基于人工智能技術的電力配網工程施工安全管理技術研究

【關鍵詞】人工智能技術；電力配網工程；施工安全

引言

電力配網工程是現代城市基礎設施建設中的一項重要內容，肩負著保障電力供應安全和穩定運行的重要責任。但由于電力配網在建設過程中涉及設備安裝量大、線路鋪設量大、施工環境風險大等諸多問題，其安全管理一直是建設過程中需面臨的核心問題。傳統安全管理模式多依靠人工巡檢和經驗判斷等方式，雖對施工基本安全有一定保證，但是當面臨強度大，復雜性強的建設任務，在安全管理中常常會出現反應滯后，隱患識別不完整，事故預防能力不強等問題。特別是面對變化多端的施工環境和突發事件時，傳統方法很難給予充分的支撐。

在過去的幾年中，AI技術經歷了飛速的進步，并在眾多領域實現了明顯的突破。尤其在圖像識別，深度學習，數據挖掘以及智能決策領域，AI技術已經逐漸被運用到各種工程施工管理當中并顯示出巨大潛力。

一、電力配網工程施工傳統安全管理模式的局限性

（一）安全隱患識別的滯后性

傳統模式中的安全隱患一般都是依靠人工巡檢和經驗判斷的方式加以辨識和治理[1]。因施工現場環境復雜多樣、施工任務重，人工巡檢頻次和準確性往往達不到高標準的安全需要，致使很多隱患沒有能夠第一時間得到排查：一方面施工人員安全意識、經驗水平參差不齊，一些隱患會由于主觀疏忽或者操作失誤被忽略；另一方面人工巡檢在時間上存在很大的滯后性，巡檢者的檢測往往落后于實際風險，造成安全隱患無法及時處理。這種滯后性使隱患常常發展得更為嚴重，甚至造成事故。在建設過程中所產生的各類數據及信息通常很難進行及時集成和分析，而傳統的安全管理模式對于施工現場實時監控及數據處理的能力還不夠強，沒有一套科學全面的安全隱患預警機制。

（二）現場監控的不足

由于施工現場一般覆蓋多個作業點且涉及施工環境復雜，常規監控手段多依靠人工巡查及受限的視頻監控系統，這導致可有效監控的范圍很窄，同時還不能做到各細節全覆蓋。現場存在的安全隱患由于沒有實時監控手段，常常很難被及時檢測出來，特別是大型施工項目，員工分布廣，操作內容繁雜，監控人員通常很難對其進行全程和全方位監管。與此同時，傳統監控系統一般僅能實現靜態錄像監控，缺乏動態風險預警分析，針對某些隱蔽性和突發性較強的安全隱患很難有效地給出預警并介入。更重要的是，人工巡查主要靠人的工作經驗與主觀判斷，容易導致一些風險被忽略或者漏掉。特別是在高強度、高風險的施工任務中，工作人員比較容易勞累、疏忽大意或者判斷失誤，從而引發安全事故。所以傳統現場監控模式既不能滿足電力配網工程施工安全監控所需求的高效性與實時性，也極大地影響了安全隱患的辨識與預防效果，迫切需要通過引進現代化技術手段，實現對施工現場更加智能化，綜合性的安全管理[2]。

（三）安全決策的響應速度與準確性問題

傳統模式中，安全決策多依靠人工判斷與經驗積累，一般以現場工作人員反饋、定期檢查、會議討論的方式來完成，這一決策過程常常落后于實際問題。在施工現場出現突發事故或者潛在風險的情況下，決策人員需依靠對現場信息的采集與上報，并在一段時間后對其做出評價與探討，這種響應機制，在高風險、高動態的施工環境中，表現得特別遲緩。特別是在復雜施工環境中，事故發生通常具有突發性，多種因素相互交織，常規決策模式很難對安全隱患做出迅速而準確的判斷與處理[3]。決策人員在理解現場狀況時常常會出現滯后性，很難及時把握安全的最新動向，從而使得決策過程的準確性大大降低。另外，在傳統模式中，安全管理人員的決策通常局限于個人經驗與主觀判斷，忽視大數據分析，風險評估等科學方法，致使決策過程可能產生片面性或者誤判，從而進一步增加事故的危險性。因此傳統安全決策模式已經不能適應現代電力配網建設快速響應、高精準度等要求，迫切需要通過構建智能化決策支持系統，將實時數據分析與AI技術相結合，更有效、更精準地進行安全決策。

二、電力配網施工安全管理的挑戰

（一）環境因素的復雜性

電力配網工程一般都是在多種復雜多變的環境情況下實施的，其建設地點可能會涉及城市、郊區、山區等多地區，不同地區的氣候條件、地形地貌、基礎設施狀況、交通條件等各不相同，這些都會給建設帶來深刻的影響：比如在山區或者是偏遠地區開展電力配網施工，往往要面對強降雨，風雪以及冰凍等極端氣候環境的影響，這些自然因素都會大大增加施工人員的操作難度和施工設備的安全隱患；施工環境中的高電壓設備、結構復雜的地下管網、交叉作業等因素也加大了安全風險的不可預知性；施工現場的環境污染問題、噪聲問題以及有害氣體問題也會給施工人員的健康與安全帶來潛在的威脅，例如在一些特殊的場合，施工環境中的化學品，燃料等危險物質泄漏會導致火災或者爆炸事故。由于這些環境因素具有多樣性和不可控性等特點，常規的安全管理模式通常很難處理這些復雜的變化，不能實時地對各類環境因素進行綜合監測與評價，導致在施工中存在安全隱患。

（二）設備故障與自然災害等不可控因素

電力配網工程中涉及數量眾多的高壓電氣設備、機械設施以及它們復雜的安裝調試過程。設備在長時間的運行過程中有可能發生故障或者老化等問題，特別當設備處于高負荷運行或者極端環境情況時，故障頻率顯著提高。如變壓器，開關設備和電纜等關鍵設施發生故障時，有可能造成整個施工現場停工，嚴重者還會引起電氣火災和電擊等安全事故。除此之外，在施工中還難免會遭遇自然災害的侵擾，例如臺風、暴雨、地震、雷擊等，這不僅會對施工進度造成直接的影響，同時也會給施工人員及設備帶來極大安全威脅。尤其是電力配網建設通常是在室外場地，天氣情況多變，自然災害發生較為難以預料，常常會造成設備受損，建設中斷乃至人員傷亡等問題。傳統安全管理方式通常很難預見到這些突發因素，應急預案不得力，實時監控手段不到位，易造成事故擴大，損失加劇。

三、AI在電力配網工程施工工程施工中的應用現狀

（一）智能監控系統

在AI技術飛速發展的今天，傳統安全監控方式已經逐步被智能化監控系統取代，它們可以對施工現場各種數據進行實時收集，包括視頻監控、環境監測和設備狀態監控，通過深度學習和圖像識別實現實時的數據分析處理。該智能監控系統能自動識別施工現場是否存在設備故障、人員操作失誤、違反規定進入危險區域等隱患，并及時告警并采取措施，從而大大提高安全監控精度及反應速度。相對于傳統的人工巡查模式，該智能監控系統可以覆蓋更為廣闊的施工區域對施工過程的每個細節進行全天候和全方位的監測，降低人工巡查盲點與遺漏，提升隱患識別的及時性和準確度。另外該智能監控系統可與大數據分析相結合，實時分析施工現場各種數據，確定潛在風險因素并對施工中可能發生的安全問題做出預測，對管理者進行科學決策支持有利于迅速作出應急響應[45]。

（二）自動化巡檢與故障診斷

在電力配網工程建設中，自動化巡檢及故障診斷技術的運用顯著提升了建設管理效率及準確性，已經成為現代智能化建設中的一項重要內容。在AI技術日益進步的今天，依靠人工巡查的傳統模式已經逐步被效率更高的自動化巡檢系統所代替。這些系統采用無人機、智能機器人和智能傳感器，可以自動地完成施工現場巡檢工作，特別適用于部分高壓電力設備、在難以達到的地區或者是環境比較復雜的施工地區，采用自動化巡檢系統能夠代替人工進行復雜而又危險的巡檢，保證了施工的安全性。同時這些智能設備可以實時獲取現場數據并利用深度學習與模式識別技術對其進行數據分析以自動檢測設備在工作過程中是否存在異常，如設備溫度的異常，電流電壓的波動，設備的老化。系統在確定潛在的故障后，能及時報警，自動對故障原因進行診斷，甚至給出修復或替換的意見。

（三）安全風險預測與管理系統

伴隨著AI，大數據分析以及機器學習等技術的進步，傳統安全管理方式已經逐漸轉變為智能化與數據化管理。安全風險預測與管理系統將施工現場人員定位、設備狀態、氣象變化和作業進度等多種數據集成在一起，并采用機器學習算法對其實時分析，能夠對可能存在的安全風險進行事前辨識，為施工管理人員提供科學預警與決策支持。通過深度挖掘歷史數據、模式識別等方法，這些系統可以構建安全風險模型并預測出施工期潛在事故類型及風險區域，及時進行風險預警，以避免人為判斷的主觀性與滯后性。通過實例表明，在施工現場發生設備故障、環境條件不正常或者施工人員違反安全操作規程等情況下，該系統能自動識別和提前報警，提示管理人員采取適當對策。該安全風險預測與管理系統在提高風險管理效率與準確性的同時，可以通過智能化數據分析，給出有針對性地安全措施建議，有助于施工團隊對作業方案進行優化，減少安全事故發生概率。

四、基于AI的電力配網施工安全管理技術

（一）AI技術在電力配網施工安全管理中的應用框架

以AI為核心的電力配網建設安全管理技術主要通過建立集成化智能化應用框架來全面提高建設安全管理效率與精確性。框架一般由數據采集、實時監控、風險預測與管理、決策支持以及應急響應幾個模塊組成：數據采集模塊是構成整個構架的基礎，它通過將傳感器、監控攝像頭和無人機安裝到施工現場，實時獲取施工現場的人員行為、設備狀態、環境參數和氣象條件等多種數據，再將上述數據傳輸到中央處理系統中，并對其處理分析；接著，以AI技術為核心的實時監測系統通過圖像識別和深度學習對施工現場存在的安全隱患進行自動分析和及時報警，從而規避傳統人工巡查存在的局限性；然后安全風險預測管理模塊采用大數據分析及機器學習算法，根據歷史數據及實時監測信息，對施工期潛在安全風險進行預測，比如設備故障、自然災害、操作不當等，并且事先做好預防措施；決策支持模塊將各種信息集成到一起，為施工管理人員的決策提供智能化支持，保證了對復雜施工環境中的施工情況能迅速作出科學準確判斷。

（二）基于AI的施工安全隱患識別的關鍵技術

圖像識別技術：利用計算機視覺技術識別施工現場中的非法操作、未佩戴安全帽等違規行為；識別各種潛在的安全隱患，如裸露的電線、不穩定的腳手架等。數據分析技術：通過大數據分析技術對收集到的各類數據進行深入分析，找出可能的風險因素，如異常的溫度、濕度或者噪音水平。機器學習技術：系統通過不斷學習歷史安全事故數據和日常操作數據，優化風險評估模型，提高隱患識別的準確性和預警的及時性。

（三）AI在施工人員安全行為管理中的應用

在電力配網的建設過程中，施工人員的安全行為管理是確保施工現場安全的關鍵環節，AI技術的引入為這一管理過程提供了更高效、更精確的解決方案。AI借助計算機視覺，傳感器網絡以及機器學習等諸多技術手段可以實時監測并分析施工人員行為。比如智能攝像頭以及圖像識別技術能夠自動檢測施工人員是否穿戴了符合安全規范的個人防護裝備（如安全帽、絕緣手套以及防護鞋）和是否遵守安全操作規程（如在運行設備過程中防護工具的正確佩戴情況和避免進入危險區域的情況）。當系統檢測到施工人員安全行為未達到規定要求時，會馬上發出報警，提醒當事人采取措施進行整改，整個過程根本不需要人為干預，大大提高安全檢查效率及準確性。

結語

以AI技術為基礎，對電力配網工程施工進行安全管理，顯著提升了施工現場的安全性與管理效率。通過智能監控，自動化巡檢及風險預測，可以實時辨識安全隱患，準確預警，從而有效地減少事故風險。盡管如此，AI在該領域的應用仍面臨一些技術與數據處理挑戰，但隨著技術的不斷進步，AI將在電力配網施工安全管理中發揮越來越重要的作用，推動安全管理向智能化、自動化方向發展。

參考文獻：

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[4] 沈彬彬.電力配網架空線路工程施工的關鍵技術探究[J].電力設備管理，2024（16）：223225.

[5] 孫春輝，田康.電力配網架空線路工程施工技術的思考[J].電氣技術與經濟，2024（03）：347348+351+354.