一、需求描述
目前软件功能主要是基于边缘计算网关监测对接设备(ups 铅酸蓄电池 照明 精密空调)的实时数据,后续需要精通AI大模型这块的人才,实现AI预测设备故障问题并且生成预警提示,并且提供解决方案。
1.需要搭建关于ups、铅酸蓄电池、照明、精密空调等大数据模型,做到能根据监测数据的起伏异常实现报警功能。(如:因典雅不稳定,预测设备故障并进行预警。)
2.采用机器学习算法(如LSTM时间序列预测)分析历史能耗数据,识别设备异常模式(如电机过载、管道泄漏),并生成优化建议。
3.智能调控系统:基于规则引擎(如Drools)与强化学习,实现设备联动控制(如空调与照明协同调温),动态平衡舒适度与能耗。
二、人才要求
1.有落地AI项目经验的,自己训练过大模型的如: 设备故障分类模型-随机森林/XGBoost/LSTM 、能耗预测模型-Prophet/ARIMA/TensorFlow Forecasting
2.有物联网设备的领域知识(如电力系统),有利于大模型等训练.
3.有一定的算法基础
4.深圳能驻场开发的
三、合作方式
项目进度制,按照计划进度完成结算。