行业 07

能源电力

4 个案例 · 交付周期 6–12 周 · 9 处踩坑

本行业 FDE 要点

这个行业做 AI 项目和别的行业不同的地方。交付团队进场前要过一遍,发起方立项前也要过一遍。

  1. 网络分区是硬约束

    电网和电厂的生产控制系统与管理信息系统分区隔离,跨区只能经专用隔离装置单向传输,很多数据不能出内网,更不能上公网大模型。方案第一周就要按分区定部署位置。

  2. 安全规程高于一切

    进变电站、电厂、风场作业要先过安全培训和安规考试,有人带领。AI 只做辅助,签发、许可、操作的责任人不变,验收标准里要写明这一点。

  3. 周期普遍长于 6 周

    要等检修计划、巡检季、停电窗口,要过网络安全审查和内网部署流程。8–12 周是正常的,计划里要写清楚每段等的是什么。

  4. 流程闭环靠既有系统

    缺陷、工单、两票都在生产管理系统里流转。AI 结果不进这些系统,就进不了日常工作。

  5. 组织层级多

    省公司定标准,地市公司和场站执行。试点选在一个班组或一个场站,标准由上级专业部门认可后才能推广。

4 个案例

每张卡片上的引言是客户的原话。点进去看好 FDE 怎么把它换成真问题。

  • 7.18 周 · 5 个阶段 · 2 处踩坑

    输电线路无人机巡检

    客户嘴上要的「无人机拍回来的照片太多了,用 AI 自动识别所有缺陷,识别率要 95% 以上。」

    真正要解决让每张照片对上杆塔,缺陷能直接进入消缺流程

  • 7.26 周 · 5 个阶段 · 3 处踩坑

    电力负荷预测

    客户嘴上要的「用大模型做负荷预测,把预测准确率从 93% 提到 98%。」

    真正要解决把售电公司的偏差结算成本降下来

  • 7.312 周 · 5 个阶段 · 2 处踩坑

    工作票审核与隐患识别

    客户嘴上要的「用 AI 审核工作票和操作票,把错票、不合格票自动找出来。」

    真正要解决在工作票签发前,发现安全措施和现场设备状态不符的地方

  • 7.49 周 · 5 个阶段 · 2 处踩坑

    新能源场站运维

    客户嘴上要的「做一个 AI 集控平台,统一监控 30 个风电和光伏场站,自动诊断所有故障。」

    真正要解决按损失电量排序,告诉运维人员今天先修哪台

能源电力还有没写到的场景?

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