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电力系统人工智能与机器学习应用技术设计.docx
资料介绍
电力系统人工智能与机器学习应用技术设计
1 引言
人工智能技术正在深刻改变电力系统的运行方式和管理模式。从负荷预测、设备故障诊断到电网调度优化，AI技术在电力系统各领域展现出显著的应用价值。然而，电力系统对实时性、可靠性和安全性的高要求，使得AI模型的工程化部署面临独特挑战。本文基于STM32G474嵌入式平台，探讨电力系统AI与机器学习应用的技术架构和实现方案。
2 技术架构设计
2.1 云边端协同AI架构
AI应用采用"云训练-边推理-端执行"的三层协同架构：云端（高性能GPU集群，负责模型训练和迭代优化，训练数据来自全网汇聚的历史数据）、边缘端（ARM或x86边缘节点，运行轻量化推理引擎，实现毫秒级实时推理）、终端（基于STM32G474的智能终端，运行极简模型或执行推理结果，实现就地控制）。三层协同实现模型的快速部署和实时更新。
2.2 模型生命周期管理
AI模型全生命周期管理包括：数据采集与标注（基于STM32G474终端采集的带标签运行数据）、模型训练（云端训练，支持PyTorch/TensorFlow框架）、模型压缩与量化（FP32→INT8量化，模型体积压缩4倍，推理速度提升3倍）、模型部署（通过OTA方式下发至边缘节点或终端）、模型监控与迭代（监控模型性能退化，触发自动重新训练）。
3 典型应用场景
3.1 设备故障预测与健康管理
基于振动和温度数据的设备故障预测模型，采用一维CNN+LSTM混合架构，输入为设备运行数据时间序列（窗口长度600点，对应10分钟数据），输出为设备健康状态评分和故障概率分布。在STM32G474终端上部署量化后的模型（模型体积约200KB），推理时间约5ms，故障预测准确率约95%，提前预警时间约7天。
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| STM32G474逆变器_技术文件_1104_电力系统人工智能与机器学习应用技术设计.docx | 38K |
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