数字化管控技术在电力工程建设安全管理中的应用

2021-04-16中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司胡全李会超

中国电业与能源 2021年3期

关键词：数字化建设管理

中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司胡全李会超

电力建设工程具有外部环境复杂、地理范围分布广、人工直接作业环节多、安全风险大等特点，安全管理工作面临诸多挑战。本文通过将数字化管控技术引入安全管理工作，提升安全管理效率和水平，为电力建设工程安全管理工作提供了新思路和手段。

引言

电力是当前人类社会主要的能源类型。随着国民经济的快速发展，电力建设也进入发展快车道。组织好电力建设，关系国家能源战略，更关系到国家经济社会发展。电力建设安全管理涉及电力建设中人、物、环境的状态管理和控制，是贯穿建设全过程的动态管理。

电力建设工程特点

电力建设工程涵盖电力生产、传输、分配的整个过程，相对其他建设项目，电力建设主要特点如下：

1.人力参与密集

由于电力建设的外部环境复杂，野外作业多，受交通、地形等因素影响，大型机械难以展开，需要人力操作小型机械或工具，完成各类安装，电力建设人力参与密集度高。

2.电网施工地理范围分布广，环境复杂

从高山大岭到城市中心，从青藏高原到东部沿海，各类自然和社会环境下，电力建设均需开展。在不同的环境条件下，电力建设面临着千差万别的安全风险。

3.安全风险源多

电力建设安全风险源多。地处交通不便区域，有交通风险；野外作业，有发生毒蛇、蚊虫咬伤等风险；高空作业，有坠落等风险；在跨越其他电力设施和改扩建中，有触电风险。

安全管理要点

电力建设面临诸多风险，需要进行系统性安全管理。为了有效对工程项目中人、物、环境因素进行安全控制，保护劳动者的切身利益，避免事故的发生，必须建立完善的安全生产管理体系及安全施工责任制度。

安全管理策划

电力项目启动前期，开展安全管理策划，主要包含以下几个方面：

1.建立完整的组织机构、明确岗位职责和确立流程化管理模型，提前策划风险识别与预警机制。

2.建立安全层级管理。

电力建设工程从组织结构上属于系统类。在安全管理中，通过层级管理，实现发现风险迅速，快速响应安全需求，系统响应资源全面。

3.安全培训。

电力工程安全培训，要求建设单位对作业人员安全生产知识和操作规范进行培训，包括对安全生产管理人员、特种作业人员以及其他从业人员的培训教育。

标准化作业方案

标准化作业就是将电力建设中各个环境的标准操作步骤和要求以统一的格式描述出来，用来指导和规范作业，以此达到稳定施工、安全施工的目的，并提升电网工程的施工质量，促进电力企业的稳定发展。

应急响应

电力建设单位应建立健全应急管理机构与管理制度，组织进行危害识别、风险评估；提前与相关部门建立应急响应机制，确保应急管理的组织、职责、内容、方式符合总体要求；制定应急培训及演练管理等规定；落实应急人力、资金、物资、通信、后勤、交通、办公及技术保障措施。突发事件发生时，相关单位应根据突发事件的级别，启动相应的分级应急系统。

数字化管控

数字化是进行电力建设安全管理的有效手段。以实现电力建设安全生产全要素数字化管理为目标，围绕风险分级管控和隐患排查治理体系、过程安全管理、安全生产标准化等内容，建立数字化安全管理平台，实现安全管理内容数字化、系统结构化、响应标准化和快速化。

平台基本构架

数字安全管理平台架构分为感知层、数据层、服务层和用户层（见图1）。

1.用户层具有业务管理、视频图像、数据分析等功能，为管理人员获取信息和科学决策提供支持。以GIS 为基础，采用三维可视化系统，提供人员、施工、事件等的空间位置关系和直观统计分析，为安全生产管理提供便利。

图1 数字化安全管理平台架构

2.服务层是采用SOA设计理念，将用户层的功能进行二次抽象，形成高可靠性、高维护性中间件。GIS 是空间分析的基础性服务，可采用行业内成熟的Supermap、Skyline 等商业化平台；Web服务是进行业务整合的有效手段，实现业务实体的结构与关联表达，并为规则的扩展提供便利性；数据分析基于数据库的基本操作，将业务查询、分析包装为服务，降低对应用人员知识背景的要求；AI 辅助是将智能分词，专家逻辑推断，图像识别等模块引入系统，为快速定位查询，智能报警等提供支撑。

3.数据层是整个项目的资源中心。数据中心采用虚拟化技术，对不同平台接入的数据进行资源池管理，并动态分配硬件资源，形成数据存储、基础数据处理、数据共享交换等应用支撑。

4.感知层是支撑和实现各终端数据接入的基础，包括数据采集设备，网络传输设备，实时性要求高的终端还应配置边缘计算模块，实现影像图像采集，电子信息记录，区域管控等功能。

技术难点及解决方案

数字化安全管理平台的开发是一个综合系统工程，需要电力安全生产人员和软件厂商紧密配合，底层技术涉及GIS、物联网、人工智能、大数据等诸多领域，开发难度大、研发周期长。本文在总结前期开发经验的基础上，针对研发过程中的难点，给出解决方案。

1.多源数据融合。数字化安全管理平台的数据源包括基础的航空影像、高程、矢量等地理信息数据，工程设计、施工组织等本体数据，现场人员主动报备数据，现场设备采集数据。数据种类多，格式和规模差异很大。解决数据融合问题，一是采用分布和集中存储相结合的数据底层架构，将功能数据按照不同类型采用不同存储方案，集中数据节点仅进行数据二次抽取加工，保证了数据的完整性和应用的便捷性；二是建立数据中台，统一负责数据间的交互处理，标准化定义数据接口，由各接入数据源负责接入；三是应用行业成熟的数据模型，例如GIS 系统的LOD 数据模型，工程数据中的骨架组织模型，避免另起炉灶，增加开发工作量和系统复杂性。

2.平台应用贯通。数字化安全管控需要渗透到电力建设生产的各个环节，数据的采集、分析等功能模块应在电脑端、移动端、网页端均能应用。针对此需求，应在平台统一规划的基础上，对功能进行计算量、数据量、应用频率等综合分析，对电脑端进行深度部署，对移动端重点部署数据采集及输入，对网页端侧重数据展示，对专业数据采集平台应关注特定应用，通过多端融合，实现数字化管理的全面覆盖。

3.实时数据采集及处理。在线监测数据的实时采集通过运用远程视频监控、手持智能终端巡查、物联网智能监测等手段实现，采集数据量大，视频数据日增长量都在GB 级别，告警部分实时要求性高，响应速率一般要求秒级，避免安全风险扩大化。通过建立标准的数据采集方案和高性能、高可靠性的传输系统，将数据从生产业务端传输到大数据系统，数据可以增量同步也可全量同步，将部分数据压缩、影像切分等功能部署在采集端，实现数据高效高质采集。

4.三维仿真。三维仿真实训是依托虚拟现实、多媒体、人机交互、数据库和网络通信等技术，对涉及高危或极端的环境、不可及或不可逆的操作、高成本、高消耗、大型或综合训练等领域，在虚拟仿真的环境中发现安全隐患，培训标准作业方法。三维仿真应采用商业化虚拟引擎实现，同时还要制定三维场景数据建模规范流程，控制模型数据、纹理贴图等平衡，结合大场景动态加载技术，最终实现大规模场景数据的流畅显示与优化。