TCES 103-2022 电力人工智能边端侧模型技术规范

TCES 103-2022《电力人工智能边端侧模型技术规范》相较于之前的版本，在模型部署和资源优化方面做出了显著改进。本文将以“轻量化模型在边端设备上的部署与优化”为核心，对这一重要条文的应用方法进行深入解析。

随着电力系统智能化水平提升，边端设备承载的人工智能任务日益复杂，但受限于计算资源有限，如何高效部署模型成为关键问题。新标准特别强调了通过模型剪枝、量化等手段实现轻量化处理，并提出了具体的技术指标要求。

以某变电站监控场景为例，传统深度学习模型占用存储空间约50MB，难以直接部署到边缘计算单元中。依据TCES 103-2022的规定，首先需要对原始模型进行结构分析，识别出非关键层并实施裁剪操作，同时采用8位整数量化替代浮点运算。经过上述步骤后，模型大小缩减至不足10MB，满足了实时监测需求。

此外，该标准还明确了测试验证流程，包括但不限于精度损失评估、运行时延测量以及功耗统计等环节。在实际应用过程中，还需根据具体业务场景调整参数配置，确保最终效果符合预期目标。

总之，《电力人工智能边端侧模型技术规范》为解决资源受限环境下的AI模型部署提供了科学指导，有助于推动整个行业向着更加高效节能的方向发展。