项目背景
随着新型电力系统建设与数字化转型深入推进，电网生产运行呈现出设备规模化、业务复杂化、数据海量化的发展趋势，传统AI生产支持系统在智能感知、数据清理、模型迭代、边缘算力落地等方面面临升级需求。深圳供电局作为粤港澳大湾区核心供电保障单位，致力于构建智慧化、高效化、一体化的电网AI生产运行体系，亟需通过闭环的AI迭代优化技术深度融合，打通技术壁垒、优化业务流程、提升系统智能化与运行效率。
基于此，我方依托在人工智能、工业通信、数据治理领域的技术积累，为深圳供电局量身打造AI自主生产系统解决方案，聚焦系统融合、技术优化、场景落地，助力电网生产业务智能化升级。
项目目标
本项目核心目标通过优化数据交互、样本管理及算法训练核心技术，全面提升电网生产系统的智能化水平、数为据流转效率与业务运行效能，构建边端协同、数智一体的新型电网生产运行支撑体系。
解决方案与核心技术
项目立足深圳供电局现有 AI 系统现状、业务痛点及未来发展方向，围绕生产运行支持系统的部署应用，开展全维度技术研究与落地实施，核心技术体系涵盖三大方向：
一、智能化样本清洗和异动检测技术
针对电网场景复杂、传统全量样本分析存在准确率低、算力浪费等问题，本方案采用智能化异动检测机制，快速筛选重要部件异常样本；同时针对现场光照、图像模糊、预置位偏差等干扰因素优化匹配机制，有效提升算法效率与检测准确率。
二、全流程样本管理与标注技术
构建标准化、规范化的样本治理体系，开展样本管理、样本标注、部件专项标注等核心技术研发与应用，建立高质量电网业务样本库，统一样本采集、存储、标注、迭代规范，为 AI 算法模型训练提供高质量数据底座，保障模型训练的精准性与可用性。
三、算法训练与模型工程化技术
深耕 AI 算法训练优化、推理模型生成、跨平台模型转换等关键技术，实现算法模型从训练、迭代、转换到落地部署的全链路闭环，适配边端设备算力特性与生产业务场景需求，推动 AI 算法从实验室研发走向现场实际应用，最大化释放边端 AI 算力价值。
项目价值与实施成效
- 系统融合升级：实现边端 AI 设备与电网生产业务系统无缝嵌入、深度协同，打破传统系统与智能设备的技术壁垒，构建一体化数智运行体系。
- 技术能力提效：全面优化数据交互、异动分析、样本管理、算法训练核心技术能力，提升数据处理效率、样本治理质量与模型工程化水平。
- 业务智能赋能：显著提升电网生产运行支持系统的智能化水平与运行效率，助力深圳供电局生产业务降本增效、运维提质，为电网安全稳定运行提供技术支撑。
- 行业示范引领：打造电力行业边端 AI 与生产系统融合落地的标杆案例，为新型电力系统数字化、智能化建设提供可复制、可推广的技术方案与实践经验。
未来，我方将持续深耕电力行业数智化技术研发与场景应用，持续深化与深圳供电局的战略合作，不断迭代 AI 技术、优化解决方案，为新型电力系统建设、粤港澳大湾区能源高质量发展提供更坚实的科技支撑。
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