广东电网有限责任公司惠州供电局 广东省惠州市 516001
摘要：随着电力改革的深化与分布式能源、电动汽车和需求响应等技术的大规模应用，配用电系统正在变得越来越开放，其规划和运行受天气、政策、电价、用户行为等方面的影响，复杂性和面临的不确定性日益加剧，基于机理建模的分析方法越来越难以适应发展需要。泛在电力物联网的发展，为配用电系统的合理规划、高效运行和精细化管理提供了途径。泛在电力物联网以部署大量传感、智能化终端等监测装置，实现营配数据以及与其他内外部数据融合为基础，借助人工智能技术和大数据分析技术，形成有效的技术解决方案。
1人工智能基本概念
人工智能（AI）是利用计算机模型模拟思维功能的科学，是计算机科学的一个重要分支，是跨学科的前沿科学，涉及到心理学、脑生理学、计算机科学和哲学等学科。人工智能与神经网络均是研究人脑、人的思维和认知的科学技术，它们之间存在着千丝万缕的联系，但在认模型上又有许多不同之处，人工智能建立的是由符号表示顺序处理的认知模型；而神经网络则是并行分布处理模型，这种模型认为通过大量神经元的作用产生信息处理，每一个神经元在网络中将兴奋或抑制信号传送给其它神经元。可以将神经网络的适应性、鲁棒性和一致性与从符号人工智能中继承的表示、推理和普遍性结合起来产生期望特性。人工智能与神经网络技术的应用范围相比于其他技术来说应用更广泛，一方面体现在性能上，比如可进一深入到计算机技术，精密电子仪表传感器技术以及导航系统的定位技术等；另一方面则是体现在智能上，而智能技术就是在最大程度上帮助人发挥潜能，实现人机合一，使得人类能够在熟练掌握生产技术的基础上最大程度提升工作效率和使经济效益最大化。
2概述
1.研究背景及意义，近年来，电网投资额不断扩大，主配网施工项目不断增加，同时对于设备物资、安全管理、施工进度、施工质量、造价信息等提出了更精细的管控要求。在这一形势下，传统的人工巡视、手工纸质记录等监管方式，已经无法满足电力项目高质量建设的要求。2.需求分析，在人员管理方面，通过视频监控、动态人脸识别、行为识别等技术，有效解决施工队伍流动性大、工人随意进出、身份难以验证、人员违章制止不及时、站班会无法监控等问题。在现场监测方面，通过环境监测、车牌识别、智能抄表等技术，助力项目管理人员更全面、更客观掌控工地状态，做出更准确的管理决策。在高风险作业监测方面，对深基坑、高支模、机械吊装等作业部署传感设备，实时监测机械设备数据，结合大数据统计分析和趋势评估，提升人身、机械安全隐患防控效率。在BIM应用方面，优化设计方案、施工人员和物料分配；开展安全技术专项方案可视化交底，提高现场安全管控水平。在问题在线管理方面，结合平台配套的移动应用APP，安全质量的日常巡查、发布存在问题、反馈整改进度、问题复查闭环均可在现场实时开展，有效避免安全质量管理出现“两张皮”情况。3.研究内容及目标本项目主要通过运用“云大物移智+BIM”等先进技术，打造了智慧工地管控平台，实现了对施工现场人、机、物、法、环等元素实时监控、动态采集、识别预警，实现项目全周期安全、质量、进度可观、可测、可控。建立涵盖多个区域、电压等级为基本粒度单位的分析工地现场管理对象，通过集成与工地现场有关的各种信息包括，对项目全过程管理、项目管理人员、劳务人员、进出车辆、现场施工人员行为、电表，水表表信息等动态信息，达到对工地人、机、物、法、环等各类信息的全面实时智能分析、监测分析、实时识别、及时告警、质量评价。主要研究内容如下：①建立智慧工地管控模型。②建立智慧工地管控平台。
3关键技术
3.1绝缘子监测模块
绝缘子是一种特殊的绝缘控件，用来支持导线的绝缘体。绝缘子受到自然环境污秽和工业污秽时，会沉积在瓷表面上形成污秽层。被污染的绝缘子在电压的作用下，遇到一定的外部条件，会发生沿面污秽闪络现象。污闪会对输电线路运行构成重大威胁。因此，绝缘子的好坏对线路的安全运行十分重要，绝缘子既要有足够的机械强度，又要有绝缘良好的电气性能。
利用泄漏电流值可反映绝缘子的污秽程度，泄漏电流适合于在线测量。随着绝缘子泄漏电流在线监测装置的出现，在绝缘子上安装电流传感器，可以实时监测泄漏电流的大小（通常将动态泄漏电流Ih报警值设为40mA）。将测量的数据信号通过GPＲS/CDMA/3G网络发送至监控中心，由AI依据泄漏电流信息，诊断绝缘子的污秽程度，作出污闪发生的预警告示。
3.2大数据技术
本系统需要处理海量数据，涵盖了我局工地的日、月、实时的海量结构化监测数据、视频数据的统计分析，这些原始数据需要进行加工计算之后才能满足应用的需要，因此在系统设计中，从数据库选型、数据结构设计、数据访问频率、业务处理逻、数据展现辑等方面均要考虑到数据处理效率及系统的性能，因此，系统引入及借鉴了先进的数据设计及处理思想及技术。①文件系统实现方案。针对计量数据计算等涉及对大量的数据表的复杂的关联查询（卡迪尔乘积非常大、涉及的库表多）的系统应用，这些应用严重占用数据库服务器的I/O及CPU、内存资源，我们引入文件系统的概念，将数据存储到专有格式的文件中。②实时数据库实现方案。针对客户节点需要常态访问的参数和实时数据的应用，我们引入了实时数据库服务器的概念，将这些客户节点需要访问的参数和实时数据和需长期保留的各类服务实时存在应用服务器内存中，把大部分业务应用对数据库的访问转变为对应用服务器的实时数据库的访问，把对硬盘等存储设备的读写操作转为对内存的读写操作，减少了对数据服务器的压力，大大提高了系统整体性能，增强了系统的稳定性和可用性。
3.3电力巡检
人工智能在电力巡检中的应用主要集中在输电线路%输电线路在正常运行过程中，很容易受到自然因素和人为因素的影响而受到破坏，对整个电力系统的稳定运行造成影响，在很多情况下，输电线路会分布在荒郊野外，恶劣的环境使传统人工巡检；巡检技术捉襟见肘%而无人机技术智能机器人技术与深度学习图像识别技术的发展使无人巡检成为可能。
3.4数据挖掘技术
①采用成熟的商用报表工具，进行多纬度、钻取、切片、旋转等多种方式的分析。②采用时间序列、聚类、神经网络、决策树、线性回归等多种挖掘算法中进行数据挖掘和指标预测。③主题分析的数据根据实际情况进行单独建模，可采用纬表设计等的数据存储结构优化处理。④分析模型要充分考虑对前台应用的响应速度，操作方式的初始化、学习和训练过程须在后台进行。⑤主题分析还需要满足OLTP和即席查询的需要。⑥根据不同分析对象的特性采用表格、图形等多种展现方式。
4结束语
“云大物移智”等先进技术已深刻改变了人们的工作、生活方式，也为基建项目管理走向科学智能、集成高效创造了无限可能。我们期望，通过智慧工地整体解决方案，让每一个施工者安全作业，让每一个管理者高效从容，让每一个项目圆满建成，助力电力基建走向智慧、走向更好的未来！
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