工业智能预测与视觉检测服务

本系统面向能源与矿业领域，提供关键参数的预测与检测能力，支撑生产优化、安全预警与智能运维。

新能源发电预测：包含风力发电预测与光伏发电预测。前者基于风速、风向、空气密度及环境温压，预测风电机组功率；后者综合太阳辐射、云量、温湿风及能见度等多维气象要素，预测光伏阵列输出功率。二者帮助电网调度与场站增效。

电力负荷预测：依据气温、太阳直接辐射和散射辐射，预测区域电力负荷，为发电计划与需求侧管理提供依据。

煤矿安全监测：瓦斯浓度预测利用温度、湿度、气压，提前感知瓦斯异常，防范超限事故。煤炭目标检测则通过计算机视觉，实时识别传送带上的煤、矸石、异物与未知物，辅助智能分选与排矸，保障煤质与设备安全。

设备故障诊断：轴承故障诊断针对旋转机械，根据振动信号特征，自动辨识并定位内圈、滚珠、外圈等不同部位及损伤程度的故障，实现精准维护。

系统采用模块化微服务架构，以数据驱动和模型驱动为核心，各功能独立部署、协同运行。

数据管道：通过物联网平台接入气象站、传感器、摄像头、SCADA等实时数据，经清洗、对齐、特征工程，形成标准化时序与图像样本集，并建立时序特征库和图像标注库。

算法模型：

对风电、光伏、负荷、瓦斯等回归预测任务，使用融合物理机理与统计学习的混合模型，如梯度提升树、长短期记忆网络（LSTM）及Transformer时序模型，并引入多任务学习提升泛化能力。

轴承故障诊断采用一维卷积神经网络或小波包变换+支持向量机，对振动信号分类，输出故障类型与严重程度。

煤炭目标检测部署YOLO等单阶段检测网络，结合图像增强与煤矸异物样本平衡策略，实现高帧率实时推理，区分煤、矸石、异物和未知类别。

系统工程化：所有模型经蒸馏、量化后以ONNX或TensorRT格式部署于边缘计算网关或云端推理服务，通过REST API或消息队列供应用层调用。配套可视化看板展示实时功率、负荷、瓦斯浓度曲线及报警，检测结果以视频流叠加标记呈现。系统支持在线学习与模型版本管理，可持续迭代优化。