企業(yè)AI深入轉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)電數據,動態(tài)調整并網策略,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,有國家高新技術企業(yè)、AAA級信用企業(yè)這些資質,開發(fā)語言包括Java、Python、Node.js等,AI方面用過TensorFlow、PyTorch做模型訓練。剛好我們上月做完一個清潔能源AI大數據平臺的定制開發(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,之前各電站的數據存在本地服務器,總部要匯總看發(fā)電量、設備狀態(tài),得等一周才能拿到報表,想做個大數據平臺,用AI分析數據,實時預警設備故障,預測發(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;問我們使用國內服務器還是國外服務器,國內,數據不出境合規(guī);問交付質量如何,我們有測試服部署和測試人員把關;問中間需求想改能調整嗎,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據采集情況,風機有振動傳感器、溫度傳感器,光伏板有輻照度傳感器、轉換效率傳感器,數據有的是五分鐘一條,有的是十分鐘一條,格式不統(tǒng)一。我們要做的是搭大數據平臺,用Kafka做數據接入,Flink做實時計算,把不同格式的數據清洗成統(tǒng)一格式,存到HBase里,再用AI模型做分析和預警。開發(fā)語言上,數據接入用Python寫腳本,實時計算用Java搭Flink集群,前端用ECharts做數據大屏,移動端用UniApp做巡檢APP。服務器用自主服務器,數據量大且涉及運營機密,云服務器不合適,代碼版權歸客戶,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備的分析,要看模型能不能支持。UI設計做了兩個版本,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,想在數據大屏上加個“今日棄電率”指標,因為當地電網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模型結合電網負荷數據預測棄電率,準確率八成五。客戶問,能不能提供開發(fā)進度表,我們每周發(fā),比如第三周完成Kafka接入五個電站的數據,第五周完成Flink實時計算模塊。說到交付質量,測試工程師做了壓力測試,模擬十個電站同時傳數據,看平臺會不會崩,還測了AI預警的準確率,比如風機振動超標,模型提前多久報警,誤報率多少。客戶問為什么不同公司報價差這么多,我們說有的公司可能只用簡單的統(tǒng)計分析,我們是AI大數據平臺,要做實時計算和模型訓練,用到了我們AI智能工作流里的信息抽取和數據分析,報價里包含了模型的持續(xù)優(yōu)化,這也是差異。我們還培訓了客戶的運維人員怎么看數據大屏的異常指標,怎么在后臺配置預警閾值,省得他們拿到平臺不會用。
系統(tǒng)上線后,客戶說總部現在能實時看到各電站的狀態(tài),設備故障預警提前了四小時,棄電率分析幫他們調整了發(fā)電計劃,每月多賣了一百多萬的電。復盤這個項目,清潔能源AI大數據平臺的關鍵是實時數據的處理和AI模型的實用性,我們當時把Flink的窗口函數調小,做到秒級計算,讓預警更及時。經驗補充,數據采集的頻率要和設備特性匹配,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,不然數據冗余影響計算速度。重點環(huán)節(jié)提醒,AI模型的訓練要結合當地的氣象和電網數據,比如四川的雨季和旱季輻照度差別大,模型得按季節(jié)調整參數;還有自主服務器的散熱要做好,大數據計算時CPU溫度高,容易降頻。我們做過智慧城市系統(tǒng)、數據大屏監(jiān)測系統(tǒng),這次是把AI大數據用到清潔能源,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據平臺,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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