智能技术在电力工程施工质量控制中的应用

引言

在电力工程领域持续发展的进程中，施工质量控制作为保障电力系统稳定运行的关键，正面临着工程规模扩大、工艺复杂度提升等多重挑战，传统质量控制手段已难以满足现代电力工程高质量建设需求。在此背景下，智能技术凭借基于计算机科学、机器学习、人工智能等构建的先进技术体系，其具备的精准性、高效化及自主决策等特点，为电力工程施工质量控制带来了革命性变革契机。

1 智能技术应用于电力工程施工质量控制的优势

1.1 提高质量控制精度

智能技术能够实现对施工过程的精准监测和数据采集，减少人为因素的干扰，提高质量控制的精度。例如，物联网传感器可以实时采集施工设备的运行参数和材料的质量信息，人工智能技术可以准确识别施工质量缺陷，大数据技术可以对质量数据进行深入分析，这些都有助于提高质量控制的准确性和可靠性。

1.2 提升质量控制效率

智能技术能够实现施工质量控制的自动化和智能化，减少人工操作，提高工作效率。例如，无人机巡检可以快速覆盖大面积的施工现场，人工智能质量缺陷识别可以在短时间内处理大量的图像数据，BIM 技术可以实现施工过程的数字化管理和协同工作，这些都能够显著提升质量控制的效率。

1.3 降低质量风险

通过智能技术的预测和预警功能，能够提前发现施工过程中可能出现的质量风险，及时采取预防措施，降低质量事故的发生概率。例如，大数据质量风险预测模型可以预测施工过程中可能出现的质量问题，管理人员可以根据预测结果提前制定应对方案，避免质量事故的发生。

1.4 实现全过程质量追溯

智能技术能够对施工全过程的质量数据进行记录和管理，实现质量的全程追溯。一旦发生质量问题，能够快速查询相关的质量数据，追溯问题产生的原因和责任主体，为事故处理和质量改进提供依据。

2 智能技术应用面临的挑战

2.1 技术成本较高

智能技术的应用需要投入大量的资金用于设备采购、软件开发、人员培训等，对于一些中小型电力工程项目来说，可能难以承担高昂的技术成本，限制了智能技术的推广应用。

2.2 专业人才缺乏

智能技术的应用需要既懂电力工程施工技术，又掌握智能技术的复合型人才。目前，这类人才在电力工程领域相对缺乏，导致智能技术的应用效果受到一定影响。

2.3 数据安全风险

电力工程施工质量数据涉及工程机密和安全信息，智能技术的应用使得数据的传输、存储和共享更加便捷，但也增加了数据泄露和被攻击的风险。如何保障数据安全是智能技术应用过程中需要解决的重要问题。

3 智能技术在电力工程施工质量控制中的应用策略

3.1 构建智能监控系统

构建智能监控系统可借助人工智能技术升级视频监控系统，对施工现场实施实时监控，通过图像识别技术自动检测施工人员不规范行为及施工设备异常状态，发现问题即刻发出预警，以此提高监控的及时性与准确性 ; 基于物联网技术建立人员定位系统，实时追踪施工人员位置和行动轨迹，通过对人员分布数据的分析优化施工流程，确保施工人员在关键环节合理配置，同时在紧急情况下能快速定位救援，保障施工人员安全，进而间接促进施工质量提升 ; 在关键施工环节安装集成传感器，实时监测温度、湿度、压力、位移等各项参数，将监测数据实时传输至监控系统，通过数据分析对比标准值，及时发现参数异常并调整施工工艺，使施工质量符合要求。

3.2 智能供电与能源调配的质量保障

落实智能供电与能源调配的质量保障需安装智能电表以实现对施工用电情况的实时监测与数据收集，通过对用电数据的深入分析优化供电策略，保障电力供应稳定性，避免因电力不稳定影响施工设备正常运行及施工工艺执行，为施工质量奠定基础 ; 此外，借助智能电网灵活架构与强大优势，实现分布式能源的高效接入和智能化调配，根据施工需求动态调整电力供应，提升能源利用效率并降低能耗，以稳定的能源供应和高效的能源利用为施工质量控制提供良好的能源保障条件。

3.3 故障诊断和预警

故障诊断是电力系统中一个非常重要的环节，故障检测技术主要是对电流、电压、频率、相量进行实时监测和分析，利用先进的传感技术及高精度的测试仪器，能够实时监测电力系统的运行状况。如基于 PMU 的广域量测系统能够实时监测电网各节点电压、电流相位，实现对故障位置及故障性质的快速准确检测，其测量精度可达 0.01^∘ °，采样速率可达 30 次 / 秒，可大大提高检测精度与实时性。另外，人工智能技术也被越来越多的应用于故障诊断，利用机器学习、深度学习等方法，可对历史数据进行大规模分析，构建故障模式识别模型，实现智能故障诊断。以支持向量机、卷积神经网络为代表的故障检测算法能够从海量复杂运行数据中发现异常模式，并对可能出现的故障进行预警。该算法具有较高的精度和鲁棒性，能够有效地提高故障检测的效率和可靠性。此外，对电力系统进行预警也是十分重要的，预警系统是指通过对实时监测数据进行分析与处理，可以在较短的时间内发现潜在的失效风险，并给出预警信号。该系统主要由数据收集、数据处理、风险评估与发布四个部分组成，同时可基于数据挖掘的电力系统运行数据分析方法。如利用小波变换、傅里叶变换等信号处理技术，可在频域内对电流、电压信号进行分析，以发现异常频率成分，对可能出现的故障进行预警。综合分析电网运行历史数据与故障数据，可构建故障风险评价模型，实现对电网运行状态的动态评估。如基于贝叶斯网络、模糊逻辑等方法，综合考虑设备老化、环境温度、负荷波动等多因素影响，实现故障风险的精确评估与预警。同时，可利用光纤通信、无线通信、卫星通信等现代通讯技术，实现对预警信号的快速传递与准确定位。如利用光纤通信技术建立的广域保护系统，能够在几毫秒之内把预警信号传送给控制中心，使其能够及时采取措施，阻止故障的扩大与扩散。

3.4 智能化应急响应与质量追溯机制

实施智能化应急响应与质量追溯机制需建立智能化故障预警与应急处理体系，当系统监测到施工过程中的质量异常或设备故障时，即刻触发应急响应机制，自动调整施工参数或启动备用设备，同时向相关人员发送通知以采取应对措施，保障施工过程的连续性与稳定性，降低质量问题扩大化的风险 ; 另外，借助区块链等技术构建质量追溯系统，对施工各环节、各类材料及每台设备的信息进行全程记录与存储，当出现质量问题时，可快速追溯至问题根源，为质量改进及责任认定提供可靠依据，推动施工质量持续提升。

结束语

智能技术在电力工程施工质量控制中的应用具有显著的优势，能够提高质量控制精度、提升质量控制效率、降低质量风险和实现全过程质量追溯。随着智能技术的不断发展和完善，其在电力工程施工质量控制中的应用将更加广泛和深入，为电力工程施工质量的提升提供有力的技术支持，推动电力行业的高质量发展。

参考文献

[1] 代肖东 ， 李振龙 . 电力工程安装施工中的质量控制分析 [J]. 城市建设理论研究 （ 电子版 ），2025（15）：7-9.

[2] 李成欢 . 电力工程输电线路施工技术及质量控制的探究 [J]. 科技资讯 ，2025，23（07）：79-81.

[3] 徐清泽 . 电力工程施工管理的质量控制策略研究 [J]. 销售与管理 ，2025（05）：120-122.