①智能电网物联终端；②物联通信技术；③人工智能算法（多元电力数据融合分析算法、边缘物联终端算法、变电站巡视等）

需求的背景和应用场景

电力物联网行业作为现代能源体系的重要组成部分，正经历着前所未有的变革与发展。随着科技的飞速进步和能源结构的优化调整，该行业呈现出多科学交叉融合的特性，技术迭代与更新速度日益加快。在这一背景下，电力物联网面临着产品多样性、技术标准快速更迭等多重挑战。为确保电力系统的安全、高效、智能化运行，亟需开发一系列创新技术与产品，以适应不断变化的应用场景和技术标准。 具体而言，智能电网物联终端作为电力物联网的关键节点，需具备强大的数据采集、处理与传输能力，以实现对电网状态的实时监测与智能控制。同时，物联通信技术作为连接各个终端的桥梁，其稳定性、可靠性和安全性直接关系到整个电力物联网的运行效率与安全性。此外，随着电力数据的海量增长，如何运用人工智能算法对多元电力数据进行融合分析，挖掘数据背后的价值，成为提升电力系统智能化水平的关键。这些技术需求广泛应用于智能电网的各个环节，包括变电站巡视、设备状态监测、故障诊断与预警、能源管理与优化等，对于构建安全、可靠、高效的现代能源体系具有重要意义。

要解决的关键技术问题

1. 智能电网物联终端技术：研发具备高性能、低功耗、易扩展的智能电网物联终端，实现电力数据的精准采集、高效处理与可靠传输。关键技术点包括终端的硬件设计、嵌入式系统开发、数据采集与处理技术以及终端与云平台的通信协议设计等。
2. 物联通信技术：针对电力物联网的特殊需求，优化现有的物联通信技术，提高通信的稳定性、可靠性和安全性。需解决的关键技术包括通信协议的优化、网络架构的设计、数据传输的加密与解密技术、以及通信网络的故障自诊断与恢复机制等。
3. 人工智能算法：

• 多元电力数据融合分析算法：开发能够处理多种类型电力数据（如电量、电压、电流、温度等）的融合分析算法，实现对电力系统运行状态的全面监测与智能评估。
• 边缘物联终端算法：针对边缘计算环境，设计高效、轻量级的算法，实现数据的本地处理与分析，减少数据传输延迟，提高系统响应速度。
• 变电站巡视算法：结合计算机视觉与机器学习技术，开发智能巡视算法，实现对变电站设备的自动巡检与故障识别，提高巡视效率与准确性。

效果要求

通过技术开发合作，期望实现以下效果：

• 技术创新与领先：开发出具有自主知识产权的智能电网物联终端、物联通信技术和人工智能算法，保持技术领先地位，提升产品竞争力。
• 系统性能提升：提高电力系统的智能化水平，实现数据的精准采集、高效处理与智能分析，提升系统的运行效率与安全性。
• 成本降低与效益提升：通过技术创新，降低设备成本与维护费用，提高能源利用效率，为电力行业带来显著的经济效益。
• 行业生态构建：推动电力物联网行业的技术标准制定与产业升级，构建开放、合作、共赢的行业生态，促进整个行业的健康发展。