公路带状离散微网群“源网荷储”协同优化关键技术及应用直接采购公告

公开招标



【2026-09-29  15 】 中













标题名称





公路带状离散微网群“源网荷储”协同优化关键技术及应用直接采购公告





项目编号





SDGS-LY-2026-1488









有效起始日期





2026-09-29





有效截止日期





2026-10-08











一、项目基本情况1、项目名称：面向公路微电网群的智能运维体系和动态可靠性画像研究科技项目协作单位采购2、项目类别：设计技术服务3、采购方：山东省交通规划设计院集团有限公司4、采购预算：99万元5、项目概况：面向公路微电网群的智能运维体系和动态可靠性画像研究科技项目协作单位采购。6、采购内容：6.1项目研究计划及采购计划项目研究计划项目采购计划采购工作量占比（%）项目计划研究内容考核目标计划采购内容提交成果1.公路带状离散微网群运行态数据监控系统研究（35%）（1）多源异构数据采集与标准化研究（30%）（2）多协议兼容接口与数据转换中间件开发（25%）（3）低延时通信网络与分层通信架构设计（20%）（4）边缘端数据预处理算法研发（15%）（5）数据质量长效治理机制制定（10%）（1）形成公路带状离散微网群多源异构数据采集与标准化技术方案，建立统一数据采集接口规范；（2）完成5G/TSN低延时分层通信架构设计及边缘端小波去噪、孤立森林异常检测算法研发；（1）多源异构数据采集与标准化研究（2）多协议兼容接口与数据转换中间件开发完成运行态数据监控系统研究章节报告。19.25%2.无人巡检动态画像技术的研究（35%）（1）无人巡检设备供能基础设施选址优化研究（25%）（2）区域性能源补给网络搭建（20%）（3）多模态巡检数据融合算法研发（25%）（4）设备动态画像与数字孪生建模（20%）（5）巡检路径规划与故障模拟寿命预测（10%）（1）形成无人巡检设备光储充一体化供能基站选址方案及区域能源补给网络；（2）完成红外/振动/视觉多模态数据融合，构建CNN+LSTM动态画像模型与设备数字孪生体；（3）实现强化学习巡检路径优化及故障模拟与寿命预测功能；（1）区域性能源补给网络搭建（2）多模态巡检数据融合算法研发（3）设备动态画像与数字孪生建模（4）巡检路径规划与故障模拟寿命预测完成无人巡检动态画像技术研究章节报告。26.25%3.公路微电网群系统故障特征库建设与智能故障诊断技术（30%）（1）故障特征提取与故障特征库构建（25%）（2）故障知识图谱搭建与关联体系构建（20%）（3）预测性维护算法研发（20%）（4）联邦学习跨区域数据融合与故障库迭代（15%）（5）故障诊断多模态大模型研发与端侧部署（20%）（1）构建公路微电网群设备故障特征库，完成故障模式-原因-解决方案知识图谱；（2）开发LSTM+强化学习预测性维护算法，实现设备剩余寿命预测；（3）通过联邦学习整合跨区域微电网数据，实现故障库自进化迭代；（4）构建故障诊断多模态大模型并完成端侧高效部署推理；1）故障特征提取与故障特征库构建（2）故障知识图谱搭建与关联体系构建（3）预测性维护算法研发（4）联邦学习跨区域数据融合与故障库迭代完成故障特征库与智能故障诊断技术研究章节报告。24%6.2项目计划采购内容技术要求1.多源异构数据采集与标准化研究：针对高速公路沿线光伏、风机、充电桩、输配线路等新能源设备，适配电压、电流、温度、振动等运行数据，以及温湿度、风速、光照等环境辅助数据的采集需求，覆盖设备分布广、种类多的带状场景特性。2.多协议兼容接口与数据转换中间件开发:开发统一的数据采集接口，兼容 Modbus、CAN、IEC 61850 等主流工业协议，实现不同协议设备的即插即用接入，协议适配扩展性≥5 种新增协议。3.区域性能源补给网络搭建:针对高速公路带状离散微网群场景，开展无人机 / 机器人无人巡检设备供能基站最优选点研究，基于光储充一体化基站模式，优化基站选址，实现巡检区域全覆盖，无续航盲区。4.多模态巡检数据融合算法研发:集成红外热成像、振动传感器、视觉摄像头、激光雷达等多源巡检数据，开发多模态数据融合算法，实现不同维度数据的时空对齐、特征级融合、决策级融合。5.设备动态画像与数字孪生建模:基于多模态巡检数据与设备运行态实时数据，开发 CNN+LSTM 混合深度学习模型，构建设备全维度动态画像，覆盖设备运行状态、健康程度、故障风险、寿命周期等核心维度。6.巡检路径规划与故障模拟寿命预测:结合设备健康状态、地理信息、交通环境、巡检优先级，基于强化学习算法开发无人巡检路径优化模型，实现巡检路径的动态最优规划，巡检覆盖率 100%，巡检效率提升≥30%。7.故障特征提取与故障特征库构建:基于公路微电网历史运行数据、巡检记录、故障案例，提取光伏板热斑、风机轴承磨损、充电桩模块故障、线路老化等典型故障的核心特征，明确故障特征量化指标。8.故障知识图谱搭建与关联体系构建:基于故障特征库，采用知识图谱技术，构建公路微电网设备故障知识图谱，明确实体类型（设备、故障、特征、原因、方案）、关系类型、属性定义，实现知识图谱的可视化展示与查询。9.预测性维护算法研发:开发 LSTM + 强化学习混合预测性维护模型，基于设备实时运行数据、历史故障数据，实现设备故障概率的实时预测、剩余寿命的精准估算，故障预测提前期≥30 天，预测准确率≥90%。10.联邦学习跨区域数据融合与故障库迭代:基于联邦学习技术，搭建跨区域公路微电网数据融合框架，实现多区域微电网故障数据的安全共享、联合建模，保障数据隐私安全的同时，实现故障特征的跨区域协同提取。11.故障诊断多模态大模型研发与端侧部署:研发面向公路微电网设备故障诊断的多模态大模型，融合设备运行数据、巡检图像、环境数据、故障特征等多模态信息，实现设备故障的实时动态预测与诊断，故障诊断准确率≥98%。6.3提交成果（包括但不限于）（1）形成1份完整的研究成果报告；（2）建立知识图谱关联故障特征与解决方案，实现跨区域数据共享，基于大模型的设备故障实时动态预测与诊断。7、采购理由：根据《山东省交通规划设计院集团有限公司履约采购管理办法（试行）》相关规定。符合下列情形之一的，可采用直接采购：履约采购项目为山东高速集团内业务，山东高速集团内部企业能够供应的。二、供应商名称山东高速新能源开发有限公司三、公告时间2026年09月29日至2026年10月08日四、联系方式1、采购人:山东省交通规划设计院集团有限公司2、地址:济南市高新区天辰路联合财富广场5号楼3、联系人:包西勇4、联系电话:18615205316