5G+人工智能在电力基建中的应用研究

金瑞琼

（云南云电同方科技有限公司，昆明 650217）

0 前言

电力基建工程作为我国经济建设的基础性工程，是一项系统性工程，涉及财务预算、供应链、物资管理、工程计划及进度、工程质量、现场安全等诸多方面[1]，在电力基建工程建设的高速发展时代下，大型基建工程逐步向信息化过渡，基层基建工程仍保留传统的纸质文件、表格等手段进行简单管理，管理形式粗放。无论是信息化还是传统的人工基建工程管理模式都存在一些管理难题。在财务预算方面，工程投资周期较长，财务环节众多，项目涉及金额较大，财务投资的任何失误都将带来极大的财务风险及资源浪费。在供应链方面：供应商的选择与工程质量直接关联，偏向主观性的供应商未能对生产能力、技术能力、履约能力进行综合评价，无法保障通过最优的供应选择保障工程质量及降低造价。在物资管理方面：物资需求计划与实际需要偏差较大，存在资源浪费或非计划采购引发的成本问题，此外物资管理存在跨部门、跨系统的信息协同问题。在工程计划及进度管理方面：工程计划设置的合理性直接影响工程进度，工程在基建工程项目实际推进过程中，往往会受到自然环境、施工材料、施工设备等因素影响，在任何一个条件发生变化时，工程计划的调整及优化也须及时作出动态调整，以实现对施工过程各环节的有效控制。在工程质量管理方面：质量管理是基建工程管理的核心，影响项目工程质量的因素众多，概括为施工人员、施工材料、施工设备、施工行为、施工环境5个方面，基于多业务指标的工程质量评价和风险评估体系缺失是基建工程质量管理中的突出问题。

2020年，国家在多次重要会议上强调加快新型基础设施建设进度，以“5G、互联网、人工智能”为代表的“新基建”被提到了新的高度[2]，利用数字化、智能化技术手段对传统的基础设施进行改造，实现网络+数字+智能的基建产业融合是未来的一大发展趋势。就电力企业而言，通过技术与业务管理手段融合创新，优化基建工程资源配置、数据协同共享、风险控制，推动传统基建工程转型升级是当前及未来一段时间的一项重要任务。大力建设5G网络、无线专网等，提高采集密度，加大数据获取量，从稳态数据的采集通信延伸到暂态和瞬态数据的获取，实现高精细化的数据采集[3]，基于人工智能强大的并行计算能力，对基础数据、图像数据、视频流数据开展模型预测、隐患风险识别、动态实时预警等深度算法分析工作，为基建工程管理提供决策支撑，全面提升精益管理水平，保障电力企业安全稳定运行具有显著的经济效益、管理效益及社会效益。

1 电力基建5G通信关键技术

以5G为代表的移动通信技术正在与 AI、大数据紧密结合，开启一个万物互联的全新时代[4]。2019年，各省大力推进5G基站建设，全年累计建设完成约14万个5G基站，并完成重点区域的5G网络覆盖，为5G技术与产业的深度融合积淀了有利条件。5G通信具有高速率、高容量、高可靠性、低延时及低功耗等特点，在电力基建工程管理中，对实时数据的采集，视频监控数据的实时传输提供强有力支撑，相较于4G网络，5G网络支持海量终端设备连接，能够真正实现电力基建设备的万物互联互通，其数据传输的高可靠性保证电力系统通信的稳定性，在协同控制场景中，低延时能够保证及时、灵活的对各种变化作出响应，低功耗能够减少各类物联设备的电池功耗。此外，5G通信技术能够实现电力基建工程复杂施工环境下的WiFi信号收发及传输，从而确保了各类危险情况下及时信号预警，减少各类安全事故发生。

依托5G通信技术低延时、高可靠性等特性，结合传感设备及高清摄像装置实现基建工程现场各类工况数据实时采集，统一接入汇聚，满足电力基建工程的远程视频监控、施工升降机和危大工程监控预警等基础管理功能的同时，延伸自动化机械设备远程操控、人员安全、移动化协同办公、远程工程审计、远程专家指导等应用，结合人工智能、物联网、云计算、边缘计算、大数据等技术创新5G应用，打造电力“5G智慧工地”，实现多维空间实时监控，地面监控与高空监控有效联动，全景呈现现场工况，未戴安全帽及现场违规行为识别，通过塔吊摄像头及辅吊人员佩戴AR眼镜实现高空风险智能巡检，对巡检过程中发现的设备异常情况进行及时处理，利用语音、文字、视频等多媒体交互技术进行远程专家指导，及时解决施工技术难题，提升一体化、模块化、网络化的施工现场过程的全面感知，互联互通、风险防控等精益化管理水平。

图1 5G通信技术核心能力

2 5G+人工智能提升管理水平

构建电力基建数字化管理平台，依托5G高速通信网络实现电力基建工程中人、机、料、法、环各要素的互联互通，实现全过程、全业务的实时数据采集，统一汇聚，支撑深度的算法分析工作，开展基建工程资源协同预测、全生命周期可视化安全管控、关键业务指标实时在线、智能辅助决策、现场作业风险预判预警等典型场景应用，实现项目全周期安全、质量、进度可观、可测、可控[5]。推动电力基建工程设计数字化、施工机械化、管控智能化、数据平台化等管理手段创新，支撑传统的电力基建数字化、智能化转型，平台整体架构如下：

图2 电力基建数字化管理平台架构图

2.1 资源协同预测

电力物资需求预测管理是电力物资需求计划管理中第一个环节，优化电力物资需求预测管理体系是提升物资管理水平的关键[6]。对影响基建物资需求的关键影响因素进行梳理，基于各类需求物资的历史物资需求金额、采购订单偏差率、物资领用偏差率、项目投资规模、项目建设周期等数据进行相关性分析，从而确定影响因子权重。利用大数据技术对生产、基建、营销等协同业务数据抽取，开展数据整合及深度挖掘工作，构建关联规则算法、聚类算法、深度学习算法等协议库存物资预测网络模型，实现各类物资需求的预测，分析物资预测数据与实际物资需求数据之间差距，向各物资需求部门进行反馈，通过动态调整投资计划及物资需求计划对预测模型进行迭代优化，不断提升模型预测的精确率，减少物资实际需求与计划供应之间的偏离度，优化资源配置，将投资成本控制在最小化区间内，减少资源浪费。

2.2 全生命周期可视化安全管控

目前，基建工程设计、采购基本脱节，工地现场仅依靠平面图纸和施工经验进行施工方案的制订和组织实施，在一定程度上限制了工程基建质量及效率的提升[7]。引入三维可视化技术对基建工程全生命周期的施工进度、现场施工情况、物资使用情况、施工人员等信息进行可视化全景呈现、施工进度及施工过程的可视化模拟及施工图纸的数字化设计，为现场施工提供可视化指导，方便施工人员能够掌握整个施工过程，保障施工计划的有序执行，提高施工效率及质量。针对复杂施工环境，通过可视化呈现有助于对施工人员进行技术及安全交底，规划现场施工行为，实现对风险的有效防控。此外，施工全过程的可视化能够方便安全监督人员及时发现施工过程中存在的安全隐患，及时采取干预手段降低及消除潜在安全隐患，减少人员伤害事故的发生率，保障生命财产安全。

2.3 关键业务指标实时在线分析

通过跨域的数据融合和共享，消除数据资源“壁垒”，对项目计划投资金额、各类物资需求计划、物资实际需求量、供应商供货能力、项目工程进度、工程质量评价等业务指标抽取、转化、建模、分析，通过分解、量化各项重点管理指标和工作，以图形、表格、曲线等方式，直观展示管理现状，实时预警业务异动[8]，构建电力基建工程数字化精益看板，提供实时综合在线的项目信息查询，可视化方式动态全方位业务指标呈现，支持关键业务主题数据深度钻取，并自动生成各类数据报表，为各业务人员提供数据支撑，满足电力施工运营监控的需求。通过将数据分析工作由人工向算法方面转移，提升电力基建工程管理的质量及效益。

2.4 智能辅助决策

实现对电力基建工程异构业务系统的数据整合及治理，按照业务资产目录进行分类存储，基于各类机器学习、深度学习算法模型构建自适应的算法模型库，支撑个性化主题数据分析、业务数据联动、智能综合预测等需求，为电力基建工程规划投资、物资供应、工程质量管理、工程进度管理、人员安全、设备安全管理等方面提供全方面、多层次的决策支持及知识服务，从而提升电力基建工程建设中管理者的数据洞察能力、科学决策能力。通过信息资源的共享和智能化决策支持来提高管理效率[9]。

2.5 现场作业风险预判预警

利用人工智能技术开展施工过程的现场人员安全、施工设备及环境监测。基于现场施工监控视频开展人脸监测抓拍、安全帽识别、危险行为识别、安全区域检测、人员轨迹跟踪等算法模型研究，加强施工现场人员安全管控，实现安全风险隐患全面实时智能分析、及时告警。针对深基坑、高支模、机械吊装等高风险作业环境，通过部署传感设备，对机械设备数据及作业环境的温湿度、风速、火灾、天气等数据进行实时采集，基于智能大数据分析进行趋势评估，对可能超出正常阈值的危险环境进行告警，全面提升对人身、机械安全隐患的防范能力[10]。

3 结束语

5G+人工智能技术能够用于电力基建工程中的物资管理、施工人员管理、现场安全管理、机械设备管理及施工环境管理等应用场景中，在满足基层电力基建工程精益化管理的同时，通过基建工程全生命周期的数据资产全域协同、实时在线，实现电力基建施工全过程的安全可视化监控，同时开展深度的数据分析及预测，提供领导决策辅助，助力传统的电力基建工程向数字化、智能化、协同化、集约化转型，全面提升基建工程安全管理水平。