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(shí)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(fēng)電光伏電站開始用AI分析發(fā)電數(shù)據(jù)，動(dòng)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(gè)清潔能源AI大數(shù)據(jù)平臺(tái)的定制開發(fā)項(xiàng)目，客戶是四川一家清潔能源運(yùn)營公司，管著二十多個(gè)風(fēng)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(bào)表，想做個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，用AI分析數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)預(yù)警設(shè)備故障，預(yù)測發(fā)電量。他們當(dāng)時(shí)問，開發(fā)周期要多久，我們說大概四到五個(gè)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(dòng)大小。

項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)，我們先去電站看了數(shù)據(jù)采集情況，風(fēng)機(jī)有振動(dòng)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(tái)，用Kafka做數(shù)據(jù)接入，F(xiàn)link做實(shí)時(shí)計(jì)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(shí)時(shí)計(jì)算用Java搭Flink集群，前端用ECharts做數(shù)據(jù)大屏，移動(dòng)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(yùn)營機(jī)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(xiàng)成果，上線后bug我們修，維護(hù)費(fèi)按年算，后期加功能比如加儲(chǔ)能設(shè)備的分析，要看模型能不能支持。UI設(shè)計(jì)做了兩個(gè)版本，客戶選了把各電站的實(shí)時(shí)發(fā)電量放在首頁地圖的，直觀，小程序備案資料協(xié)助準(zhǔn)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(gè)“今日棄電率”指標(biāo)，因?yàn)楫?dāng)?shù)仉娋W(wǎng)有時(shí)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(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測棄電率，準(zhǔn)確率八成五?？蛻魡?，能不能提供開發(fā)進(jìn)度表，我們每周發(fā)，比如第三周完成Kafka接入五個(gè)電站的數(shù)據(jù)，第五周完成Flink實(shí)時(shí)計(jì)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(gè)電站同時(shí)傳數(shù)據(jù)，看平臺(tái)會(huì)不會(huì)崩，還測了AI預(yù)警的準(zhǔn)確率，比如風(fēng)機(jī)振動(dòng)超標(biāo)，模型提前多久報(bào)警，誤報(bào)率多少?？蛻魡枮槭裁床煌緢?bào)價(jià)差這么多，我們說有的公司可能只用簡單的統(tǒng)計(jì)分析，我們是AI大數(shù)據(jù)平臺(tái)，要做實(shí)時(shí)計(jì)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(bào)價(jià)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(yùn)維人員怎么看數(shù)據(jù)大屏的異常指標(biāo)，怎么在后臺(tái)配置預(yù)警閾值，省得他們拿到平臺(tái)不會(huì)用。
系統(tǒng)上線后，客戶說總部現(xiàn)在能實(shí)時(shí)看到各電站的狀態(tài)，設(shè)備故障預(yù)警提前了四小時(shí)，棄電率分析幫他們調(diào)整了發(fā)電計(jì)劃，每月多賣了一百多萬的電。復(fù)盤這個(gè)項(xiàng)目，清潔能源AI大數(shù)據(jù)平臺(tái)的關(guān)鍵是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理和AI模型的實(shí)用性，我們當(dāng)時(shí)把Flink的窗口函數(shù)調(diào)小，做到秒級計(jì)算，讓預(yù)警更及時(shí)。經(jīng)驗(yàn)補(bǔ)充，數(shù)據(jù)采集的頻率要和設(shè)備特性匹配，比如風(fēng)機(jī)振動(dòng)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(jì)算速度。重點(diǎn)環(huán)節(jié)提醒，AI模型的訓(xùn)練要結(jié)合當(dāng)?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(jì)算時(shí)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(yàn)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(tái)，可以找我們，我們把每個(gè)環(huán)節(jié)做實(shí)，讓系統(tǒng)真能幫客戶提收益。

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