。

電力外送通道建設方面，我們的 AI 軟件搭建輸電線路智能監測平臺。平臺整合電力外送通道輸電線路的桿塔狀態、導線溫度、覆冰厚度、周邊環境（樹木生長、異物入侵）等數據，通過安裝在桿塔上的攝像頭、傳感器采集信息，AI 算法對數據進行實時分析。如某段輸電線路導線溫度超過安全閾值，軟件判斷可能因負荷過高或線路老化導致，自動推送負荷調整建議至電網調度中心；當監測到線路周邊樹木生長過快接近導線安全距離，生成樹木修剪預警，并同步推送至線路運維團隊 APP，明確修剪范圍與時間要求。同時，軟件通過 AI 圖像識別技術識別線路覆冰、異物掛線等隱患，對比歷史隱患處理數據，優化預警模型，提升電力外送通道運行安全性。

能源產供儲銷體系建設領域，我們開發 AI 能源供需平衡軟件。軟件接入能源生產端（火電、水電、新能源電站）的產能數據、供應端（輸電管網、油氣管道）的輸送能力數據、儲備端（油庫、儲氣庫、儲能電站）的庫存數據、消費端（工業用戶、居民用戶）的用電用能需求數據，AI 算法根據各環節數據動態匹配能源供需。如某地區冬季工業用電需求激增，軟件分析周邊電站剩余產能、輸電通道輸送余量，制定能源調配方案，優先調用本地新能源電站電力，不足部分從周邊火電基地調配，同時聯動儲能電站釋放儲備電力，保障供需平衡。此外，軟件支持消費端用能分析，為工業用戶生成節能建議，如根據生產時段用電峰谷價差，推薦錯峰生產，降低用能成本，助力能源產供儲銷體系高效運轉。

煤炭清潔高效利用的延伸場景中，我們的 AI 軟件還具備煤矸石綜合利用監測功能。軟件接入煤矸石處理企業的破碎設備、分選設備運行數據，以及煤矸石制磚、制骨料的產品質量檢測數據，AI 算法分析煤矸石利用率、產品合格率與設備運行參數的關聯關系，優化處理工藝。如煤矸石制磚過程中強度不達標，軟件通過回溯破碎粒度、成型壓力等參數，找出關鍵影響因素并給出調整方案，提升煤矸石綜合利用效率，減少資源浪費。同時，軟件記錄煤矸石處理過程中的污染物排放數據，確保符合環保標準，推動煤炭產業全鏈條清潔化。

建設穩定可靠的能源體系上，我們的 AI 軟件開發能源安全風險預警模塊。該模塊整合能源生產、輸送、儲備環節的風險數據，如電站設備故障風險、輸電線路自然災害風險、儲能設施安全風險等，通過 AI 算法建立風險評估模型。在日常運行中，實時更新風險數據，動態評估各環節風險等級，政府能源管理部門和企業可通過軟件查看風險分布情況。同時，軟件分析風險產生的根源，如某區域風電基地因冬季低溫導致風機故障率升高，提前給出防寒措施建議，如加裝加熱裝置、優化運維巡檢頻次等，為建設穩定可靠的能源體系提供風險防控支持。我們的 AI 軟件還會根據政策動態調整功能，確保始終貼合能源產業發展需求，助力能源生產、供應、儲備、消費各環節效率提升。

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