智能化技术在电力施工管理中的应用研究

引言

电力基础设施作为国家能源安全与经济发展的重要支撑，其施工管理质量直接影响工程整体效益与运行安全。随着工程规模扩展与现场环境复杂性提升，传统人工驱动的施工管理模式难以满足多维协同与实时控制的技术需求。智能化技术的发展为解决上述问题提供了全新路径，通过引入数字建模、智能感知与自动化决策，逐步实现施工现场的系统优化与动态调控，为构建现代化电力工程管理体系提供了现实基础。

1.智能化技术体系与关键技术分析

1.1 智能化技术的分类与集成架构

智能化技术在电力施工管理中的系统化应用，基于分层架构理念，通常划分为感知层、网络传输层、平台层与应用层。感知层以各类传感器、定位装置和边缘设备为基础，实现对施工现场环境、人员、机械设备运行状态等要素的多维感知。网络传输层依托 5G 通信技术、工业以太网等手段，保障海量异构数据的实时、稳定、高速传输。平台层以云计算与大数据平台为核心，完成数据存储、处理与挖掘，支撑上层决策逻辑。应用层则聚焦于施工计划模拟、安全监测、资源调度等具体管理功能，借助 BIM、AI、数字孪生等技术实现功能集成与系统联动，从而构建全生命周期的智能化管理体系[1]。

1.2 关键智能化技术分析

在电力施工管理中，关键智能化技术主要包括建筑信息模型（BIM）、物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析、数字孪生等。BIM 技术提供三维可视化建模能力，使施工过程中的结构构件、进度计划与资源配置高度集成，提升工程信息的透明度与可控性。物联网通过部署传感网络实现现场状态的实时监控，为风险识别与施工调度提供动态数据支撑。人工智能技术在图像识别、行为分析与预测建模方面展现出高效能力，尤其适用于进度预测与安全异常识别场景。大数据平台则承载施工全流程数据的采集、融合与分析，为高维度数据提供处理支持。数字孪生技术通过构建虚拟场景与现实场景的双向映射，实现施工方案的动态仿真与运维联动，推动施工管理智能化向系统协同与自适应演进。

2.智能化技术在电力施工各阶段的应用机制

2.1 前期准备阶段的智能规划

前期准备阶段是电力工程实施的战略起点，其智能化主要依赖多源数据融合的规划平台构建动态模型体系。在选址与路径规划方面，集成 GIS空间数据与 BIM 建筑构型模型，可实现 10 米级精度的线路走向仿真分析，优化线路避障与施工便捷性。基于 AI 算法的地质风险预测模型（如随机森林与支持向量机）在电力隧道建设中可实现 87% 以上的风险识别准确率。资源配置方面，利用遗传算法和粒子群优化算法进行施工设备与人力资源初步调度，形成多目标调度优化方案。工程计划模拟系统通过模拟关键路径法（CPM）与施工逻辑网络，能够精确控制施工总工期浮动范围在 ±5% 以内。此外，通过 BIM+4D 进度管理模型，可提前检测 80% 以上的空间冲突，避免因设计失配造成的施工延迟，为后续阶段提供稳定的技术路径支持。

2.2 施工实施阶段的智能协同

施工阶段智能化管理强调多系统联动与实时数据驱动的精细化协同机制。施工现场布设的 IoT 设备（如 RTLS 定位器、视频监控模组、振动传感器等）可实现对设备运行状态、人员位置与环境参数（温度、湿度、PM2.5 等）的毫秒级感知，数据采集频率可达 1Hz 以上。智能调度系统通过规则引擎与动态优化算法，对高负载设备如混凝土泵车、塔吊等实施实时路径调度，施工效率平均提升 18% 。AI 图像识别系统集成于安全监测子系统中，可对违章作业、未穿戴安全装备行为进行 90% 以上识别准确率的实时分析。基于边缘计算网关的现场数据预处理装置，有效减轻云平台负荷，提升整体响应速度 35% 以上。通过数字孪生场景控制平台，施工管理人员可对作业流程实施虚拟同步调控，构建人-机-环系统的闭环协同机制，实现精准施工控制与施工节奏优化[2]。

2.3 验收与交付阶段的智能控制

在验收与交付阶段，智能化控制聚焦于数据闭环管理、质量全流程追溯及竣工信息数字化归集。基于激光雷达（LiDAR）与 BIM 模型对接技术，可实现毫米级误差范围内的结构尺寸精度检测，对钢结构误差控制在 ±3m m 以内。搭载 RFID 标识系统的构件与设备在安装完成后，通过统一编码自动上传至竣工数据库，实现 95% 以上的构件自动识别率。AI 辅助质量审查系统基于历史缺陷图像训练模型，可在 0.2s 内完成单一表面缺陷识别与分类。全过程施工数据通过区块链分布式存储技术进行多节点加密固化，确保数据篡改概率小于 10-9，有效提升验收资料的真实性与可追溯性。交付阶段数字档案系统实现与后期智能运维系统的无缝衔接，为运行维护阶段提供精度达 97% 的结构性能与设备寿命预估数据支持，形成闭环数字工程管理链条。

3.智能化施工管理系统构建与集成路径

3.1 系统架构设计

智能化施工管理系统的架构设计应遵循分布式协同与模块化集成原则，构建“感知—传输—平台—应用”四层技术结构。在感知层，通过部署超过 100 个环境与状态传感节点，实现施工区域 100% 无盲区覆盖。传输层采用工业 5G 通信协议，网络时延控制在 10ms 以内，保障现场数据高频、低延迟传输。平台层基于云边协同架构，设计数据吞吐能力达到 2000 条/s，支持多任务并行处理。应用层面通过微服务化架构划分进度管控、质量追踪、风险预警等子系统，支持系统按需扩展与灵活部署。系统整体采用 RESTful API 通信标准，确保各模块之间的信息互操作性和开发独立性，构建稳定、可演化的智能管理基础架构。

3.2 技术集成与平台搭建

技术集成阶段以异构系统的数据兼容性与业务逻辑一致性为核心，平台搭建采用集中式主控与分布式节点并行架构。通过引入多源数据融合引擎，实现来自 BIM 模型、IoT 设备、项目管理系统的数据统一调度，数据整合延迟控制在 5s 以内。平台构建采用 Kubernetes 容器集群，具备自动弹性扩展能力，负载均衡精度控制在 ±3% 。数据存储系统基于分布式 NoSQL 数据库，具备 PB 级存储容量与 99.99% 的高可用性。前端系统通过 WebGL 渲染引擎实现施工状态三维可视化交互，配合图数据库引擎构建工程知识图谱，支撑平台对施工逻辑与结构关系的高效建模与动态推理，提升施工信息链条的响应能力与技术联动效率[3]。

3.3 管理机制与制度支撑

智能化施工管理系统的有效运行依赖于制度性保障与组织架构重构。应构建基于数据驱动的分级权限管理机制，采用 RBAC 模型进行角色权限划分，控制层级精度不低于三级。项目组织架构需设立智能化运营专职部门，配备数据分析工程师、系统集成师与平台维护技术人员，实现系统运行故障恢复时间控制在 30 分钟以内。制度方面需制定标准化的数字流程规章，包括数据采集周期规范（最小周期 1s）、质量异常响应流程与风险等级划分体系。同时，应构建绩效考核机制，将施工数据采集完整度、异常上报及时性与智能系统使用率纳入考评指标，驱动施工现场全体参与者形成基于智能系统的数据行为闭环，确保管理平台持续稳定运行与效能提升。

4.结语

总而言之，智能化技术已成为推动电力施工管理系统性变革的关键动力。从工程前期的精细化规划，到施工过程的多源协同控制，再到竣工交付的高效质量管理，智能化手段实现了对施工全过程的深度嵌入与动态优化。通过构建多层级技术体系与平台化管理结构，施工现场的安全性、效率与可控性显著提升，为传统电力工程管理方式注入了数据驱动的智能逻辑，推动行业迈向高效、精准与智能的新阶段。

参考文献

[1]李树国.智能化监控技术在电力基建工程管理中的应用[J].建设科技,2024,(S1):91-93.

[2]彭扬凡,潘成龙.智能化技术在电力电缆施工中的应用[J].电子技术,2024,53(09):210-211.

[3]刘建东.智能化技术在电力施工现场作业管控中的应用[J].科技与创新,2024,(03):168-171.