基于智能技术的电力工程施工信息管理体系分析

基于智能技术的电力工程施工信息管理体系分析

李善忠

身份证号码：632126199510102154 浙江 嘉兴 314000

摘要：目前，建设项目的进度信息管理还不够准确。采用聚类分析算法，将一组异常对象用一定的算法分成若干类，同一类的异常对象是相似的，不同类型的不相同的则是不同的；它的优势是可以对建筑工程中的异常现象进行分类，但由于异常现象的成因不准确，无法达到智能化建筑的目标。

关键词：智能技术；电力工程；施工管理

引言

智能电网可以减少电力系统的运营和维修费用，改善系统供电品质，对实现能源经济的发展具有重要意义。传统的智能电网建设模式已越来越难以适应建设过程中各个阶段施工质量的控制、信息化技术的效能无法发挥以及运行成本的有效控制等问题。因此，运用电力工程技术实现智能电网的建设与控制，能够有效解决问题，从而使智能电网功能得到充分发挥。

1电力工程技术在智能电网建设中的作用

1.1提升智能电网的环保性

电力工程利用新一代的信息技术提升系统的自动化和智能化水平，提升供电与负载的调配水平。同时，在智能电网的建设中还会以可持续发展为重点，促进对洁净能源的开发、利用和储存，增加对节能和环境保护的科技的投资，使电力系统朝着绿色、低碳、可持续发展方向发展。目前，国内的电力主要是火力发电厂，对周围的生态环境造成一定负面影响，并且其供电方式比较简单，导致电力资源的利用效率低下。另外，风力发电、潮汐发电和太阳能发电等也都是在电力系统中以比较简单的方式运作，不能高效地实现电力的综合利用。通过构建基于环境的多样化的智慧电网，可以充分利用各种能源资源，实现绿色环保，促进电力工业的良性发展。

1.2提升智能电网的灵活性

与常规的电网施工模式相比，将电力工程技术引入到智慧电网中，可以更好地完善电网的数据收集手段，并对其进行深度分析，实现对电网数据的分类，使电网的信息更好运用于电网系统。在提高数据采集、采集和分析能力的基础上，通过对其进行合理的控制，使其能够实现大尺度的灵活输送。一个完备的电力系统数据采集系统是电网调度、储能和线路自动化管理的有力支撑。在采用在线监测的基础上，实现对电力系统整体状态的动态监测，实现对其运行状态的连续评估与风险预警，对提高智慧电网的灵活性有着重大意义。

1.3提升智能电网的节能降耗水平

随着电力工程技术的应用，智能电网的运营效率大幅提高。与以往的管控方式不同，该项目的实施能够为实现全流程全覆盖的全过程监测奠定坚实的软硬件基础，从而提高智慧电网的运营效能，实现能源节约。通过该项目的研究，将为智能电网的制造、处理、输送等环节提供新的思路，构建更为完备合理的智能电网体系架构，从而保障整个电网的供电可靠性。针对电网的复杂性，采用功率工程方法对发电方案进行优化，可以减少由常规发电方式造成的能量浪费。该项目研究成果不仅能够显著降低常规电力产品所造成的能源浪费，而且具有较好的经济效益和社会效益，有助于提高智能电网的能源效率。

2智能化控制技术应用现状

（1）智能化控制技术在提高电力基建安全可靠性方面的应用。在电力基建领域，安全可靠性是至关重要的。智能化控制技术的应用，为提高电力基建安全可靠性提供了有效手段。例如，通过智能化监控系统，可以对电力设施进行实时监测，及时发现和解决潜在的安全隐患，防止事故的发生。此外，智能化控制技术还应用于电力设备的故障诊断和预警，通过分析设备运行数据，提前预测并处理故障，有效避免了事故的发生，提高了电力基建的安全可靠性。（2）智能化控制技术在降低事故风险方面的应用。智能化控制技术的应用，可以有效地降低电力基建的事故风险。首先，智能化控制系统可以实现实时监测和预警，及时发现并处理安全隐患，防止事故的发生。其次，智能化控制技术还可以通过对历史数据的分析，预测设备可能出现的故障模式，提前采取措施进行预防，从而有效地降低事故风险。（3）智能化控制技术在提高管理效率方面的应用。智能化控制技术在提高电力基建管理效率方面也发挥了重要作用。通过智能化控制系统，可以实现数据的实时采集和传输，使得管理人员可以远程了解电力基建现场的情况，及时做出决策。此外，智能化控制技术还可以实现自动化控制，减轻了管理人员的工作负担，提高了管理效率。

3智能技术在电力工程配电运维中的具体应用

3.1数据分析和预测

电力工程配电运维的关键在于数据挖掘与预测，大量实时数据在经过处理、分析及建模之后，为这些方面提供支持，以便准确评估当前状况并预测未来发展，决策制定与运维管理获得关键性支持。以现代数据分析和预测技术为核心，审视电力系统的独特属性和实际需求，智能优化得以应用于电力工程配电运维。配电运维电力工程领域，数据分析和预测的关键职能在于辨别和判断故障：实时数据挖掘与建模技术在电力领域得到广泛应用，实时监控信号波动，迅速辨识潜在隐患。负荷预测与平衡：运用历史与实时数据，借助机器学习及统计建模手段，负荷预测的精准无误，助力电力调度与管理优化。资源优化：供电设备运行情况得以全面监控与深入分析，设备故障及异常现象得以迅速识别，进一步展开维护和优化筹划。基准制定与监控：历史数据及性能指标分析成果显示，设备运行及工作流程基准的制定，能实时监控其运行状况。目标设置与追踪：依数据解析及预估成果来运用，明确目标适用于电力工程领域。

3.2智能监控与维护

智能监控与维护在电力工程配电运维环节具有关键作用。利用传感器科技与人工智能算法，动态监测电力设备与系统状况，执行故障排查，担负维护管理的职责。该智能监控与维护系统有利于提高系统稳定性和可靠性。降低维护成本的关键在于缩短未经计划的停机时间。智能监控与维护系统的运行离不开传感器技术和人工智能的支撑，其主要功能为实时监测。安装传感器设备动态监测电力设备运转情况，如温度、湿度、振动与电流等，以便及时辨识潜在故障或异常状况。异常检测与诊断：依据传感器搜集的数据，运用人工智能手段深度剖析数据。故障预测与预防性维护：历史数据与机器学习模型构建基础，智能监控系统拥有预判设备故障潜能的能力，预先实施保养策略，旨在降低故障概率与维修成本。远程监控与操作：智能监控系统凭借互联网及无线通信技术，实现其功能，实施远程监控与操作分布式电力设备和系统，提升运维团队的工作效率及应对水平。

3.3提升智能化控制系统的可维护性

为了确保智能化控制系统的长期稳定运行，提高系统的可维护性至关重要。这可以通过多种方式实现，如设计易于维护和升级的软件架构，采用标准化的接口和数据格式，以及培训专业的维护人员等。此外，构建智能化的维护管理系统也有助于自动发现和诊断系统问题，提高维护效率。所以，提升智能化技术水平、增强系统的稳定性与可靠性以及提升智能化控制系统的可维护性，对于提高电力基建管理效率具有重要的作用。

结束语

人工智能技术在电力工程配电运维领域具有诸多优势，这项工作对其产生了显著的推动作用，其中包括提升效率与降低成本，促进管理决策，提升安全性和可靠性等方面。面对数据隐私保护、技术限制及社会认同等方面的挑战，进一步推广人工智能技术在电力工程配电运维领域的运用与拓展，致力于解决该问题。

参考文献：

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