T/CES 103-2022 电力人工智能边端侧模型技术规范 ,该文件为pdf格式 ,请用户放心下载!
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资源简介
以下是对《电力人工智能边端侧模型技术规范》（T/CES 103-2022）主要内容的详细总结，严格依据文档结构和技术要求进行梳理：
一、范围与适用场景
- 范围
- 规范电力边端侧模型的通用要求、安全性、效率、算子支持、封装方法及评价体系。
- 覆盖模型开发、部署、测试全流程。
- 适用场景
- 电力业务场景：输变配设备监测、安监数据采集、变电站集控等边端侧智能分析。
- 核心目标：实现低延时、低带宽依赖、高可靠性、数据可控的边端人工智能算力体系。
二、通用技术要求
5.1 应用场景
- 模型需集成至源端数据采集装置（如传感器）或边侧集控终端（如变电站设备），支持实时数据分析。
5.2 硬件架构适配
- 必须兼容主流边缘硬件架构，包括 FPGA 和 ARM 内核 等低功耗设备。
5.3 模型超参转换
- 支持 ONNX 或 TensorRT 标准格式，实现跨框架（TensorFlow/Caffe/PyTorch）模型交互。
5.4 边端推理效率
- 算力要求：≤1 TFLOPS
- 功耗限制：≤5W
- 响应时间：单张图像处理 <0.5s
三、算子与模型封装要求
6. 通用算子要求
- 支持框架：TensorFlow（.pb/.ckpt）、Caffe（.prototxt/.caffemodel）、ONNX、PyTorch（.pt/.pth）。
- 算子融合：支持卷积、激活函数、池化等基础算子的单级/多级融合。
- 自定义算子：提供接口支持复杂计算节点的搭建。
- 高性能计算：支持跨硬件并行处理与数据共享。
7. 模型封装要求
- 封装体系：通过 Docker 容器化打包，确保模型可移植性。
- 初始化服务：
- 接口：
edge_computing_msg_queue_output_init（初始化消息队列） - 流程：管理系统交互 → 消息队列初始化 → 模型加载。
- 接口：
- 数据管理服务：
- 接口：
edge_computing_data_push（数据推送）、edge_computing_structured_data_read（结构化数据读取）、edge_computing_unstructured_data_read（非结构化数据读取）。 - 流程：数据推送 → 分类存储 → 按需调用。
- 接口：
四、模型评价体系
8.1 评价维度
- 功能性指标：依模型类型而定（分类/回归/目标检测等）。
- 安全性：抗黑盒/白盒攻击能力（8.2）。
- 鲁棒性：对样本扰动的容忍度（如图像旋转、文本同义词替换）（8.3）。
- 效率性：推理速度、功耗（8.4）。
- 评价流程：
8.5 模型评价指标
| 模型类型 | 核心评价指标 |
|---|---|
| 分类模型 | 准确率、精确率、召回率、F1值、对数损失（附录B.1） |
| 回归模型 | 平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）（附录B.2） |
| 聚类模型 | 调整兰德系数（ARI）、轮廓系数（附录B.3） |
| 目标检测模型 | IoU≥0.5、平均精度（mAP）（附录B.4） |
| 光学字符识别（OCR） | 字符识别准确率、文本行定位召回率（附录B.5） |
| 语音识别模型 | 字错误率（CER）、句错误率（SER）（附录B.6） |
| NLP模型 | BLEU值（生成任务）、F1值（分类任务）（附录B.7） |
| 推理效率 | 速度（s/张）、功耗（W）（8.5.8） |
8.6 评价方法
- 完备性检查：模型需包含描述文件（名称、框架、版本、训练数据集规模）。
- 测试数据集要求：
- 与训练集互斥，图像分辨率≥500×500像素（PNG/JPEG格式），音频采样率≥8kHz。
- 效率测试方法：
- 功耗测试：通过功率分析仪测量，电路设计见图6。
- 功耗测试：通过功率分析仪测量，电路设计见图6。
8.7 性能等级判定
- 通用规则：分5级（C1最优→C5最差），依据功能性指标划分（表4-表12）。
示例：- 分类模型C1级：准确率≥95%、F1值≥0.95（表4）；
- 推理速度C1级：<0.05s/张（表11）；
- 功耗C1级：<0.1W（表12）。
五、附录内容
- 附录A：常见框架算子对照表（TensorFlow/Caffe/PyTorch/ONNX）。
- 附录B：42项评价指标计算公式（如分类模型F1值、目标检测mAP等）。
核心价值总结
该标准首次系统定义了电力边端侧AI模型的技术框架，覆盖开发→封装→部署→评价全链路，重点解决边缘场景下的 低延时、低功耗、高鲁棒性 需求，为电力行业智能化转型提供标准化支撑。
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