輸變電工程施工質量數字化監管體系研究

傅遙 韋婉 廖得富

摘要：隨著現代化建設的加速和信息技術的快速發展，數字化監管已成為提高施工質量、確保工程安全的關鍵。本文首先分析當前輸變電工程施工中的質量監管問題及其成因，然后闡述數字化監管的目標和監管內容，接著提出基于大數據、物聯網、云計算和人工智能技術的輸變電工程施工質量數字化監管體系模型，最后提出體系模型的實施與管理計劃，以供參考。

關鍵詞：輸變電工程；施工質量；數字化監管

DOI：10.12433/zgkjtz.20233408

輸變電工程是電力系統中的重要組成部分，其施工質量直接關系到電網的安全穩定運行。傳統的施工質量監管方法主要依靠人工巡檢和經驗判斷，存在信息不對稱、監管難度大、監管效果不穩定等問題。隨著信息技術的快速發展，數字化監管體系成為實現施工質量監管的重要手段。電力行業的信息化建設不斷推進，也為數字化監管體系的實施提供了基礎設施和數據支持。輸變電工程施工質量數字化監管體系的構建也成為輸變電工程數字化監管發展的關鍵步驟。

一、工程施工質量監管現存問題和挑戰

當前，輸變電工程施工質量監管仍存在很大問題。首先，監管力量不足，監管部門的人力、物力、財力等資源有限，無法全面監管所有的輸變電工程，會導致難以發現一些施工質量問題。監管手段相對滯后，傳統的監管手段主要依靠人工巡視、紙質文件審核等方式，效率較低，無法及時發現和解決施工質量問題。其次，不同地區、不同監管部門對輸變電工程施工質量的監管標準和要求存在差異，導致施工單位在不同地區施工時，需要面對不同的監管標準，會增加施工難度和成本。再次，數字化監管技術在輸變電工程施工質量監管中的應用還不夠成熟，缺乏統一的數字化監管平臺和標準，無法實現信息共享和數據交互。最后，一些施工單位為了降低成本和提高利潤，采用低質量的施工材料，或在施工過程中存在違規行為。

二、輸變電工程質量數字化監管

（一）工程施工質量數字化監管內容

數字化是適應能源革命和數字革命相融并進趨勢的必然選擇，基于數字化的輸變電工程施工質量監管，確保電網工程施工符合相關標準、規范和設計要求，實現質量合規性的目標。確保電網工程施工過程中的質量可控，通過監管施工組織、質量控制流程、施工計劃等，實現施工質量的可控性目標，并通過監管施工過程中的質量管理體系、質量評估和分析等，實現施工質量的持續改進目標。確保電網工程施工過程的安全性，通過監管施工現場的安全管理、施工安全規程等，實現施工安全的目標。具體的監管內容包括以下幾方面：

第一，制定和執行電網工程的質量計劃，明確質量標準和要求，確保施工過程中的每個環節都符合質量標準。第二，通過數字化工具和傳感器設備實時監控關鍵參數和指標，包括溫度、濕度、振動以及施工工序的執行情況，并將施工過程中的質量數據以數字化形式采集和記錄，包括監測數據、檢測結果、驗收記錄等，確保數據的準確性和可追溯性。第三，根據實時監控數據和質量標準，及時進行質量控制措施的調整和改進，確保施工質量符合要求。第四，進行定期或不定期的質量檢測和評估，通過數據分析和指標評估，發現潛在的質量問題，并及時采取糾正措施。第五，及時處理和解決施工過程中出現的質量問題，同時進行問題的深入分析和原因追溯，防止類似問題再次發生。第六，建立監管機制和責任制度，對施工過程中的違規行為進行監督和處罰，確保施工質量的合規性和可靠性。

（二）適用于輸變電工程的技術

1.傳感器技術

利用溫度傳感器、濕度傳感器、振動傳感器等各種傳感器，實時監測施工現場的環境參數，例如，施工材料的溫度、濕度，設備的振動情況等。

2.物聯網（IoT）技術

將傳感器、監測設備等物理設備與互聯網連接，實現設備之間的數據交互和遠程監控。可以通過物聯網技術將施工現場的數據傳輸到監管部門或相關人員的終端設備上，實現遠程監管。

3.數據存儲和處理技術

利用數據庫、分布式文件系統等技術，存儲和管理傳輸過來的數據。同時，使用大數據技術分析和處理大量的數據，發現潛在的質量問題。

4.數據可視化技術

利用數據可視化工具，將分析結果以圖表、報表等形式展示出來，將復雜的數據轉化為直觀、易懂的圖形界面，以便監管部門或相關人員進行查看和分析。

5.人工智能（AI）技術

利用機器學習、數據挖掘等人工智能技術，對施工過程中的數據進行模式識別、異常檢測等分析，以發現潛在的質量問題。人工智能技術可以幫助自動化分析大量的數據，提高監管效率。

6.無人機技術

利用無人機進行航拍和巡檢，實時獲取施工現場的圖像和視頻數據，幫助監管部門進行遠程巡檢和質量評估。

通過以上技術，可以實現對輸變電工程施工質量的實時監管和精細管理，提高監管效率和質量控制水平。同時，數字化技術還可以實現數據共享和協同，促進各方的合作和信息交流，推動整個行業的發展和進步。

三、輸變電工程施工質量數字化監管體系

（一）體系框架搭建

1.應用層與業務邏輯層

應用層是用戶與監管平臺交互的界面，業務邏輯層是對用戶的操作進行分析和處理的核心部分。應用層與業務邏輯層之間的邏輯關系主要是用戶通過應用層進行操作，業務邏輯層對用戶的操作進行分析和處理，再通過應用層向用戶展示。

2.業務邏輯層與數據層

業務邏輯層需要從數據層獲取施工現場的數據，通過分析和處理，進行質量評估和預警。數據層是對施工現場數據進行采集、存儲和管理的核心部分。業務邏輯層與數據層之間的邏輯關系主要是業務邏輯層需要從數據層獲取數據，并進行分析和處理，再將結果返回給數據層進行存儲和管理。

3.數據層與技術支持層

數據層需要進行數據的采集、存儲和管理，還需要進行數據的加密、權限管理等安全保障措施。技術支持層是對平臺進行技術支持和安全保障的核心部分。數據層與技術支持層之間的邏輯關系主要是數據層保障數據安全，技術支持層則提供技術支持和安全保障措施。

通過上述體系框架，層層推進可以實現對輸變電工程施工質量的數字化監管和精細管理，提高監管效率和質量控制水平。各層次之間需要進行數據傳遞和信息交互，實現平臺的功能和目標。同時，需要考慮各層次之間的耦合度和協同性，確保平臺的整體效率和穩定性。各層次之間的協同關系是整個平臺運行的關鍵，需要進行有效的協調和管理。

（二）體系的實施和管理

第一，監管部門要制定相關的政策和標準，明確數字化監管的目標和要求，并根據監管政策和標準，選擇適合的數字化技術和設備，使用傳感器、監測設備、物聯網技術、大數據分析平臺等，實現數據采集、傳輸、存儲和分析等功能。

第二，選擇合適的數據庫、分布式文件系統等技術，搭建一個可靠、安全、高效的數據管理系統，存儲、管理和分析采集到的數據。在施工現場配置和安裝相應的監測設備和傳感器，實時采集施工現場的各項數據，例如，溫度、濕度、振動等環境參數以及設備運行狀態等。此外，建立數據采集和傳輸機制，將數據通過物聯網技術傳輸到監管部門或相關人員的終端設備上。

第三，建立數據分析和預警機制，利用大數據分析、機器學習等技術，對存儲的數據進行分析和挖掘。可以建立模型和算法，實現質量問題的預警和風險評估。建立相應的報警和預警機制，及時通知相關人員，并為監管部門和相關人員提供培訓，使其熟悉數字化監管系統的使用和管理。建立相應的管理機制，確保數字化監管系統的正常運行和數據的安全性。定期對數字化監管系統進行監督和評估，檢查系統的運行情況和數據的準確性。根據評估結果，及時進行調整和改進，從而增強監管效果，提高質量控制水平。

四、結語

綜上所述，輸變電工程施工質量數字化監管體系可以通過應用物聯網、大數據分析、云平臺和智能傳感器等技術手段，實現對施工過程中的質量問題進行實時監控和控制。通過數據采集與傳輸，可以實時采集施工現場的各項數據，并將其傳輸到監管中心或云平臺，實現數據的實時共享和遠程監控。利用大數據分析技術，對采集到的數據進行分析和處理，挖掘其中的信息和規律，實現質量問題的預警和風險評估，繼而通過實時監控與控制，隨時查看施工現場的數據和狀態，及時發現和處理質量問題。

參考文獻：

[1]李勇.數字化技術在電力工程建設質量管理中的應用探討[J].模型世界，2020（24）：116-118.

[2]李萌.電力工程施工質量管理與控制[J].電子元器件與信息技術，2021，05（09）：57-58.

作者簡介：傅遙，工程師，主要研究方向為電力系統智能化應用；韋婉，工程師，主要研究方向為土木工程；廖得富，工程師，主要研究方向為電力工程數字化管理。