电力工程施工安全风险预警模型构建及动态防控策略研究

引言：

电力工程作为能源基础设施建设的关键领域，涵盖输变电、配电、发电等多个环节，施工过程涉及大量高空、高压、大型设备及复杂作业环境。近年来，随着工程规模与技术复杂性的提升，安全生产压力持续增大。传统的安全风险管理多依赖人工经验和事后处置，缺乏前瞻性、系统性和智能性，无法有效应对高风险、高不确定性施工现场的需求。随着信息化、大数据、人工智能等技术的快速发展，基于数据驱动的风险预警与动态防控模式逐渐成为电力工程安全管理的重要发展方向。本文结合行业实际，系统梳理电力工程施工安全风险类型与致因机制，构建多源数据支撑的智能预警模型，探索动态防控策略，为推动电力工程施工安全管理升级提供理论与实践支撑。

一、电力工程施工安全风险特征及管理现状分析

电力工程施工现场的安全风险主要表现为危险源多样、风险变化快速、事故后果严重等特点。风险类型包括触电、高空坠落、机械伤害、物体打击、起重伤害、火灾爆炸等。其成因涉及人员操作失误、设备故障、作业环境恶劣、管理不规范等多个方面。当前，行业普遍采用安全技术交底、隐患排查、现场巡检等传统手段进行风险管理，但在大规模、复杂化施工场景下，面临风险识别滞后、风险预警不及时、应急响应慢等突出问题。此外，数据采集手段单一、风险评价主观性强，导致安全管控存在“ 盲区”和“ 空档” 。在政策与科技驱动下，部分企业已开展基于大数据、物联网和人工智能的试点，但行业整体智能化、系统化水平仍有较大提升空间。因此，急需构建科学的风险预警模型和动态防控体系，实现从静态、被动管理向主动、智能、动态防控转型。

二、电力工程施工安全风险预警模型构建方法

科学的风险预警模型应具备多源数据融合、动态风险识别、智能预警响应等特征。首先，需建立多维度风险指标体系，涵盖人员素质、设备状态、环境条件、管理流程、作业工序等核心要素。基于施工现场物联网感知终端，采集关键工艺参数、环境信息、人员行为等实时数据。通过历史事故案例、隐患数据库与在线监测数据进行数据清洗、特征提取与建模。采用层次分析法（AHP）、模糊综合评价、机器学习等方法，构建施工安全风险的量化模型，实现对不同作业阶段和工序的风险实时评价。结合神经网络、决策树等算法，训练风险预警模型，提升风险预测准确性和智能响应能力。模型输出应分为风险等级评估与动态预警信号，推动现场安全管理人员及时干预与管控。多源异构数据的集成与智能分析，是实现高效风险预警模型构建的基础。

三、电力工程施工动态防控策略体系设计

电力工程施工安全风险的动态防控，强调全过程、多环节、闭环式管理。首先，完善施工现场数据感知与集成平台，利用传感器、摄像头、移动终端、智能穿戴等设备，实现对关键作业区、危险点的全时段实时监控与数据采集。其次，依托风险预警模型，建立多级动态预警响应机制，根据风险等级自动触发现场警报、信息推送、应急联动等措施。第三，实施隐患治理闭环管理，对预警信号和排查隐患实行分级整改、责任落实、时限管控与复查验收，确保隐患整改全流程闭环。强化作业许可、交底培训和现场督查，提升人员安全意识与自主管控能力。推动安全生产标准化、流程化建设，将智能预警结果与日常管理考核、绩效评价深度融合。结合大数据分析，持续优化风险防控策略，动态调整重点区域和环节的管控措施，实现对复杂施工环境下的精准管理和科学决策。

四、电力工程施工风险预警与防控一体化应用成效

智能化风险预警模型与动态防控体系的应用，显著提升了电力工程施工现场的安全管理水平。实践证明，多源数据驱动的模型能够及时发现隐患苗头，提前预警高风险作业，缩短了事故响应时间。风险预警机制与闭环整改体系协同运行，有效减少了安全事故的发生频次和损失程度。动态防控策略推动了隐患排查的精准化、整改过程的信息化和责任落实的可追溯性。智能预警模型还推动了管理流程优化，降低了安全管理的人力和资源消耗。通过实时数据监控与智能分析，提升了安全管理的科学性和主动性。数据积累和模型持续迭代，为企业建立了长期、系统、可持续的安全风险管理机制，推动了电力工程施工现场本质安全水平的持续提升。实际应用还带动了施工现场安全文化的转型，增强了全员安全意识和自主管理能力，为企业高质量发展和可持续建设奠定坚实基础。

五、进一步优化电力工程施工安全风险预警与防控体系的建议

针对当前电力工程施工安全风险预警模型与动态防控体系建设中的不足，提出以下优化建议：一是加大信息化、智能化基础设施投入，提升现场数据采集与集成能力，推进物联网、边缘计算、大数据等新技术深度应用。二是完善多源异构数据管理与分析平台，实现数据标准化、自动化与高效共享，提升模型训练与风险识别能力。三是加强跨部门协同与行业经验共享，构建多层次、全方位的风险管理网络。四是健全动态防控流程与考核机制，推动安全风险防控与企业日常运营、绩效考核、奖惩制度等深度融合，提升防控体系的执行力和持续改进能力。五是鼓励企业自主创新，开展风险预警与智能防控的示范试点和实践总结，为行业标准和政策制定提供实践基础。未来，随着智能感知、数据融合与人工智能技术的不断发展，电力工程施工安全风险管理将更加智能化、科学化和精细化。

结论

本文系统梳理了电力工程施工安全风险的成因与特点，构建了基于多源数据融合与智能算法驱动的风险预警模型，提出了全过程动态防控策略。研究表明，风险预警模型和动态防控体系的结合，能够有效提升电力工程施工现场的风险识别与管控水平，降低安全事故发生率。建议持续推动数据技术与智能预警模型创新，完善动态防控体系，强化现场管理与全员安全素养，为电力工程安全生产和行业数字化转型提供坚实保障。

参考文献：

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