企业AI深入转型全方位软硬件系统开发

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企业AI深入转型全方位软硬件系统开发

文章来源：成都小火软件开发公司发布时间： 2025-11-26

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大家好，我们是成都小火科技公司，今天是2025年11月26日，星期三。前几天刷到一条新闻，说西部某省的风电光伏电站开始用AI分析发电数据，动态调整并网策略，提高消纳率。我们公司就在成华区杉板桥路669号，地铁8号线到东郊记忆A出口三百米，2013年成立，做过农业水利管理系统、智慧城市系统，研发人员占八成，三成来自大厂，有国家高新技术企业、AAA级信用企业这些资质，开发语言包括Java、Python、Node.js等，AI方面用过TensorFlow、PyTorch做模型训练。刚好我们上月做完一个清洁能源AI大数据平台的定制开发项目，客户是四川一家清洁能源运营公司，管着二十多个风电和光伏电站，之前各电站的数据存在本地服务器，总部要汇总看发电量、设备状态，得等一周才能拿到报表，想做个大数据平台，用AI分析数据，实时预警设备故障，预测发电量。他们当时问，开发周期要多久，我们说大概四到五个月；问我们使用国内服务器还是国外服务器，国内，数据不出境合规；问交付质量如何，我们有测试服部署和测试人员把关；问中间需求想改能调整吗，原型阶段没问题，代码阶段看改动大小。

项目启动时，我们先去电站看了数据采集情况，风机有振动传感器、温度传感器，光伏板有辐照度传感器、转换效率传感器，数据有的是五分钟一条，有的是十分钟一条，格式不统一。我们要做的是搭大数据平台，用Kafka做数据接入，Flink做实时计算，把不同格式的数据清洗成统一格式，存到HBase里，再用AI模型做分析和预警。开发语言上，数据接入用Python写脚本，实时计算用Java搭Flink集群，前端用ECharts做数据大屏，移动端用UniApp做巡检APP。服务器用自主服务器，数据量大且涉及运营机密，云服务器不合适，代码版权归客户，交付给《前端源代码》《后端源代码》等9项成果，上线后bug我们修，维护费按年算，后期加功能比如加储能设备的分析，要看模型能不能支持。UI设计做了两个版本，客户选了把各电站的实时发电量放在首页地图的，直观，小程序备案资料协助准备，APP上架协助。

开发到中段，客户看了测试服，想在数据大屏上加个“今日弃电率”指标，因为当地电网有时消纳不了全部发电，弃电率高影响收益，我们评估后加了，用AI模型结合电网负荷数据预测弃电率，准确率八成五。客户问，能不能提供开发进度表，我们每周发，比如第三周完成Kafka接入五个电站的数据，第五周完成Flink实时计算模块。说到交付质量，测试工程师做了压力测试，模拟十个电站同时传数据，看平台会不会崩，还测了AI预警的准确率，比如风机振动超标，模型提前多久报警，误报率多少。客户问为什么不同公司报价差这么多，我们说有的公司可能只用简单的统计分析，我们是AI大数据平台，要做实时计算和模型训练，用到了我们AI智能工作流里的信息抽取和数据分析，报价里包含了模型的持续优化，这也是差异。我们还培训了客户的运维人员怎么看数据大屏的异常指标，怎么在后台配置预警阈值，省得他们拿到平台不会用。

系统上线后，客户说总部现在能实时看到各电站的状态，设备故障预警提前了四小时，弃电率分析帮他们调整了发电计划，每月多卖了一百多万的电。复盘这个项目，清洁能源AI大数据平台的关键是实时数据的处理和AI模型的实用性，我们当时把Flink的窗口函数调小，做到秒级计算，让预警更及时。经验补充，数据采集的频率要和设备特性匹配，比如风机振动变化快，就得用高频采集，光伏板变化慢，低频就行，不然数据冗余影响计算速度。重点环节提醒，AI模型的训练要结合当地的气象和电网数据，比如四川的雨季和旱季辐照度差别大，模型得按季节调整参数；还有自主服务器的散热要做好，大数据计算时CPU温度高，容易降频。我们做过智慧城市系统、数据大屏监测系统，这次是把AI大数据用到清洁能源，也算验证了我们的跨行业能力，客户要是做清洁能源的数据平台，可以找我们，我们把每个环节做实，让系统真能帮客户提收益。