人工智能技术在电力基建领域的研究与实践

2020-01-05马红双杨加圣尹雯姣

通信电源技术 2020年20期

马红双，杨加圣，尹雯姣

（江苏电力信息技术有限公司，江苏南京 210000）

0 引言

作为一项系统性工程，电力基建覆盖的作业面较广，需要完成大量信息数据的处理工作。而传统的作业模式效率较低，难以满足当前电力基建在快速发展下的根本需求。人工智能技术的出现为电力产业的高效率作业提供了便利条件。两者融合发展不仅有利于优化整个电力基建的作业体系，还能够大幅提升数据获取、整合、处理以及发布指令等各个环节的完成质量。

1 在电力基建领域应用人工智能技术的概述

1.1 研究背景与意义

随着国家对电网建设重视度的不断提高，政府部门与相关单位等都在不同程度上扩大了对电网的投资，为其主配网建设施工项目的大幅扩充奠定了良好基础。同时为了切实提升工程的完成质量，无论是面对物资设备的引入和现场施工的管理，还是针对施工质量与作业进度的调控以及造价信息的把关等，政府部门和相关单位都提出了更加精准和更高标准的管理与控制要求。面对这样的发展形式与现实需求，传统的电力工程监管方式已明显滞后，存在人工巡视的效率低、对人力资源依赖性高、手工的纸质记录便捷性不足以及工作效率低下的缺点，难以满足现代化电力工程的管理需求，也无法贴合其高质量与高水平的建设标准[1]。

1.2 需求分析

电力基建工程在管理方面涵盖十分复杂与繁重的工作任务。以人员管理为例，各个专业下的施工队伍数量较多，并且存在较强的流动性。由于缺乏严格规范的管理制度，随意进出施工场地的工人使得建设现场趋于混乱，管理人员也无法及时地验证每个人的身份信息，难以实时地制止各类人员的违章行为。而运用人工智能技术可以有效解决此类问题。借助于安装监控系统实现对整个电力基建工程现场全过程和全方位的监控，通过识别人脸提高人员管理效率。利用行为识别还能够有效地在第一时间监控到个别人员存在的违章行为，避免出现站班和换班无法及时监控的问题，从而大幅提高电力基建作业人员管理的智能化水平。

在现场监测作业中应用人工智能技术可以监测到实时的环境信息，并精准识别进出工程建设场地的车辆，通过智能抄表大幅减轻管理人员的任务量与工作负担，全方位地管理施工工地的实际状态，为项目作业提供更为客观的指导依据，从而确保管理决策制定的科学性、可行性以及准确性。面对电力基建工程中高风险的施工内容时，将以智能技术为核心的传感设备装载并合理部署到机械设备上，有助于管理人员与操作人员精准监测并有效把握设备的实时运行情况，确保高支模、深基坑以及机械吊装等大型施工环境的作业安全。此外，人工智能技术还具备统计分析大数据的功能，可以结合现有的资料信息等对后续趋势给出科学评估，为施工人员和机械设备使用的安全提供坚实保障，并大幅提升电力基建工程在预防和管控安全隐患方面的落实水平[2]。

1.3 研究内容与目标

将人工智能技术引入到电力基建领域的根本目的是构建智慧工地与智能管控平台，其中运用到的先进技术包括大数据、云计算、物联网、智能技术以及BIM等。全范围和全过程地有力把控人员管理、机械设备管理以及环境监控等工程施工场地内的重点管理内容，意在通过实时监控的作业模式动态采集所需的所有数据信息，进而在充分利用识别内容的基础上达到科学预警的目的，确保电力基建工程在整个建设施工周期内的安全，保障完成质量，并最大程度上帮助管理人员有效把控整体施工进度，构建具有可测性、可观性以及可控性的智能化和一体化管理体系。

2 在电力基建领域内应用人工智能技术的系统设计

2.1 应用功能

以人工智能技术为核心的智慧管控平台主要涵盖项目总览（对整个电力基建工程施工流程的梳理）、环境监测、设备监测以及现场监管4个方面。整个以智能技术为背景的项目管理工作主要凸显出高效性的特点，不仅涉及到对项目概况信息的实时更新与管理、各部分与各专业人员的管理以及各流程下施工安全的管理，还包含监理部分的监督和管控以及工程建设施工文档的资料管理等。借助于系统化收集与整理的实时动态图形数据，相关人员需要结合具体要求进行规范化的统计与分析。在对项目各类信息予以准确把握的前提条件下才能结合工程现场的实时施工状态制定针对性的管理策略，从而达到有效把握整体施工质量的目的，并最大程度上消除现场存在的安全隐患，合理调控整个工程内各个项目的作业安排，确保相应管理体系的有序运转[3]。

环境监测是电力基建工程项目管理的重要组成部分，能够根据施工现场内的温度、湿度以及扬尘PM值等利用智能设备进行实时监测，便于管理人员有效把握工程建设现场的环境信息。此外，利用智能技术还可以检测场地的风速与噪音值等。这些收集到的数据信息可以为管理人员制定后续决策提供帮助。相关人员以此为基础还可以结合实践经验科学预判未来阶段内的环境变化和天气变化等。当各项数据值达到一定的临界值后，环境调节设备可以自行启动，为电力基建工程现场施工人员的人身安全提供保障，并为其维持良好的作业环境。

当前，人工智能技术在电力基建领域内的高级应用也得到了快速发展，主要是为相关的业务系统搭建对接桥梁，进一步提高数据对接与传输的速度与效率，进而帮助多方面的管理人员在联动状态下共同分析电力工程建设施工的业务数据，实现对KPI的动态化监控与管理，打造轻量化的模式，提高对集成BIM的应用效果。同时，在运用人工智能技术管理并监控工程的施工场景时，还可以应用无人机、3D打印以及智能机器人等技术，或是借助于VR技术站在不同的视角下分析并观察建设过程[4]。

2.2 系统部署

以分布式多层结构为核心的电力基建工程智慧管控平台具有高效化和规范化的优点，一方面能够良好适应复杂的应用环境，另一方面还可以满足多变性业务规则的各种要求，在多系统渠道中准确地发布信息。是这一管控系统具有移植性强和扩展性高的鲜明特点，内部包含3个层次结构。首先，采集层。数据采集层与其他普通的管理系统有所不同，具有较强的感知功能，主要的内部构成包括算法、主站、传感器以及摄像头等。其中智能终端被设置在工地上，承担的基本功能是采集施工现场内大部分的数据信息，并将其录制成视频，通过智能识别特定的信号或现象等，精准执行由主站下发的一系列控制命令。其次，通信层。智能管理系统的通信层属于一种可靠、安全且高效的通信信道，具有双向传输数据的功能，可以运用公共的通信网络，也可以依托于电力基建工程的通信专网，在主站、摄像头以及传感器等部件的支持下，为上下层的衔接做好实时准备。最后，主站层。智慧管理系统的主站层内包含安全中心与管理中心，涵盖的管理内容较为广泛，如平台的密钥管理、权威认证以及服务监控与网络平台等。相关人员还可以利用主站层查询工程日志[5]。

2.3 软件体系架构

电力基建工程智慧管理系统的软件体系架构方面需要重点突出可靠性与安全性的特点，同时为了满足实际应用需求，应适当提高可用性、伸缩性以及扩展性等功能。此外在面向全方位的服务过程中，应注重防止形成信息孤岛，争取在最大限度内充分利用系统内有限的信息资源。

3 在电力基建领域内应用人工智能的关键技术

3.1 大数据技术

电力基建工程建设规模在逐步扩大的过程中面对的是海量的数据信息。以大数据技术为重要组成部分的智慧管理系统不仅需要涵盖整个工地内不同日期、月份以及时间下的所有信息数据，还需要承担一系列的统计与分析任务，以结构化的形式分层处理大量的视频数据等监测内容。只有在依据具体标准科学计算并加工处理所有的原始数据后，才能确保其能够符合相关的使用要求。因而在设计系统的组织架构时，应该在充分考虑数据处理效率的基础上最大化优化系统的运行与应用性能，选择适宜的数据库类型，合理设定数据结构，科学把控数据访问的频率承能力，还要遵循展现数据与处理业务的流程与逻辑。同时运用大数据技术可以构建专有格式的文件，用来存储有价值的数据信息，有效避免多余的系统应用等对数据库的内存资源进行严重占用。此外，若是需要应用实时数据或是对部分参数予以常态访问，均可以借助于实时数据库服务器，合理规划各类服务的存储方法，达到大幅减轻数据服务器运行压力的效果，有效提升整个系统的使用性能，可用性与稳定性更强。

3.2 数据挖掘技术

数据挖掘技术能够为电力基建工程智慧管理系统的数据分析提供有力的技术支撑。当前，对商用报表工具的应用与推广已十分成熟，在分析方式方面也呈现多元化和多维度的趋势特点，如旋转法、切片法以及钻取法等，在预测指标与挖掘深层数据方面也逐渐发展出了多种多样的挖掘算法。要想提高主题分析的准确性，应紧密结合实际情况，独立建模。此外前台应用的实际响应速度是影响模型分析的关键要素，因此无论是初始化操作方式，还是开展后续的学习与训练作业，均需在后台环境下有序完成。

3.3 人工智能技术

在电力基建工程的现场管理中，人工智能技术主要应用在人脸的检测与抓拍、车辆车牌的识别以及安全帽的识别上，此外还可以利用电子设备检测周边环境。以人脸检测为例，当人脸出现在监控画面上时，智能系统能够对人脸实施自动识别，通过抠图等处理方式将人脸画面转化为元数据，然后完成上传工作。通过智能网络摄像机，管理人员便能够第一时间内在Web页面上观看到人脸。车牌识别功能也具有较强的实用性，当画面视野中出现过往的车辆时，智能检测系统内的车别识别算法可以自行启动，检测并跟踪车辆的具体动向。在整个跟踪阶段，它能够精准定位车牌的实时位置，通过去模糊化和矫正处理等一系列的预处理步骤后得到准确的车牌信息。电子周界检测功能能够有效拓宽管理人员的管理视角。在智能视频设备覆盖的整个区域范围内，用户可以对重点的监控区域和显示形状等进行个性化的设置。当对象出现在监测视野内并处于重点监控区域时，设备会快速地发出报警信息，这主要是由于在特定情境下目标的像素变化过快，超过了预设范围。