人工智能技术在电力基建领域的研究与实践

杨荣霞

摘要：本论文研究新人工智能技术在电力基建领域的应用场景，并在此基础上建立智慧工地管控平台。智慧工地管控平台依托与工地现场监控要素相关的物联网设备及技术，实时对电力工地的项目全过程、安全、质量、问题进行现场全面数据收集、分析管控，通过人工智能、大数据等信息化技术，实现电力工地现场情况实时统计、监测分析及异常管理纳入常态化基建现场管理工作当中。从而降低人员投入，提高工作效率，使基建现场管理工作更具有科学性。

Abstract： This paper studies the application scenarios of new artificial intelligence technology in the field of power infrastructure， and on this basis， establishes a intelligent site management and control platform. Intelligent site management and control platform relies on Internet of Things equipment and technology related to site monitoring elements， real-time comprehensive data collection， analysis and control of the whole process， safety， quality and problems of power site projects. Through information technology such as artificial intelligence and big data， real-time statistics， monitoring analysis and abnormal management of power site situation are realized into normal state. In the field management of chemical infrastructure construction. So as to reduce personnel input， improve work efficiency， and make the management of infrastructure site more scientific.

关键词：物联网;人工智能;视频识别;智慧工地

Key words： Internet of Things;artificial intelligence;video recognition;intelligent engineering

1  概述

1.1 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。

1.2 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;形成项目建设全过程完整数据资产，为资产全生命周期管理、数字化移交、智慧运维打好基础。

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。

同时，需与“6+1”、现场移动APP等业务平台实现了互联互通，实现了网、省、地和项目四个层级数据的抓取、归集、统计与呈现，可以满足不同管理人员的运营管控需求。

1.3 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。

2  系统设计与实现

2.1 应用架构设计

2.2 应用功能描述

智慧項目管控平台实现的功能包括项目总览、环境监测、设备监测、现场监管等。

①项目管理。对项目概况、人员管理、质量管理、安全管理、监理管理、文档管理进行高效管理，通过图形数据，实时动态统计分析，方便管理人员实时了解项目信息，减少质量和安全隐患，掌握整个项目运转情况。

②环境监测。通过实时监测现场温湿度、扬尘PM值、风速、火灾、噪音、天气等施工环境，分析数据预判环境变化，自动启动环境调节设备，保证现场人员施工环境安全。

③危大工程监测。通过实时监测并记录塔吊、深基坑、高支模、设备资产等危大工程实施状态信息，开展大数据统计分析和趋势评估，超出正常值时即刻预警，提升人身、机械安全隐患防控效率。

④现场监管。利用视频监控设备对现场视频监控、站班会、安全行为监控、电子周界识别、车辆识别、车辆运输监测、门闸、用水用电管理、移动安全质量监测等现场情况进行监管，实时记录现场人员和设备行为信息，预警现场异常情况，保障人员作业安全。

⑤高级应用功能。能与相关业务系统进行数据对接，实现业务数据联动分析、动态监控管理KPI，并集成BIM的轻量化应用。

利用VR、无人机、红外热成像技术、3D打印、智能机器人等智能巡检设备实现智能应用场景管控和建设功能。

2.3 系统部署

为了适系统应用环境复杂、业务规则多变、信息多系统发布的需要，应系统平台部署采用分布式多层结构，使系统具有更好的移植性和扩展性。主要分为采集层、通信层、主站，图2为分布式部署框架图。

①感知采集层。采集层由智慧工地主站、传感器、摄像头、算法一体智能终端等构成。其主要任务是完成现场工地数据及视频的采集、智能识别及主站下发控制命令的执行。

②通信层。主要是通过电力通信专网与公用通信网络，为智慧工地主站、传感器、摄像头、算法一体机的双向数据传输提供可靠的通信信道。

③平台主站层。智慧工地云平台又分为采集中心、数据中心、应用中心三层以及贯穿主站层的安全及管理中心。其中采集中心负责系统的数据采集、数据资源管理、通讯资源管理、档案资料管理、主站设备管理、以及与数据采集相关的功能。主要功能包括数据采集、参数维护、档案管理、终端运维、终端升级、运行工况、报警处理、系统对时等功能。

数据中心基于系统所采集到的数据，具有数据处理、校对、审核以及异常分析等功能，以保证数据的准确性和完整性。主要包括远程抄表、数据处理、换表处理、档案审计、异常分析、工单处理、指标管理与数据发布等功能。

应用中心对工地现场日常管理工作的主要交互界面，主要包括人员管理、项目管理、现场管理、设备管理、环境管理等功能。

主站层的安全及管理中心主要提供系统的权限认证、密钥管理、网络平台、服务监控以及日志查询等系统管理功能。

2.4 软件体系架构

为了构建安全性、可靠性、可伸缩性、高可用性和扩展性的应用系统平台，系统采用SOA（Service-Oriented Architecture）面向服务的体系结构，避免产生信息孤岛，实现系统资源最大限度利用，降低企业数据整合的成本[18]，同时也方便以后的扩展。具体实现上，在系统平台的应用架构上通过成熟、标准J2EE（Java 2 Enterprise Edition）架构实现，在数据采集处理上采用C/C++开发。

J2EE体系结构通常包括客户端、展示层、业务逻辑层、数据存储层等。图3为软件架构图。

①客户端：系统的应用操作端采用浏览器模式（Browser），对于一些必须插件，通过JAVA Web Start技术对客户端的自动下载、安装和版本升级，真正实现零客户端。②展示层：采用JavaScript、Servlet、AJAX 、HTML、JSP、taglib等展示层组件，利用展示层的常用设计模式及开发框架，客户端界面采用HTTP/HTTPS/XMLHTTP等方式與WEB应用服务器通讯。③业务逻辑层：运行平台采用J2EE应用服务器，业务逻辑的实现是通过J2EE核心设计模式开发逻辑组件，在J2EE应用服务器上以SOA组件的形式进行部署及运行，提供各种服务支撑系统功能。采用基于数据处理构件和JDBC、O-R mapping、CMP所组成的数据持久性框架，实现对数据层的数据进行访问、存储。④数据存储层：数据库采用ORACLE数据库。

2.5 关键技术

2.5.1 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。这样可大大加快“单表”查询速度。

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。

2.5.2 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。

2.5.3 集成技术

①信息集成技术。本系统在设计时需要根据设计的业务场景和系统环境选择合适的信息集成技术开展设计工作，主要应用的核心技术包括：SOA技术、面向对象的、集中式信息系统设计技术等核心技术。同时在设计过程中还应注意提高相关集成应用的质量水平和安全性，提高服务的重用度和应用的交互安全，在保障信息安全的前提条件下，尽可能的降低今后信息集成建设和运维的成本。

②数据集成架构。与其他系统的接口方式主要通过WebService、中间库、XML文件传输等方式。对于实时性要求不高、数据量大的数据，可以采用中间库、XML文件等方式;对于实时性要求高、数据量小的数据，主要采用WebService实时接口数据通讯等方式。

③主数据管理技术。主数据是指IT系统之间需要共享的、不会频繁变化的、描述企业关键业务实体的数据。信息集成中非常关键的问题就是实现数据源的唯一性，因此本系统平台的建设必须采用主数据管理的思路进行相应的建设。本项目遵循南方电网公司主数据管理的技术路线，实现对组织机构、人员信息、设备台帐、工地台账、电网拓扑等核心主数据的集中存储和管理，避免数据多头管理、多点提供和多系统保存等问题。以全网统一的网省两级数据资源管理平台为基础，为系统提供核心主数据服务。

2.5.4 人工智能技术

①人脸检测抓拍。在监控画面中出现人脸时，可以自动检测到人脸，然后对人脸进行抠图处理并以元数据的方式上传。在智能网络摄像机的WEB页面中，可以实时观看对应检测到的人脸以长方形框框出。

当同一个人脸在画面中持续出现时，摄像机会根据要求扣取一张质量最好的小图以元数据的方式上传，所谓的质量最好一般是提供给平台端人脸对比或识别使用，一般认为正面可看到雙瞳、图像清晰。与系统备案的人员图像比对，完成人员的身份、权限识别。

②车牌识别。当车辆经过画面视野时，车牌识别算法先对车辆进行检测并跟踪，在跟踪过程中定位出车牌的位置，具体的车牌定位出来之后，对车牌进行预处理，如车牌的去模糊化、车牌的矫正处理等等，最后再进行车牌识别，几个步骤相辅相成，每一个步骤都有会车牌识别的召回率及准确率。

③安全帽识别。当监控画面中持续出现时，系统会根据要求扣取一张质量最好的小图以元数据的方式上传，所谓的质量最好一般是提供给平台端人脸对比或识别使用，一般认为正面可看到双瞳、图像清晰。

安全帽识别算法先对人员的安全帽进行检测并跟踪，在跟踪过程中定位出没戴安全帽的人员位置，具体的人员定位出来之后，对人员进行预处理，如人员的去模糊化、人员的矫正处理等等，最后再进行人员识别，几个步骤相辅相成，每一个步骤都有安全帽的召回率及准确率。

④电子周界检测。在整个视频区域中由用户自行设置的感兴趣区域可以是矩形或者多边形，当监控范围内的目标在感兴趣区域内，并且目标的像素变化超过预设的范围时触发快速移动检测告警，同时使用告警框进行标识，并对物体运动的轨迹加以描述，提醒相关人员注意。

3  应用成效

在广州供电局指导下，穗能通公司智慧工地整体解决方案目前已在500千伏楚庭隧道、220千伏橄榄站、110千伏艺苑站成功应用，实现了项目管理工作数字化、智能化、在线化，节约了成本，大大提升了管理效益和管理能力。

4  展望

“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！

参考文献：

[1]曾凝霜，刘琰，徐波，等.基于BIM的智慧工地管理体系框架研究[J].施工技术，2015，44（10）：96-100.

[2]赵波，黄超.浅谈云存储技术在数字工地中的应用[C].第七届中国智慧城市建设技术研讨会论文集，2012：102-106.

[3]郭冬建.智慧工地涵义新解[J].施工企业管理，2014（10）：78.