配网调度
需要快速判断影响范围、可能原因、是否需要现场核查，而不是在多个屏幕间拼线索。
01 · Problem
配网不是缺告警，而是缺“异常已经解决”的闭环。
调度台看到的是电压、跳闸、负荷、投诉和气象；运检班组看到的是杆塔、台区、树障、热缺陷和抢修；数字化部门看到的是 GIS、OMS、工单和报表。一次低电压、变压器过载、馈线跳闸、反向潮流或风暴损伤，常常需要多人跨系统追问，最后缺少能复盘和训练模型的结论数据。
运检班组
需要知道今天先查哪条馈线、哪个台区、哪类缺陷，并用证据关闭工单。
充电 / 光伏片区
EV 充电、分布式光伏和储能让潮流更动态，传统静态巡检更难解释异常。
数字化部门
买了平台和传感器，但最稀缺的是跨系统可复核的异常时间线和处置结果。
02 · Why Now
配电网从单向输电末端，变成新能源、充电和韧性的主战场。
过去配网异常多靠经验闭环。现在分布式光伏、电动车、储能、虚拟电厂、极端天气和老旧设备同时叠加，异常更多、变化更快、责任链更长。预算会流向能把异常从“看到”推进到“处置并证明已恢复”的产品。
$600B+
IEA 认为到 2030 年全球电网投资需要接近翻倍，超过每年 6000 亿美元。
92%
ASCE 报告指出，美国大多数客户停电来自配电系统故障，配电是可靠性的主现场。
11h
EIA 报告 2024 年美国用户平均停电接近 11 小时，极端天气贡献了大部分停电小时。
900GW
中国政策提出到 2030 年支撑分布式新能源和海量充电设施接入，对配网承载力提出新要求。
03 · Core Insight
配网 AI 的护城河不是原始遥测，而是带结论的处置历史。
电流、电压、热像、图片和工单本身都可以被采集。真正难复制的是：哪个信号组合最后被证明是树障、接头过热、低压投诉、反向潮流、台区过载、误报或风暴损伤；谁处理；如何验证恢复；哪条规则下次要调整。GridLoop 把“异常已解决”变成数据资产。
Alert-to-Case
把孤立告警转成带影响范围、责任人、优先级和截止时间的异常案件。
Case-to-Proof
把现场照片、热像、AMI 恢复、OMS 状态、工单和人工结论绑定成证据包。
Proof-to-Model
把误报、漏报、派工结果和复核证据回流到 LeRobot 与边缘模型训练集。
04 · Solution
GridLoop 是配网异常的闭环操作系统。
它不替代 ADMS、OMS、SCADA、GIS、CMMS 或保护系统，也不直接控制电网。它在这些系统旁边加一层异常闭环：发现、解释、分派、复核、复盘和训练。
- Detect：融合 SCADA/AMI/OMS/GIS/CMMS、天气、充电负荷、光伏、无人机、机器人和现场照片。
- Decide：解释电压偏移、台区过载、馈线跳闸、线损异常、热缺陷、树障和反向潮流。
- Dispatch：生成带拓扑、风险、历史、证据需求和建议动作的人工审批工单。
- Verify：用恢复后的遥测、AMI、复扫图片、热像和人工验收关闭异常。
05 · Product Workflow
从一次台区低电压到已验证恢复，五步关闭。
第一版不做全量电网数字孪生，先做 DER/EV 密集片区的 10kV 馈线、配变、台区和重点缺陷闭环。客户要看到异常定位更快、派工更准、恢复可验证、复盘可训练。
Ingest
接入 SCADA、AMI、OMS、GIS、CMMS、气象、充电站、分布式光伏和机器人巡检。
Explain
用拓扑、时间序列、历史工单和现场证据解释“这不是一个孤立告警”。
Assign
按影响用户、设备风险、天气窗口、班组位置和 SLA 生成建议工单。
Verify
用电压恢复、热像复扫、照片、工单验收和客户投诉回落确认关闭。
Learn
把确认原因、误报、漏报、处理时长和证据质量写入异常库。
06 · Market Wedge
先切“新能源和充电让运检变复杂”的配网片区。
GridLoop 最好的切口不是整张电网，而是已经有数据、已经有痛点、又缺闭环能力的片区：光伏密集县域、充电高峰城区、工业园区、台风/山火/冰灾风险区域、老旧小区低电压和重复投诉台区。
配变过载
EV 充电和季节负荷叠加时，提前识别过载台区并派发核查。
低电压投诉
把客户投诉、AMI 电压、拓扑和历史工单合并成可解释案件。
热缺陷
无人机/机器人热像发现接头、刀闸、引线和配变异常，并复扫关闭。
树障 / 山火
把植被风险、气象、巡检影像和工单状态变成可追踪隐患闭环。
反向潮流
分布式光伏高渗透区域需要异常解释、容量预警和人工审批处置建议。
风暴抢修
灾后快速把无人机、客户来电、OMS 和现场照片合成恢复优先级。
07 · Business Model
卖给配网运营方的不是看板，是 MTTR、出车命中率和闭环证据。
定价要避开空泛“AI 平台”。先按可验证试点收费，随后按馈线、台区、资产数、机器人/无人机接入数和模块订阅扩张。成功费只绑定经客户确认的硬账，可靠性社会价值作为上行空间。
4-6 个月试点
10-30 条馈线或 50k-150k 户表量级，$150k-$250k 或国内项目包价。
年度平台
按运营公司、馈线、台区、配变、巡检设备和数据保留规模分层订阅。
边缘网关
弱网、站房、充电片区和移动巡检车部署 Qualcomm edge appliance。
验证收益
按减少无效出车、缩短定位、减少重复故障、报表工时和延期扩容收益封顶收费。
08 · Go-To-Market
8 周接入只读数据，90 天证明一个片区的异常关闭率。
中国从省市电网公司的配网数字化、设备运检、抢修指挥中心、科研院所和本地集成商切入；海外从 DSO/utility reliability、vegetation、storm response、DER hosting capacity 和 field operations 团队切入。
先读不控
只读 OT 接入、人工审批、工单建议和证据包输出，不写 SCADA 和保护系统。
先闭环一个场景
低电压、配变过载、树障热缺陷或风暴损伤任选一个，先证明关闭率和复核率。
伙伴交付
联合无人机/机器人厂商、电力设计院、系统集成商和 Qualcomm IoT 生态伙伴。
扩模块
从异常闭环扩到 DER 承载力、设备健康、风暴恢复、山火植被和合规报表。
09 · Competition
巨头拥有系统记录权，GridLoop 抢的是异常闭环层。
ADMS、OMS、SCADA、GIS、EAM、DERMS、VPP、巡检平台和数据湖都很重要。GridLoop 的定位是站在它们旁边，把跨系统异常变成可关闭案件，而不是替换客户已经采购的核心系统。
核心系统
GE Vernova、Schneider、Siemens、Oracle、Hitachi Energy 等提供 ADMS/OMS/SCADA 和电网记录。
数据 / 巡检
AiDash、Overstory、Buzz Solutions、Noteworthy AI、DroneDeploy、Cyberhawk 等处理影像、植被和资产数据。
GridLoop 位置
专注告警到案件、案件到证据、证据到模型，不做保护逻辑、调度主站或通用数据湖。
10 · Moat
每关闭一个异常，系统就更懂这张配网。
护城河来自本地化拓扑、处置历史、证据质量和客户流程，而不是一个单独视觉模型。越多异常被闭环，越知道哪些告警值得派人，哪些需要无人机，哪些是客户侧问题，哪些需要扩容或改造。
拓扑异常图谱
馈线、开关、配变、台区、充电负荷、光伏和客户投诉形成动态关联图。
处置标签
每次派工、误报、修复、复扫和验收都变成可训练标签，而不是留在 PDF 里。
边缘证据
弱网现场也能用 Qualcomm edge 生成本地证据包、模型版本和审计链。
流程嵌入
接入 OMS/CMMS/GIS/班组流程后，替换成本来自运营习惯和合规记录。
11 · Architecture
边缘看现场，云端学闭环，人工批准关键动作。
GridLoop 的架构要让评委看到工程可落地：OT 只读、安全隔离、边缘 AI、本地缓存、证据哈希、云训练、模型回滚和人工审批。
- Edge：站房/巡检车/机器人网关采集 RGB、热像、深度、声学、电压、电流和安全状态。
- Correlation：时序模型、拓扑图、规则和人工 playbook 共同解释异常。
- Workflow：生成案件、派单、证据要求、SLA、复核任务和报表。
- Training：LeRobotDataset 记录机器人状态、动作、传感、人工 verdict 和最终标签。
- Deployment：模型经 QNN/AI Hub 路线优化到 Qualcomm edge，现场保留人工确认。
12 · Demo
比赛 Demo 用低压桌面馈线证明闭环，不模拟真实带电电网。
安全边界要讲清楚：12-24V 低压、限流电源、保险丝、急停、透明罩、PTC/恒温热源、泡棉树枝、扬声器声学样本和机器人巡检。所有抢修和开关动作都在 UI 中模拟，由人确认，不控制真实电气设备。
Scenario
台区电压异常、接头热缺陷、树障接触 surrogate、充电负荷尖峰和风暴损伤标记。
Observe
RGB、热像、深度、声学、电压、电流、机器人位姿和安全联锁进入 ROS 2。
Triage
模型输出候选原因、置信度、证据缺口和下一步巡检动作。
Approve
人批准模拟工单，机器人补拍证据，系统生成 evidence packet。
Export
导出 LeRobotDataset episode、QNN 候选模型、证据哈希和复盘报告。
13 · Why Qualcomm
这类产品需要靠近资产的边缘 AI，而不是只靠云端看板。
配网站房、巡检车、无人机、机器人、弱网片区和应急现场都需要本地推理、传感融合、低功耗计算、安全身份和长期供货。Qualcomm 能把“机器人比赛 Demo”拉成面向工业 IoT、能源韧性和城市基础设施的参考架构。
边缘推理
热缺陷、植被分割、表计识别、声学异常和多模态融合适合在现场先筛选。
连接与安全
弱网缓存、设备身份、模型签名、证据包和审计链让基础设施客户更容易试点。
机器人生态
RB3/RB5/Dragonwing 路线可以连接 ROS 2、相机、IMU、热像和外设。
开发者飞轮
AI Hub/QNN 的模型优化结果可以成为参赛材料中的性能证据和生态故事。
14 · Ask
申请把 GridLoop 做成“配网异常闭环”的 Qualcomm 参考样机。
我们需要的不是泛泛支持，而是可以帮助产品变成可交付样机的资源：开发板、模型优化、行业导师、试点场景和评委能看懂的边缘证据。
开发板与调优
获得 Qualcomm 机器人/IoT 开发板、AI Hub/QNN 优化路径和 profiling 支持。
行业试点
连接园区能源、充电运营、配网运检或无人机巡检伙伴，拿到真实流程反馈。
安全评审
明确低压 Demo、只读接入、人工审批和不控制真实电网的安全边界。
生态发布
把 LeRobot + Qualcomm edge + 基础设施异常闭环包装成开发者案例。
15 · Claims & Sources
硬指标来自公开资料，Demo 主张保持安全和可验证。
页面只主张低压桌面 Demo、只读数据接入、人审工单、证据包和 LeRobot/Qualcomm edge 候选路径。它不主张真实电网故障自动处置、保护控制、带电作业安全认证或上线前的 NPU 实时性能。
一句话 pitch：GridLoop 把配网异常从“报警和巡检素材”变成“有主人、有动作、有证据、有复盘数据”的闭环产品。
IEA Electricity Grids and Secure Energy Transitions
EIA 2024 U.S. outage duration summary
ASCE Energy Infrastructure Report Card
DOE GRIP program projects
国家能源局配电网高质量发展行动实施方案
国家发改委/能源局电网高质量发展意见
Qualcomm AI Hub
Qualcomm RB3 Gen 2 Development Kit
Hugging Face LeRobot docs
OSHA 1910.333 electrical safety standard