良策图纸模型可以高效识别断路器、隔离开关、变压器、互感器、电容器、电抗器等典型电力设备，同时准确提取型号、容量、电压等级、额定电流等关键参数，结果贴合行业设计规范，可以直接用于清单汇总和设计校核，减少大量人工整理工作。经过良策图纸模型处理后，图纸信息会以标准化格式输出，可以直接对接设计平台、台账系统、数字孪生、继电保护计算工具等下游系统，实现 “图纸→数据→应用” 的全链路打通，显著提升设计和运维

现在我们的工程数据都在自己的服务器上，不用担心泄露；定制化的AI功能正好符合我们的风电工程需求，太方便了！：根据企业的“风电工程”需求，定制了“风电可研报告生成”“风电设备参数查询”“风电CAD图绘制”等功能。今年，该企业选择了良策金宝AI的“大模型私有化部署”和“AI大模型定制”服务，彻底解决了需求问题。，让你的企业拥有自己的“工程大模型”，大幅提效的同时解决数据安全和行业定制需求。：良策金宝A

在光伏项目前期阶段，可行性研究（可研）工作涉及资源评估、方案比选、投资估算及初步图纸绘制，传统方式依赖人工收集数据、手动编制报告与绘图，周期长、版本混乱、专业协同效率低，难以快速响应投资决策需求。，用户仅需上传屋顶卫星图并进行简单标注，系统即可自动完成资源评估、技术方案设计、经济测算与图纸生成，实现从“一张图”到“完整可研包”的全周期智能闭环，真正实现“技经分析 AI：集成最新设备价格库、电价政策

摘要：在新能源与"双碳"背景下，电力设计面临效率与知识传承双重挑战。良策金宝AI提出结构化试用方案，通过一体化能力框架（查询、计算、绘图等全链路功能）和三阶段实施路径（场景选择、闭环验证、价值评估），帮助设计院实现从效率工具到知识中枢的转变。某省级设计院试用案例显示，光伏项目全流程效率显著提升，同时识别出32项内部规则，为知识沉淀奠定基础。未来，AI试用将向自主进化的工业设计智

这意味着，它生成的文档逻辑清晰、术语规范、图表齐全，每一处数据都有据可依，质量直逼资深工程师手笔。用户只需上传航拍图或工程设计草图，完成标注后，AI就能自动识别场地边界、障碍物、朝向，并。反复修改标注，尺寸标错导致的返工，是工程师的常见痛点。良策金宝AI的多模态输入输出能力，以及对图文、数据、图纸的深度理解，使其成为真正能驱动项目全流程加速的。工程数据查询系统，获取实时的气象数据、设备参数、价格信

例如：“青海某20MW光伏项目”，上传项目航拍图，系统自动调用当地气象数据、推荐组件倾角、生成符合西北电网接入要求的电气主接线图，并输出配套可研报告初稿——知识在此过程中完成“理解→推理→执行”的闭环。例如，“配网防雷设计智能体”可自动调取雷暴日数据、土壤电阻率、设备耐压等级，输出差异化防雷方案，实现知识的模块化复用。传统知识管理系统（如文档库、Wiki）仅解决“存储”问题，无法实现“理解—推理—

摘要：在"双碳"目标下，工程设计正转向数据与知识驱动，但AI应用面临知识主权问题。本文基于甲级设计院实践，阐述私有化部署在数据安全、标准合规、审计追溯和知识沉淀方面的优势。通过良策金宝AI案例，展示了本地化工程大模型如何实现可信、可审的智能辅助，解决公有云AI在数据主权、标准更新和责任界定等方面的缺陷。实践表明，私有化部署能提升设计效率（图纸通过率提升33%），降低合规风险，实

在极限测试中，给定一个50MW光伏电站的基础参数，系统在13分27秒内生成了一份超过60页的可行性研究报告初稿，内容结构严谨，专业术语准确，远超同类产品。：其内置的8万+标准知识库，不仅是量的堆砌，更是质的飞跃。在评测中，其不仅能输出结果，更能生成每一步的计算过程与公式引用，这对于需要严格复核的设计环节至关重要，赢得了工程师们的高度信任。：在盲测中，其对故意植入错误的设计文档，问题检出率超过95%

传统“串行式、文档驱动”的设计流程已难以适应分布式能源“点多面广”、微网“灵活多变”、储能“多技术耦合”等新场景。，将AI能力封装为可编排、可监控、可度量的智能服务单元。，通过迁移学习与领域微调，使模型精准理解“光伏容配比优化逻辑”“构网型储能接入要求”等专业语境，输出结果更贴合实际工程需求。更重要的是，设计院开始探索“AI+专家”联合交付新模式——工程师聚焦创新与决策，AI负责执行与验证，形成人

功能支持上传无人机航拍图、现场草图或扫描图纸，通过AI图像识别技术自动提取建筑轮廓、设备布局、通道走向等关键要素，并智能生成符合行业标准的平面布置图、组件串线图、电气主接线图等，支持dfx格式导出，绘图效率提升5倍以上，显著降低对专业绘图人员的依赖。平台整合了气象历史数据、设备技术参数、组件市场价格、区域光照辐射强度、电网接入政策等权威数据库，提供统一入口和标准化接口，支持按项目位置、类型、规模等