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廣西電力職業技術學院“人工智能+”助力四維產業向新行

2025年06月30日15:40 | 來源:人民網-廣西頻道
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廣西電力職業技術學院“源啟星鏈”“巡電先鋒”“百舸無憂”“‘機’智護稻”等雙創團隊以人工智能為引擎,精准賦能能源、電力、船舶、農業等四維產業創新發展。

源啟星鏈:AI驅動能源矩陣式智能充電新生態

隨著新能源汽車行業的蓬勃發展,充電場站數據採集利用率低、電能調度協同能力弱及故障處理模式單一等問題成為制約該行業進一步發展的瓶頸。針對以上問題,源啟星鏈項目在深入調研20余家充電場站后,推出“AI驅動能源矩陣式智能充電”系統,構建“感知-決策-運維-交互”全鏈條解決方案。

“源啟星鏈”團隊進行充電界面調試。潘知南攝

“源啟星鏈”團隊進行充電界面調試。潘知南攝

團隊自主研發物聯網傳感器集成模塊,毫秒級採集電網設備電壓、電流、功率等關鍵數據,傳輸更快、集成度更高,為決策提供實時、全面的數據底座。基於深度強化學習算法構建調度模型,利用循環神經網絡(如GRU)分析歷史數據,精准預測電力需求與功率峰值,智能切換儲能電源,實現節能減排。同時,採用“縱向即插即用+橫向智能分布式互操作”的自愈技術,顯著提升故障識別准確率,實現充電樁故障提前預警、自動排查與快速恢復。此外,團隊創新電動車集群調度算法,動態平衡充電負荷與電網波動。目前,源啟星鏈項目團隊借助AI研發的能源矩陣式智能充電系統,已在南寧市業進北湖充電站、南寧國際會展中心充電站試點應用,有效解決了行業痛點,實現降本增效,為新型智慧充電站建設提供了可復制的年輕化解決方案。

巡電先鋒:空地協同 AI開啟電力巡檢新紀元

電力安全關乎國計民生,是新型電力系統建設的根本基石。針對傳統電力人工巡檢內容繁雜易疏漏、工作強度大、環境風險高、事故隱患多等弊端,巡電先鋒團隊響應國家智能化號召,開創AI賦能的空地協同電力巡檢新模式,以人工智能技術重構安全高效運維體系。

團隊研發變電站智能故障識別技術,通過AI精診技術專攻電力場景,故障識別率提升至96%﹔基於ROS系統自動規劃路徑與自動駕駛,使巡檢時長減少65%,自動避障率達97%﹔再次,開發多光譜圖像融合雲台,搭載深度相機、紅外鏡頭、氣體傳感器、嗅覺傳感器等4種傳感器,突破復雜環境下的精准定位和探障瓶頸﹔搭建無人機與機器車數據協同雲平台,形成“可見光+紅外+設備狀態”立體巡檢網絡,同時採用無線充電+磁吸定位、蛙跳式巡檢技術,實現多平台部署功能,任務分配效率提高60%。

“巡電先鋒”團隊進行電力巡檢作業。潘知南攝

“巡電先鋒”團隊進行電力巡檢作業。潘知南攝

巡電先鋒團隊研發的產品與技術已在廣西業進電氣有限責任公司、廣西欽州變電站應用,顯著提升了電力巡檢的質量與效率,為新型電力系統建設提供了有力支撐。后續,團隊將持續深耕“天-地-雲”協同智能運維體系,打通電力安全運維全鏈條智能閉環,為新型電力系統構筑起全天候自主防御屏障,守護全國人民的萬家燈火。

百舸無憂:AI超聲檢測護航水下船體安全

船舶水下檢測對於保障船舶航行安全至關重要,但傳統檢測方法存在人工探傷危險度高、水下檢測精度低、數據管理與分析困難等問題,船舶水下檢測智能化升級迫在眉睫。基於此,百舸無憂項目團隊赴中國船舶集團廣西造船有限公司等企業開展調研,開發了基於AI的多模態數據融合與智能決策水下檢測技術,同時借助大數據分析和雲計算平台,實現了檢測數據的智能化管理與高效分析,支撐船舶航行安全。

“百舸無憂”團隊赴中國船舶集團廣西造船有限公司開展調研。潘知南攝

“百舸無憂”團隊赴中國船舶集團廣西造船有限公司開展調研。潘知南攝

團隊採用多模態數據融合技術,整合聲吶圖像、光學圖像、激光掃描數據以及傳感器採集的環境數據等多種不同類型的數據源,實現了對船舶水下部分的全方位、多角度檢測。開發智能決策系統,利用深度學習、機器學習等人工智能算法,智能識別船舶水下缺陷的類型、位置和嚴重程度等,並生成科學維修決策建議。構建大數據分析和雲計算平台,利用分布式存儲和雲計算能力高效完成數據預處理、特征提取與模型訓練,大幅提升處理效率與數據可靠性,實現了船舶水下檢測的全面感知、智能診斷與高效決策,為筑牢航海事業安全防線提供助力。

“機”智護稻:AI賦能水稻病虫害防治新模式

“谷滿倉、天下安”。水稻是我國重要糧食作物,然而病虫害防治始終是水稻高產穩產的重大挑戰,傳統病虫害防治模式普遍存在誤判多、監測難、效率低等痛點,難以滿足現代精准農業和綠色發展的迫切需求。

“‘機’智護稻”項目團隊在田間進行病虫害監測。潘知南攝

“‘機’智護稻”項目團隊在田間進行病虫害監測。潘知南攝

面對這一困境,“機”智護稻團隊應運而生,依托人工智能(AI)技術,自主研發“空地一體化水稻病虫害智能監測與防控系統”:基於YOLO V10模型開發病虫害識別系統,快速識別稻飛虱、稻縱卷葉螟、紋枯病等主要病虫害,識別准確率高達96%﹔利用巡檢無人機開展多光譜影像數據採集,結合環境因子與歷史數據,通過AI算法構建病虫害發生預測模型,有效降低區域病虫害發生率約15%﹔創新研發多功能虫情監測器,集成多種傳感器(如誘捕計數、溫濕度、光照等)並應用PID控制算法實現精准環境調控,構建全天候、自動化的田間監測網絡,大幅提升監測時效性與覆蓋范圍,顯著減少病虫害發生風險。

“機”智護稻團隊研發的“空地一體化水稻病虫害智能監測與防控系統”,大幅提升了水稻病虫害防治的精准度、時效性與覆蓋率,推動水稻植保邁入智能化、數字化新階段,團隊以科技之“機”智,用心守護每一株稻苗的健康。(康冰心)

(責編:龐冠華、許藎文)

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