AI电力中断预测平台：用机器学习守护社区电力供应

本项目是由manziosee维护的开源AI驱动平台（GitHub项目名：AI-Power-Blackout-Predictor），旨在结合众包报告、实时天气数据和机器学习技术，实现社区级别的停电风险预测。平台通过自建短信网关发送预警（支持功能手机用户），并采用离线优先的PWA设计，特别适用于基础设施薄弱、互联网普及率低的地区，为全球电力韧性建设提供可复制的技术方案。

在非洲、亚洲、拉丁美洲等发展中国家，电力中断是日常破坏性挑战之一。传统电网缺乏精细化预测能力，停电往往突然发生，给居民生活（如食物保鲜）、医疗（如手术室供电）和企业生产带来巨大损失。本项目应运而生，旨在提前数小时预测停电并发送预警，解决传统电网的不足。

平台采用微服务架构，包含五大容器化服务：

1. 后端：基于FastAPI构建，处理业务逻辑并通过Celery调度每4小时一次的预测任务；
2. ML引擎：集成XGBoost（处理非线性特征）与Prophet（时间序列分析）模型；
3. 前端：React PWA，支持7种语言及离线使用，通过Mapbox GL JS展示风险热力图；
4. 短信网关：集成Jasmin SMS网关，通过SMPP协议连接本地运营商，降低成本；
5. 数据管道：从OpenWeatherMap（天气）、ENTSO-E/EIA（电网）、众包报告采集数据，映射到Uber H3六边形索引（分辨率8，约460米/单元格）。

系统每4小时执行一次预测周期：

• 数据融合：天气数据（每小时更新）、电网数据（实时负荷/容量）、众包报告（3份以上同单元格报告才被确认）；
• 模型工作：XGBoost处理多维特征（天气、历史停电、电网年龄等）输出概率，Prophet识别时间序列规律，两者加权融合生成风险评分；
• 预警触发：单元格分为4个风险等级（低/中/高/极高），根据用户订阅阈值发送短信/推送/邮件预警。

1. Uber H3索引：六边形网格确保均匀邻接关系，分辨率8适合社区级预测；
2. 离线优先PWA：通过Service Workers和IndexedDB实现离线数据缓存与报告提交；
3. 自建短信网关：相比商业服务，成本降低80%以上，确保发展中国家的可靠送达。

部署简便：通过Docker Desktop和Git，执行docker-compose up -d即可启动所有服务。典型应用场景：

• 市政电力公司：补充SCADA系统，提前通知居民；
• 医院/关键设施：预警时启动备用电源；
• 社区组织：建立独立停电监测网络；
• 学术研究：分析电网脆弱性。

局限性：预测准确性依赖训练数据质量（新地区需数周/数月学习期）；电网数据源接入需区域定制。未来方向：引入迁移学习加速新区域模型收敛；集成卫星图像识别检测电网基础设施状态。

AI-Power-Blackout-Predictor是技术与社会价值兼具的开源项目，融合机器学习、众包数据、GIS和移动通信技术，为发展中国家电力韧性问题提供可落地、可扩展的解决方案。对智能城市、能源科技或公益技术开发者而言，是参考实现和贡献社区的好选择。