基于智能感知的电力作业安全风险管控技术研究

基于智能感知的电力作业安全风险管控技术研究

李运萍

国网莫力达瓦达斡尔族自治旗供电公司  内蒙古呼伦贝尔   162850

摘要：近年来,随着国家电力行业的高速发展,输变电工程项目建设规模持续扩大。输变电工程形式复杂且大多涉及高风险作业,对作业过程综合管控能力、现场监督检查能力、应急管理能力提出了更高的要求。一种基于智能感知的电力作业安全风险管控技术可有效降低作业风险。2017—2019年间,我国电力建设伤亡事故占电力行业总伤亡事故的32.3%。2018年以来,每年仅国家电网公司就有2000多项110千伏及以上的输变电建设工程,施工高峰期有近16万人同时作业,具有点多面广风险大的特点。如何通过对输变电工程施工过程进行安全风险评价从而减少事故的发生,已成为相关学者们关注的热点。风险是安全事故(事件)发生的可能性与其后果严重性的组合。风险评估被称为最基础、最重要的安全流程,是建设项目安全管理中最有效的措施之一。随着工程建设项目日益复杂,安全风险评估越来越注重综合性和系统性,通常需要建立一个合适的数学分析模型。基于此，本篇文章对基于智能感知的电力作业安全风险管控技术进行研究，以供参考。

关键词：智能感知；电力作业；安全风险；管控技术

引言

生产安全是电力系统运行与发展的基本保障，提高电力生产安全水平是面向经济主战场和人民生命安全的国家重大需求。然而随着电力系统的规模不断扩大，系统运行过程中的安全事故频繁发生，仅2016年全国近有8000人因触电导致死亡。究其系统内安全事故原因主要可分为电网内在故障和生产现场外在违章隐患，其中由生产现场作业人员安全意识薄弱或安全防控措施不到位等外在违章因素导致的安全事故占相当大的比重。因此，提高生产现场安全水平对电力安全生产意义重大。当前计算机视觉技术也已广泛应用于电力系统领域。在电力智能运维方面，主要以目标检测模型为手段进行电力运维影像的智能缺陷识别。在电力安全管控方面，相关研究主要集中在安全帽、安全手套、绝缘服和安全标识牌等静态通用安全着装及防护的检测。

1定义

电力工业安全风险主要由风险主体和风险因素两部分组成：1）风险主体：指电力作业人员本身，其具有认知、思维和主动行为性等。2）风险因素：指引起电力工业安全风险的原因和条件，如作业类型、作业环境、安全工器具、操作对象和操作流程等。以此为基础，可将电力工业安全影像解译定义如下：电力工业安全影像解译就是以电力工业安全生产中多源影像为基础，通过机器视觉、图表示学习和风险性分析等技术手段，挖掘工业生产中人、工器具、设备、环境和专业性作业等之间的关联关系，揭示和描述工业生产外在安全风险的特征属性，实现对工业安全风险及潜在隐患的存在性分析及智能化解译。

2智能感知系统的实现

采用LoRa技术对配电无线网络进行系统优化，通对感知系统核心网络进行优化，提升密集城区、偏远郊区等综合接入能力，提升运行维护效率，实现全面感知能力提升，实现管理水平的整体提升。网络优化后可以提升各类设备感知的回传方式，可提高变电站设备运行可靠性，从而提高供电可靠性，保证当地经济的发展，促进当地社会和谐发展。本次网络优化需要优化远程无线电通信系统核心网络，优化示范区域的网络回传方式，提升感知数据回传效率。本项目主要优化远程无线电通信系统核心网络，内容包括：（1）优化感知系统无线网络，实现网关、感知终端的鉴权、接入及信息处理。网络优化的主要关注点是覆盖能力，考虑网络的健壮性，可靠性、经济性、可维护性。从网关组网、电池寿命、可维护性、经济性和安全性着眼，进行网络规划设计，为后期的业务打好基础。（2）提升终端、网关至核心网无线链路通信能力，提高网关灵活部署能力。（3）完善感知终端展示平台功能，实现各类系统主站及各类数据、应用展示服务，优化感知数据的采集及上传方式，进行抽取、分析、展示等处理，优化提升API接口推送给各业务平台能力，达到智能电网感知应用展示提升的目标。（4）增加数据采集模块，实现信息的采集、识别和汇聚。（5）优化专线平台部署，利用现网SDH传输网络资源，开通专线通道，拉远平台展示客户端，实现展示片区感知状态远程监控查看功能，提升保障能力，降低人员消耗。（6）完善远程监控查看功能，使运维人员全面掌握实时情况，大大降低管理难度，更好的辅助了运维管理工作。

3基于智能感知的电力作业安全风险管控技术研究

基于智能感知的电力作业风险管控系统是指通过智能感知技术对进入检修区域的操作人员、检修人员、参观人员等进行定位和轨迹跟踪，警示误入检修区域人员，从而在作业期间对工作人员实行增强显示系统的指引性操作，有效提高检修过程的安全管控水平，降低作业风险，预防安全事故。

3.1作业管控流程

基于智能感知对作业人员轨迹进行实时定位，及时提醒，做好预警工作。为作业前、作业中、作业后3个过程进行风险管控设计，作业环节流程详述如表1所示。

3.2电力作业风险管控平台实现

根据系统设计报告，电力作业安全管控及风险预警系统由知识库、系统维护、智能感知、作业指导、作业前准备等组成。根据上述的系统框架、结构以及功能设计，基于．NETFramework开发平台，采用C#程序开发语言，遵循总体设计的相关原则。按照基站与标签位置模拟图进行硬件配置。4个移动桩的DWM1000同时对移动标签测距，经过4组数据的整合，把数据发送给STM32，再发送给服务器，服务器经过计算分析，确定移动标签当前所在的位置，再经过网页转换成图形关系，模拟标签在指定区域的位置。这样实现了实时定位的功能。DWM1000有3组数据就能实现定位功能，为了提高精度，采用4个基站。同时从实用性和安全性考虑，应用了数据库功能，能对历史数据进行查询，网页与数据库相连，基站传回来的数据都会在数据库中备份，以确保在危险发生后，能够找到事发地点。将计算机当作服务器，通过浏览器固定访问同一个网站，基站采集位置数据发送给服务器，服务器经过一系列的算法，实现在网页上显示实时位置。系统中的区域就是之前架设好的模拟区域。建立起通信后，可以实时监控工作人员的位置。由于是模拟变电站，跟实际情况还是有很大差别，可能涉及到干扰等，在下一步的设计中还会继续完善。

结束语

总体而言，人工智能技术在电力生产安全领域的探索及应用处于起步和发展阶段，安全影像解译各环节涉及的智能处理技术较多，各种人工智能技术在该领域的适配性应用还有待进一步探究及验证，尤其涉及先进感知和知识驱动等新兴技术仍在不断发展及演化。

参考文献

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