應用人工智能技術優化電力工程進度管理

［摘 要］為優化電力工程進度管理，文章分析了當前電力工程進度管理存在的問題，探討了人工智能技術的應用方向，通過智能規劃、智能調度平臺、智能監控系統完善進度計劃，優化資源配置并實現全過程監控。研究表明，在人工智能的賦能下，電力工程進度管理可有效壓縮工期、大幅提升資源利用率及顯著提高管理決策科學水平。

［關鍵詞］人工智能；電力工程；進度管理；可視化；決策支持

［中圖分類號］TP18 ；TM7 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）04–0175–03

1 電力工程進度管理面臨的問題

1.1 進度計劃不合理

電力工程項目涉及的內容廣泛，技術要求高，分析目前實際情況，較多電力工程進度管理面臨前期項目調研與論證工作欠缺的問題，沒有充分考慮材料購置周期、人工配置調配、機械設備運輸等對項目進度的制約作用，極易導致項目可行性評估偏差，使得進度計劃無法與實際情況對接，失去指導意義。另外，部分電力工程進度計劃本身過于理想化和僵化，而電力工程項目受多方面不確定因素的影響較大，過于樂觀和缺乏靈活性的進度計劃在惡劣天氣、政策變化等因素的影響下極易失控，造成進度延誤。

目前電力工程進度管理在進度計劃上存在的問題，導致了資源配置和施工協調的失調情況。具體而言，工程項目內在的邏輯關系和風險判斷不足，使得電力工程各個工序和環節之間存在復雜的制約與影響關系。由于未能準確判斷相互依存和耦合關系，制訂進度安排時難以全局駕馭和把握重點，通常只能依賴剛性計劃，容易陷入“死”計劃的局限。與此同時，工程實施過程中可能出現重大不確定風險，但這些風險常被忽視，導致計劃脫離實際情況，失去了對工程的指導作用。

1.2 資源配置和協調不當

（1）人力資源配置不當。電力工程項目所需的專業知識廣泛而復雜，如果項目團隊的人員知識結構與實際需求不匹配，就會導致重要崗位人手不足，從而妨礙了工程的正常推進。此外，缺乏項目管理團隊與各專業人員之間的充分協作，也降低了人力資源的整體效能，進一步拖慢了工程的進度。

（2）材料和設備資源的保障問題對進度管理造成困難。電力工程項目通常需要多種類型的材料和高科技設備，而且這些資源具有特殊的技術要求。如果這些資源無法順利調配到位，或者在重要設備的運輸和布署過程中出現問題，就會直接威脅到工程的實施進度。同時，如果在材料設備的規格選擇、測試和試運行方面處理不當，也會導致這些資源無法發揮應有的作用，進一步延誤工程進度。

（3）項目內外部資源共享和調配協作機制不暢。電力工程項目涉及多個部門和參建各方，如果信息交流和資源調配不夠協調，就會導致項目資源難以有效整合。缺乏提高資源利用效率的平臺和渠道，使得項目資源的充分利用受到限制，從而制約了工程進度的順利推進。

1.3 監控預警機制缺失

目前，電力工程進度管理存在監控預警機制的缺失問題，這直接關系到項目的管控和進度推進。具體而言，項目在全過程數據匯集與傳輸方面存在短板，導致項目各關鍵工序的過程數據和現場圖像難以實時高效采集和傳輸。這種情況造成了后臺監控預警系統接收的數據存在延遲和不完整，嚴重影響了管控的時效性。此外，項目缺乏科學合理的風險評估體系，未建立自動化的工程監控平臺，導致預測模型和預警規則不健全，難以有效識別項目實施中的各類風險隱患，也無法實現對重大異常的及時預警。監控預警系統與項目管理決策層之間存在信息孤島的問題，即使監測系統能夠識別出問題，但由于缺乏有效的信息傳遞機制，預警信息無法及時推送給項目領導層，也難以形成預警轉化為管控指令的閉環機制，導致無法主動防范和化解項目風險。

2 應用人工智能技術的電力工程進度管理優化

2.1 智能規劃完善進度計劃

為了提高進度計劃的合理性，可以利用人工智能技術建立覆蓋項目全生命周期的電力工程進度規劃系統框架（圖1）。具體而言，可應用機器學習等技術對歷史項目規劃與實施數據進行分析挖掘，總結電力工程進度計劃的科學合理模型和標準規范，為后續新項目的計劃編制提供依據；利用知識圖譜和自然語言處理實現對工程計劃文本語義的深度理解；利用自然語言處理技術自動識別文本中的邏輯關系和關聯規律，幫助工程師全面檢視計劃合理性，發現文本所隱含的不足之處；建立工程項目多層面的數字孿生系統，采用仿真和預測分析相結合的方式，考量材料采購、任務依賴等多個影響因素，模擬多種情景下的項目實施進展，使最終形成的計劃更加周詳嚴謹。

2.2 智能調度平臺優化資源配置

通過機器學習等技術，基于項目實施數據建立面向電力工程的智能資源調度優化平臺（圖2），這一技術的應用直接關系到項目的進度管理。該平臺能夠實時動態預測項目在人力、材料、機械設備等各類資源上的需求變化，為資源調配決策提供了數據支持。在項目進度管理平臺上，集成了多維度的資源調配優化模型，考慮了任務優先級、資源時間限制、成本約束等多方面因素，通過智能運算搜索最優解，實現了項目生命周期內資源配置的動態分配與優化。這種方式大幅提高了資源利用效率，有助于更好地滿足項目進度要求。該平臺與5G、工業互聯網等新一代信息技術深度融合，使得電力系統內部各項目部門及參建方之間的信息流通暢通，數據共享實時同步。

2.3 智能監控系統實現全過程監控

通過各類傳感器和檢測設備，智能監控系統（圖3）實現了對工程全過程的高頻次數據采集和狀態檢測，克服了以往監測數據存在斷層的問題，實現了真正意義上的全流程監控。該系統具備強大的模型分析和預測功能，利用機器學習等算法，能夠基于多源異構監測數據，動態識別工程實施中出現的各類異常情況和故障跡象，包括安全隱患。系統會根據問題的嚴重程度進行智能預警，為工程風險防控提供有力支持。通過深度的信息系統集成，這一監測預警系統與項目管理實現了無縫對接。各類預警信息能夠通過移動網絡等技術形成閉環反饋，快速傳達到管理和決策平臺。這樣的集成能力支持將預警信息迅速轉化為管控指令，并實時傳達和落實，從而大幅提升了事故應急和風險管控的主動性與有效性。

3 人工智能賦能電力工程進度管理的效果

3.1 有效壓縮工期，提升質量

人工智能技術賦能后的電力工程進度管理，可以實現計劃編制、資源調配和過程管控的全流程智能化，不僅顯著壓縮工期，還可有效提升工程質量。智能算法優化確定合理可行的最短工期計劃，通過學習分析國家電網有限公司2703 項歷史項目數據和多場景仿真，科學預判工程任務的最佳時序和路線圖，使工期安排既充分考量風險，又最大限度壓縮時間軸。通過中國電力科學研究院基于20 個電網項目的對比試驗可知，可將工期縮短20% 以上。智能監控系統可基于圖像、信號等多源數據判斷工序實現效果，及時發現質量風險或進度偏差，并推薦可行的改進策略，助力工程師修正偏差。根據中國南方電網有限責任公司智能工程管理系統在廣東一批變電站項目中的運用評估可知，質量合格率和進度達成率分別提高了25%和20%。

3.2 大幅提高資源利用效率

建立工程資源預測模型，利用機器學習算法持續訓練優化，可提高預測精度，使材料和設備的儲備調配更加準確、及時，可大幅提高平均庫存周轉速度。例如，國家電網公司華東分公司在資源調度系統應用后，顯示庫存周轉率提高了28%。而構建綜合考量時間約束和任務優先級的智能調度優化機制，動態尋找資源匹配配置的最優解，減少因等待或臨時調配導致的資源損耗，可降低資源損耗工期比例。通過工業互聯網和信息化手段，提高項目參建各方、分包隊伍之間的協同程度，建立統一的資源池，實現資源共享，可使整體資源供需缺口大幅減小，確保供給與使用的精細化匹配。

3.3 管理決策更加科學化

人工智能技術賦能電力工程管理后，實現了決策過程的精細化指導、智能化支持和科學化提升，顯著改善了管理決策質量。例如，國家電網公司通過構建項目多源數據驅動的知識決策圖譜系統，整合公司內部的項目進度、資源、風險、仿真等多維異構數據，實現對項目全景實時監測，為決策者提供全面細粒度的視野支持，經過相關人員評估決策失誤率降低到23%。而設立基于深度強化學習的管理模擬決策平臺，決策者可在該平臺中輸入不同選擇方案并評估效果，系統給出科學評分，輔助決策者預測并選擇最優決策。中國電力建設集團公司內部使用該系統后，決策質量得分提高了31%。中國水電建設集團公司通過構建工程師協同決策支持系統形成知識庫，并輔之以預測模型，使決策過程更加透明可追溯，同時保證了決策的系統性與整體性。針對用戶的評測顯示，使用該系統后，決策的邏輯性與準確率分別提升了38% 和20%。

4 結束語

人工智能賦能可有效解決電力工程管理長期以來的痛點和難題，使管理決策和施工建設更加精細化、智能化和科學化，大幅提升電力工程的規劃水平、資源配備能力和管控效能。未來，人工智能在電力工程領域的廣泛滲透和深度融合，將助推電力工程向著更高質量、更高標準的建設方向發展。

參考文獻

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