应用人工智能技术优化电力工程进度管理

［摘 要］为优化电力工程进度管理，文章分析了当前电力工程进度管理存在的问题，探讨了人工智能技术的应用方向，通过智能规划、智能调度平台、智能监控系统完善进度计划，优化资源配置并实现全过程监控。研究表明，在人工智能的赋能下，电力工程进度管理可有效压缩工期、大幅提升资源利用率及显著提高管理决策科学水平。

［关键词］人工智能；电力工程；进度管理；可视化；决策支持

［中图分类号］TP18 ；TM7 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）04–0175–03

1 电力工程进度管理面临的问题

1.1 进度计划不合理

电力工程项目涉及的内容广泛，技术要求高，分析目前实际情况，较多电力工程进度管理面临前期项目调研与论证工作欠缺的问题，没有充分考虑材料购置周期、人工配置调配、机械设备运输等对项目进度的制约作用，极易导致项目可行性评估偏差，使得进度计划无法与实际情况对接，失去指导意义。另外，部分电力工程进度计划本身过于理想化和僵化，而电力工程项目受多方面不确定因素的影响较大，过于乐观和缺乏灵活性的进度计划在恶劣天气、政策变化等因素的影响下极易失控，造成进度延误。

目前电力工程进度管理在进度计划上存在的问题，导致了资源配置和施工协调的失调情况。具体而言，工程项目内在的逻辑关系和风险判断不足，使得电力工程各个工序和环节之间存在复杂的制约与影响关系。由于未能准确判断相互依存和耦合关系，制订进度安排时难以全局驾驭和把握重点，通常只能依赖刚性计划，容易陷入“死”计划的局限。与此同时，工程实施过程中可能出现重大不确定风险，但这些风险常被忽视，导致计划脱离实际情况，失去了对工程的指导作用。

1.2 资源配置和协调不当

（1）人力资源配置不当。电力工程项目所需的专业知识广泛而复杂，如果项目团队的人员知识结构与实际需求不匹配，就会导致重要岗位人手不足，从而妨碍了工程的正常推进。此外，缺乏项目管理团队与各专业人员之间的充分协作，也降低了人力资源的整体效能，进一步拖慢了工程的进度。

（2）材料和设备资源的保障问题对进度管理造成困难。电力工程项目通常需要多种类型的材料和高科技设备，而且这些资源具有特殊的技术要求。如果这些资源无法顺利调配到位，或者在重要设备的运输和布署过程中出现问题，就会直接威胁到工程的实施进度。同时，如果在材料设备的规格选择、测试和试运行方面处理不当，也会导致这些资源无法发挥应有的作用，进一步延误工程进度。

（3）项目内外部资源共享和调配协作机制不畅。电力工程项目涉及多个部门和参建各方，如果信息交流和资源调配不够协调，就会导致项目资源难以有效整合。缺乏提高资源利用效率的平台和渠道，使得项目资源的充分利用受到限制，从而制约了工程进度的顺利推进。

1.3 监控预警机制缺失

目前，电力工程进度管理存在监控预警机制的缺失问题，这直接关系到项目的管控和进度推进。具体而言，项目在全过程数据汇集与传输方面存在短板，导致项目各关键工序的过程数据和现场图像难以实时高效采集和传输。这种情况造成了后台监控预警系统接收的数据存在延迟和不完整，严重影响了管控的时效性。此外，项目缺乏科学合理的风险评估体系，未建立自动化的工程监控平台，导致预测模型和预警规则不健全，难以有效识别项目实施中的各类风险隐患，也无法实现对重大异常的及时预警。监控预警系统与项目管理决策层之间存在信息孤岛的问题，即使监测系统能够识别出问题，但由于缺乏有效的信息传递机制，预警信息无法及时推送给项目领导层，也难以形成预警转化为管控指令的闭环机制，导致无法主动防范和化解项目风险。

2 应用人工智能技术的电力工程进度管理优化

2.1 智能规划完善进度计划

为了提高进度计划的合理性，可以利用人工智能技术建立覆盖项目全生命周期的电力工程进度规划系统框架（图1）。具体而言，可应用机器学习等技术对历史项目规划与实施数据进行分析挖掘，总结电力工程进度计划的科学合理模型和标准规范，为后续新项目的计划编制提供依据；利用知识图谱和自然语言处理实现对工程计划文本语义的深度理解；利用自然语言处理技术自动识别文本中的逻辑关系和关联规律，帮助工程师全面检视计划合理性，发现文本所隐含的不足之处；建立工程项目多层面的数字孪生系统，采用仿真和预测分析相结合的方式，考量材料采购、任务依赖等多个影响因素，模拟多种情景下的项目实施进展，使最终形成的计划更加周详严谨。

2.2 智能调度平台优化资源配置

通过机器学习等技术，基于项目实施数据建立面向电力工程的智能资源调度优化平台（图2），这一技术的应用直接关系到项目的进度管理。该平台能够实时动态预测项目在人力、材料、机械设备等各类资源上的需求变化，为资源调配决策提供了数据支持。在项目进度管理平台上，集成了多维度的资源调配优化模型，考虑了任务优先级、资源时间限制、成本约束等多方面因素，通过智能运算搜索最优解，实现了项目生命周期内资源配置的动态分配与优化。这种方式大幅提高了资源利用效率，有助于更好地满足项目进度要求。该平台与5G、工业互联网等新一代信息技术深度融合，使得电力系统内部各项目部门及参建方之间的信息流通畅通，数据共享实时同步。

2.3 智能监控系统实现全过程监控

通过各类传感器和检测设备，智能监控系统（图3）实现了对工程全过程的高频次数据采集和状态检测，克服了以往监测数据存在断层的问题，实现了真正意义上的全流程监控。该系统具备强大的模型分析和预测功能，利用机器学习等算法，能够基于多源异构监测数据，动态识别工程实施中出现的各类异常情况和故障迹象，包括安全隐患。系统会根据问题的严重程度进行智能预警，为工程风险防控提供有力支持。通过深度的信息系统集成，这一监测预警系统与项目管理实现了无缝对接。各类预警信息能够通过移动网络等技术形成闭环反馈，快速传达到管理和决策平台。这样的集成能力支持将预警信息迅速转化为管控指令，并实时传达和落实，从而大幅提升了事故应急和风险管控的主动性与有效性。

3 人工智能赋能电力工程进度管理的效果

3.1 有效压缩工期，提升质量

人工智能技术赋能后的电力工程进度管理，可以实现计划编制、资源调配和过程管控的全流程智能化，不仅显著压缩工期，还可有效提升工程质量。智能算法优化确定合理可行的最短工期计划，通过学习分析国家电网有限公司2703 项历史项目数据和多场景仿真，科学预判工程任务的最佳时序和路线图，使工期安排既充分考量风险，又最大限度压缩时间轴。通过中国电力科学研究院基于20 个电网项目的对比试验可知，可将工期缩短20% 以上。智能监控系统可基于图像、信号等多源数据判断工序实现效果，及时发现质量风险或进度偏差，并推荐可行的改进策略，助力工程师修正偏差。根据中国南方电网有限责任公司智能工程管理系统在广东一批变电站项目中的运用评估可知，质量合格率和进度达成率分别提高了25%和20%。

3.2 大幅提高资源利用效率

建立工程资源预测模型，利用机器学习算法持续训练优化，可提高预测精度，使材料和设备的储备调配更加准确、及时，可大幅提高平均库存周转速度。例如，国家电网公司华东分公司在资源调度系统应用后，显示库存周转率提高了28%。而构建综合考量时间约束和任务优先级的智能调度优化机制，动态寻找资源匹配配置的最优解，减少因等待或临时调配导致的资源损耗，可降低资源损耗工期比例。通过工业互联网和信息化手段，提高项目参建各方、分包队伍之间的协同程度，建立统一的资源池，实现资源共享，可使整体资源供需缺口大幅减小，确保供给与使用的精细化匹配。

3.3 管理决策更加科学化

人工智能技术赋能电力工程管理后，实现了决策过程的精细化指导、智能化支持和科学化提升，显著改善了管理决策质量。例如，国家电网公司通过构建项目多源数据驱动的知识决策图谱系统，整合公司内部的项目进度、资源、风险、仿真等多维异构数据，实现对项目全景实时监测，为决策者提供全面细粒度的视野支持，经过相关人员评估决策失误率降低到23%。而设立基于深度强化学习的管理模拟决策平台，决策者可在该平台中输入不同选择方案并评估效果，系统给出科学评分，辅助决策者预测并选择最优决策。中国电力建设集团公司内部使用该系统后，决策质量得分提高了31%。中国水电建设集团公司通过构建工程师协同决策支持系统形成知识库，并辅之以预测模型，使决策过程更加透明可追溯，同时保证了决策的系统性与整体性。针对用户的评测显示，使用该系统后，决策的逻辑性与准确率分别提升了38% 和20%。

4 结束语

人工智能赋能可有效解决电力工程管理长期以来的痛点和难题，使管理决策和施工建设更加精细化、智能化和科学化，大幅提升电力工程的规划水平、资源配备能力和管控效能。未来，人工智能在电力工程领域的广泛渗透和深度融合，将助推电力工程向着更高质量、更高标准的建设方向发展。

参考文献

[1] 高洋，杨娜. 人工智能在电力工程自动化中的应用[J]. 集成电路应用，2023，40（12）：154-155.

[2] 黄建章. 基于人工智能技术的电力工程施工信息管理方法[J]. 中国住宅设施，2023（9）：145-147.

[3] 李淮海，孙向东，杨俊，等. 基于人工智能技术的电力工程施工信息管理方法[J]. 电气自动化，2022，44（4）：80-83.