企業(yè)AI深入轉(zhuǎn)型全方位軟硬件系統(tǒng)開發(fā)

文章來源:成都小火軟件開發(fā)公司發(fā)布時間: 2025-11-26

大家好,我們是成都小火科技公司,今天是2025年11月26日,星期三。前幾天刷到一條新聞,說西部某省的風電光伏電站開始用AI分析發(fā)電數(shù)據(jù),動態(tài)調(diào)整并網(wǎng)策略,提高消納率。我們公司就在成華區(qū)杉板橋路669號,地鐵8號線到東郊記憶A出口三百米,2013年成立,做過農(nóng)業(yè)水利管理系統(tǒng)、智慧城市系統(tǒng),研發(fā)人員占八成,三成來自大廠,有國家高新技術(shù)企業(yè)、AAA級信用企業(yè)這些資質(zhì),開發(fā)語言包括Java、Python、Node.js等,AI方面用過TensorFlow、PyTorch做模型訓(xùn)練。剛好我們上月做完一個清潔能源AI大數(shù)據(jù)平臺的定制開發(fā)項目,客戶是四川一家清潔能源運營公司,管著二十多個風電和光伏電站,之前各電站的數(shù)據(jù)存在本地服務(wù)器,總部要匯總看發(fā)電量、設(shè)備狀態(tài),得等一周才能拿到報表,想做個大數(shù)據(jù)平臺,用AI分析數(shù)據(jù),實時預(yù)警設(shè)備故障,預(yù)測發(fā)電量。他們當時問,開發(fā)周期要多久,我們說大概四到五個月;問我們使用國內(nèi)服務(wù)器還是國外服務(wù)器,國內(nèi),數(shù)據(jù)不出境合規(guī);問交付質(zhì)量如何,我們有測試服部署和測試人員把關(guān);問中間需求想改能調(diào)整嗎,原型階段沒問題,代碼階段看改動大小。

項目啟動時,我們先去電站看了數(shù)據(jù)采集情況,風機有振動傳感器、溫度傳感器,光伏板有輻照度傳感器、轉(zhuǎn)換效率傳感器,數(shù)據(jù)有的是五分鐘一條,有的是十分鐘一條,格式不統(tǒng)一。我們要做的是搭大數(shù)據(jù)平臺,用Kafka做數(shù)據(jù)接入,F(xiàn)link做實時計算,把不同格式的數(shù)據(jù)清洗成統(tǒng)一格式,存到HBase里,再用AI模型做分析和預(yù)警。開發(fā)語言上,數(shù)據(jù)接入用Python寫腳本,實時計算用Java搭Flink集群,前端用ECharts做數(shù)據(jù)大屏,移動端用UniApp做巡檢APP。服務(wù)器用自主服務(wù)器,數(shù)據(jù)量大且涉及運營機密,云服務(wù)器不合適,代碼版權(quán)歸客戶,交付給《前端源代碼》《后端源代碼》等9項成果,上線后bug我們修,維護費按年算,后期加功能比如加儲能設(shè)備的分析,要看模型能不能支持。UI設(shè)計做了兩個版本,客戶選了把各電站的實時發(fā)電量放在首頁地圖的,直觀,小程序備案資料協(xié)助準備,APP上架協(xié)助。
開發(fā)到中段,客戶看了測試服,想在數(shù)據(jù)大屏上加個“今日棄電率”指標,因為當?shù)仉娋W(wǎng)有時消納不了全部發(fā)電,棄電率高影響收益,我們評估后加了,用AI模型結(jié)合電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)預(yù)測棄電率,準確率八成五??蛻魡枺懿荒芴峁╅_發(fā)進度表,我們每周發(fā),比如第三周完成Kafka接入五個電站的數(shù)據(jù),第五周完成Flink實時計算模塊。說到交付質(zhì)量,測試工程師做了壓力測試,模擬十個電站同時傳數(shù)據(jù),看平臺會不會崩,還測了AI預(yù)警的準確率,比如風機振動超標,模型提前多久報警,誤報率多少??蛻魡枮槭裁床煌緢髢r差這么多,我們說有的公司可能只用簡單的統(tǒng)計分析,我們是AI大數(shù)據(jù)平臺,要做實時計算和模型訓(xùn)練,用到了我們AI智能工作流里的信息抽取和數(shù)據(jù)分析,報價里包含了模型的持續(xù)優(yōu)化,這也是差異。我們還培訓(xùn)了客戶的運維人員怎么看數(shù)據(jù)大屏的異常指標,怎么在后臺配置預(yù)警閾值,省得他們拿到平臺不會用。
系統(tǒng)上線后,客戶說總部現(xiàn)在能實時看到各電站的狀態(tài),設(shè)備故障預(yù)警提前了四小時,棄電率分析幫他們調(diào)整了發(fā)電計劃,每月多賣了一百多萬的電。復(fù)盤這個項目,清潔能源AI大數(shù)據(jù)平臺的關(guān)鍵是實時數(shù)據(jù)的處理和AI模型的實用性,我們當時把Flink的窗口函數(shù)調(diào)小,做到秒級計算,讓預(yù)警更及時。經(jīng)驗補充,數(shù)據(jù)采集的頻率要和設(shè)備特性匹配,比如風機振動變化快,就得用高頻采集,光伏板變化慢,低頻就行,不然數(shù)據(jù)冗余影響計算速度。重點環(huán)節(jié)提醒,AI模型的訓(xùn)練要結(jié)合當?shù)氐臍庀蠛碗娋W(wǎng)數(shù)據(jù),比如四川的雨季和旱季輻照度差別大,模型得按季節(jié)調(diào)整參數(shù);還有自主服務(wù)器的散熱要做好,大數(shù)據(jù)計算時CPU溫度高,容易降頻。我們做過智慧城市系統(tǒng)、數(shù)據(jù)大屏監(jiān)測系統(tǒng),這次是把AI大數(shù)據(jù)用到清潔能源,也算驗證了我們的跨行業(yè)能力,客戶要是做清潔能源的數(shù)據(jù)平臺,可以找我們,我們把每個環(huán)節(jié)做實,讓系統(tǒng)真能幫客戶提收益。

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