技术经理人

随着智能电网建设的不断推进，电网规模日益扩大，设备种类繁多，运行环境复杂多变，如何实现电网故障的精准预测和快速响应，成为保障电网安全稳定运行的关键挑战。目前，传统的电网故障检测方法主要依赖人工巡检和定期维护，存在检测效率低、漏检率高、响应速度慢等问题，难以满足现代智能电网的需求。

为提高电网运行的安全性、可靠性和经济性，减少因故障导致的停电损失，我公司急需一套基于人工智能和大数据分析技术的电网故障预测系统，实现对电网设备运行状态的实时监测、故障预警和智能诊断。

• 建立电网设备运行数据采集和分析平台，实现多源数据的整合与处理
• 开发基于深度学习的故障预测模型，准确率达到90%以上
• 能够预测80%以上的重大故障，提前30分钟至24小时发出预警
• 实现故障类型、位置和原因的智能诊断，定位准确率≥90%
• 系统稳定运行时间（MTBF）≥10000小时
• 通过系统应用，每年减少停电损失1000万元以上
• 形成2-3项发明专利和相关软件著作权

技术条件：

• 具有电网设备运行状态监测和数据分析经验的专业团队
• 掌握人工智能、机器学习和深度学习技术，特别是在时间序列预测和异常检测方面的应用经验
• 具备大数据处理和分析能力，熟悉分布式计算框架和数据库技术
• 了解电网设备结构、运行原理和常见故障类型
• 具备软件开发和系统集成能力，能够开发高可靠性的工业级应用系统

资源条件：

• 项目团队不少于5人，包括算法专家、数据工程师、软件工程师等
• 具备必要的计算资源和存储设备，满足大数据处理需求
• 拥有电网设备运行历史数据和故障数据，用于模型训练和验证
• 具备实验环境和测试设备，用于系统功能验证和性能测试