基于人工智能技术的电力工程施工信息管理方法

基于人工智能技术的电力工程施工信息管理方法

陈信

贵州黔西南金元新能源有限公司   贵州省黔西南州兴义市562400

摘要：随着5G时代的来临，智能化越来越普遍的出现在人们的视野和生活当中，人们也更愿意利用人工智能去更高效地分析和解决生产生活中出现的问题和困难。让人工智能技术贯穿电力工程自动化管理的每个环节，是目前随着经济社会的不断发展的时代潮流，而且自动化管理在电力工程中的地位也越来越明显和重要。

关键词:电力工程施工；人工智能技术；信息管理方法

1论述人工智能技术的优势

1.1提高电力资源的使用效率

与其他技术相比，人工智能技术受外部环境因素的影响更加微小，具有更加稳定的技术状态。人工智能技术不受限于设备和硬件等条件的参数限制，从理论上说，人工智能没有空间限制，可以进行无限扩展，并且不需要对原有的设备进行更换，只需要根据实际电力需求增加相关设备。这种动态化的扩展不仅能够帮助电力企业节约经济投入，还能提高技术创新和技术改革的效率，更加稳定地保证了电力设备的运行和电力输出，使电力资源的价值及利用率得到了大大提升。

1.2有效改善电力设备的精度

随着社会技术的不断发展，我国电力行业的发展也在持续加快，对于电力设备的精确度提出了更加严格地要求。应用人工智能技术能够有效提高电力设备的精确程度，帮助设备制造人员提升制造效率，对于各项设计参数的收集及统计分析，和设备质量的合格率进行有效把控，并且对于设计的合理性能做到有效地分析和改进。

1.3有效推动企业转型升级

人工智能技术的出现，不仅为电力设备制造企业提供了更广泛的改善空间，而且能够为其创新、优化电力工程自动化流程提供技术支持。企业可以运用人工智能技术，对电力工程自动化的生产方式和生产流程进行改进，更可以做到从加工生产到营销出售的全面性管控，能做到全程的“可追溯”，有效促进企业升级改造，提升市场核心竞争力。

1.4协助发电设备生产企业提高经济效益

人工智能技术的应用能够提升电力设备的智能效果，对电力设备制造的施工过程进行有效地简化处理从而减少了在设备制造过程中的浪费，极大地缩短电力产品的生产时间，提高制造效率，帮助电力设备制造企业提升经济效益。

2制定人工智能技术的电力工程施工信息管理方法

2.1优化设计总体方案

通过分析电力工程施工信息的管理方案，构建了电力工程施工信息管理结构图。该技术方案中，使用人工智能技术对施工信息管理，使电力工程施工效率更高，能更精确地处理施工中的故障，进一步满足不同电力工程施工现场的信息管理。

电力工程施工信息管理分为三个结构，包括信息收集模块、数据处理以及信息管理三个结构层面。首先使用人工智能、传感器、二维码和视频等技术对电力工程施工现场进行信息收集，通过B/S服务器进行信息交互。然后构建建筑信息模型信息管理平台，进行施工数据传输监控与操作记录，施工工程信息与反馈，以及信息管理者身份定义模块对各种信息结构进行管理。信息管理结构主要分为对人员信息管理、设备以及物料信息的管理、施工安全信息的管理、现场环境信息管理以及质量验收与合同管理。使用BIM方法构建信息管理平台，并采用模糊信息分析方法，以实现信息管理的高效性，分析施工过程中异常的原因，提高施工效率。

2.2基于BIM技术的信息管理平台的建设

利用BIM方法以构建电力工程项目模型信息以及在工程项目施工中所产生的相关信息，这些信息都是施工进度信息的主要来源。

BIM的模型平台通过三个环节来实现:信息收集、信息组织和信息处理。首先，信息收集是通过人工一一录入照片等方法完成;再根据电力工程行业的相关标准以及这些数据管理者对施工过程控制的要求，对所有收集到的信息进行归类、编码和储存后完成整理这些信息的组织工作;最后，该系统结合了相关信息对施工进度进行建模，管理物料、管理质量、管理安全性、管理成本以及其他信息的处理。

将计划进度与实际进度进行比较，通常根据电力工程深化模型将施工进度计划的信息与工程项目施工的实际进度进行对比分析，以找出施工进度的差异原因。保证项目进度的合理控制和优化，提高对施工进度的管控能力，为调整施工进度提供可靠依据。经过研究与分析，优化了电力项目的现有施工进度控制系统和当前BIM技术的进度控制流程，以建立基于BIM技术的进度控制改进流程。

BIM方案进度控制的改进流程可分成四个部分：

首先，信息预处理，校验施工模型。根据电力工程项目施工图资料进行初步建模，并根据电力企业要求以及工程施工现场的实际情况，进行三维施工模型的深化设计得出的深化模型;再由电力企业或者第三方咨询公司对施工深化模型进行复核，主要复核模型表达细节、精度、碰撞冲突以及可细分性等。如果要深化电力工程模型中的问题，则应该再次深化建模，同时根据施工计划和施工现场的实际进度，确定影响工程进度控制的因素，并利用进度控制问题建立深化模型，提出解决方案。

其次，将施工深化模型根据进度计划的工作分解结构进行拆分，确保拆分的模型能够与工作分解结构一一对应，分解完成后得到细分模型，细分后模型可以通过BIM技术计算软件进行计算。

再次，在细分模型的基础上轻量化处理，并在最终模型上绑定电力工程项目进度计划信息和实际项目进度信息，为下一步的进度对比分析提供依据。

最后，根据细分模型上绑定的计划进度信息和现实进度信息，生成各个阶段的进度。对比分析通过视频模拟来实现。通常，在对电力工程的施工进度进行分析比较之前，可以将实际的进度信息与整个施工过程联系在一起。将细分模型和相关工程进度数据集导入5D平台，以模拟和优化计划。控制电力工程施工进度遇到项目目标不科学、控制工程项目施工信息进度依据不科学、施工进度不合理、不符合资源分配计划和检查不足等问题，无法根据现实的状况及时调整施工进度的综合解决方案。将进度信息对比分析的结果以及改进或者优化后最终制订工程项目进度控制计划，由施工单位的技术部门进行审核校验，通过后生成相应的进度信息分析报告。

人工智能技术的发展为电力工程企业提供了更加丰富的资源、发展空间、表现形式和管理方法，能帮助企业在电力运行过程中提高管理效率，人工智能技术发挥举足轻重的价值体现。因此电力相关企业要积极应用现代化专业的人工智能技术，提高对于电力自动化运行的重视程度，不断提升相关技术要求和运用水平，高效地解决电力生产生活方面的问题。同时，加大对于人工智能技术应用型人才的培养力度，提高技术应用的安全性、专业性和合理性，促进我国整体实现智能化产业链和社会经济水平的良性发展的相结合。

3结束语

综上述，基于人工智能技术来对电力工程施工信息进行管理，该设计将MIS方法和模糊信息分析法对电力工程施工故障信息监测管理和数据模糊化分析，全面实现电力项目施工管理的信息化。通过测试验证在电力工程施工中使用两种方法，对其电力工程施工信息管理提升了一个高度，也对其他工程施工信息管理进一步的提升奠定了理论基础。

参考文献

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