張 穎,劉倩倩，成嘉楠，吳 越，蔡人立

(國網(wǎng)江蘇省電力有限公司南通供電分公司,江蘇 南通 226000)

0 引言

2020年，中國國家電網(wǎng)公司提出了建設(shè)具有中國特色國際領(lǐng)先的能源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)目標(biāo)[1]，與之配套的電力新基建工作逐漸增多[2]。為確保電力建設(shè)工程如期完成，電力施工進度管理顯得尤為重要[3-4]。傳統(tǒng)的電力施工管理主要依賴人工進行檢查、對比和分析，從而發(fā)現(xiàn)施工過程中存在的偏差[5-6]。但電力監(jiān)理人員的水平參差不齊，施工進度檢查結(jié)果差異大，電力施工存在風(fēng)險預(yù)警準(zhǔn)確率低的問題[7]。

國內(nèi)外許多學(xué)者對提高電力施工進度風(fēng)險預(yù)警準(zhǔn)確率作了大量研究。文獻[8]提出了一種基于甘特圖的電力施工進度風(fēng)險預(yù)警方法，通過分解電力施工步驟，建立對應(yīng)的建造增長甘特圖，并按此進行檢查和風(fēng)險預(yù)警。文獻[9]提出了一種基于工藝信息庫的電力施工進度風(fēng)險預(yù)警方法，通過建立電力施工各環(huán)節(jié)的工藝信息庫，實現(xiàn)對電力施工進度風(fēng)險的預(yù)警。文獻[10]提出了一種基于自動化施工管理的電力施工進度風(fēng)險預(yù)警方法，通過建立交叉施工、物料運輸?shù)茸詣恿鞒蹋瑢崿F(xiàn)電力施工進度風(fēng)險預(yù)警。文獻[11]提出了一種基于信息系統(tǒng)的電力施工進度風(fēng)險預(yù)警方法，通過管控施工過程中的建設(shè)和資金支付流程，實現(xiàn)對電力施工進度風(fēng)險控制。文獻[12]提出了一種基于變量管理的電力施工進度風(fēng)險預(yù)警方法，通過控制施工過程中的時間和造價等變量，實現(xiàn)對電力施工進度風(fēng)險的控制。由此可見，電力施工進度風(fēng)險預(yù)警方法多樣，且取得了一定的成績。但上述研究中，各施工環(huán)節(jié)的關(guān)聯(lián)信息不夠，電力施工進度風(fēng)險預(yù)警準(zhǔn)確率低。

為解決電力施工進度中存在的風(fēng)險預(yù)警準(zhǔn)確率低的問題，本文提出了一種基于反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力施工進度預(yù)警方法。該方法首先將電力施工的任務(wù)與電力施工三維模型進行綁定，并建立電力施工進度預(yù)警庫；然后，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各施工任務(wù)進行關(guān)聯(lián)分析，對存在問題的施工任務(wù)進行預(yù)警。

1 電力施工進度預(yù)警框架

本文所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力施工進度預(yù)警方法主要包括4個部分，即電力施工三維模型構(gòu)建、電力施工任務(wù)關(guān)聯(lián)、電力施工預(yù)警庫構(gòu)建和電力施工進度預(yù)警。

電力施工進度預(yù)警框架如圖1所示。

圖1 電力施工進度預(yù)警框架圖Fig.1 Frame diagram of early warning of power construction progress

在電力施工三維模型構(gòu)建環(huán)節(jié)，通過對電力施工現(xiàn)場實物的數(shù)字化檢測和傳感器數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)電力施工物理世界向虛擬特征的映射。在對電力施工歷史、當(dāng)前、未來數(shù)據(jù)進行仿真的前提下，建立電力施工三維模型。電力施工任務(wù)關(guān)聯(lián)環(huán)節(jié)是在電力施工三維模型的基礎(chǔ)上，增加甘特圖進度、成本等屬性，直觀地展示電力施工建設(shè)的進展情況。電力施工預(yù)警庫構(gòu)建環(huán)節(jié)是在電力施工三維模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，建立電力施工進度各關(guān)鍵環(huán)節(jié)的評價預(yù)警庫，并采用熵權(quán)法對評價指標(biāo)權(quán)重進行調(diào)整。在電力施工進度預(yù)警環(huán)節(jié)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過電力施工三維模型對施工歷史、當(dāng)前進度進行分析，并對未來的電力施工情況作出預(yù)測，從而在電力施工進度出現(xiàn)風(fēng)險時進行預(yù)警。

2 電力施工預(yù)警建模

2.1 電力施工三維模型

三維模型是對電力施工各類物體的多邊形展示，是電力施工各類實體設(shè)備在虛擬世界中的映射[13-14]。通過對當(dāng)前、歷史數(shù)據(jù)分析，可實現(xiàn)對電力施工未來信息的預(yù)測[15]。

①數(shù)字化檢測。

首先，采用攝像頭獲取電力施工現(xiàn)場的視頻數(shù)據(jù)。然后，提取電力施工現(xiàn)場圖片數(shù)據(jù)的特征，對電力施工現(xiàn)場進行數(shù)字化檢測。最后，結(jié)合電力施工現(xiàn)場數(shù)據(jù)的特點，開展電力施工現(xiàn)場數(shù)據(jù)的價值挖掘，并與相對應(yīng)的電力施工現(xiàn)場實體對象的設(shè)計和施工情況表征相結(jié)合，使業(yè)務(wù)機理與數(shù)據(jù)特性深度融合。這可以實現(xiàn)電力施工現(xiàn)場物理世界與信息虛擬世界數(shù)據(jù)的實時交互與耦合，促進電力施工現(xiàn)場電網(wǎng)的智能化。

②傳感器數(shù)據(jù)采集。

在電力施工現(xiàn)場，采用溫度、濕度、風(fēng)速等傳感器對電力施工現(xiàn)場的特征數(shù)據(jù)進行采集[16]，以實現(xiàn)虛擬世界的測量數(shù)據(jù)更新。

③數(shù)據(jù)仿真。

數(shù)據(jù)仿真時，通過模擬施工進度的過程，展現(xiàn)施工現(xiàn)場的計劃進度、實際進度，以及計劃進度和實際進度偏差情況。以施工進度數(shù)據(jù)驅(qū)動模型變化，真實模擬施工現(xiàn)場從無至有的過程，從而實現(xiàn)施工進度可視化模擬，對電力施工進度予以管控。

在電力施工現(xiàn)場的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)中：首先，進行量測與數(shù)據(jù)融合監(jiān)測；然后，將仿真分析模型的參數(shù)傳遞到電力施工現(xiàn)場定義的全三維幾何模型，并在此基礎(chǔ)上將數(shù)據(jù)傳遞到電力施工現(xiàn)場的物理設(shè)備，以實現(xiàn)數(shù)字化檢測系統(tǒng)；最后，將數(shù)據(jù)反映到電力施工現(xiàn)場模型中，使電力施工現(xiàn)場生命周期各個環(huán)節(jié)的數(shù)字化模型保持一致。這可分析電力施工歷史、當(dāng)前的施工進度情況，并對電力施工進度的未來信息進行預(yù)測。

④建立三維模型。

通過對電力施工三維模型進行二次加工，向三維模型賦予更多的設(shè)計屬性，包括模型基本屬性信息、對應(yīng)產(chǎn)品信息、物料信息、工藝信息、質(zhì)量信息、設(shè)計信息以及對應(yīng)的施工任務(wù)信息、狀態(tài)屬性等。通過對電力施工三維模型屬性進行分析，再作三維展示。三維數(shù)據(jù)比二維數(shù)據(jù)更全面、客觀。三維數(shù)字模型具備最基本的空間數(shù)據(jù)處理能力，如數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)表現(xiàn)等。

在數(shù)據(jù)仿真的基礎(chǔ)上，采用尺度不變特征轉(zhuǎn)換(scale-invariant feature transform，SIFT)[17-18]建立電力施工現(xiàn)場三維模型。

SIFT中，積分后集合可表示為：

(1)

從二維數(shù)據(jù)映射到三維后數(shù)據(jù)為：

(2)

式中：ya、yb為電力施工現(xiàn)場積分后的二維數(shù)據(jù)點；s為映射的時長；σ為轉(zhuǎn)化函數(shù)。

在電力施工三維模型中疊加測量數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)電力基建施工的全域監(jiān)測。

2.2 施工任務(wù)關(guān)聯(lián)

①電力施工任務(wù)關(guān)聯(lián)。

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是一種挖掘頻繁項信息的算法，可有效地將電力施工進度信息與三維模型相結(jié)合。

本文在電力施工三維模型的基礎(chǔ)上，增加甘特圖進度、成本等屬性，直觀地展示電力施工建設(shè)的進展情況。

首先，利用三維模型模擬施工現(xiàn)場施工過程，將三維模型按照最小施工單元劃分；然后，將電力施工三維模型與施工計劃進行綁定，在模擬施工計劃的過程中支持按照施工計劃時間軸逐步加載三維模型，以實現(xiàn)施工過程和施工進度的動態(tài)模擬。挖掘頻率結(jié)合為：

(3)

式中：G為單個數(shù)據(jù)項信息；Gall為所有的數(shù)據(jù)項信息。

提升度概率為：

(4)

式中：P為電力施工任務(wù)原始數(shù)據(jù)；Q為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；U為置信度。

通過式(3)、式(4)，將電力施工進度信息與三維模型緊密關(guān)聯(lián)。

②電力施工三維變更。

結(jié)合電力施工情況，進行施工變更。在項目設(shè)計階段，利用三維模型的直觀性，可以提前發(fā)現(xiàn)設(shè)計圖紙中存在的問題，并在項目開工前規(guī)避這些問題。正式開工前，通過對場地布置的三維建模，分析項目材料的堆放、設(shè)備的進場情況，得出最佳場布方案。在施工準(zhǔn)備階段，通過碰撞檢測及凈高分析，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)計不合理的地方及各專業(yè)之間的碰撞問題，并通過施工深化設(shè)計對施工方案進行優(yōu)化，從而提前解決施工過程中會產(chǎn)生的問題?；谌S技術(shù)搭建協(xié)同管理平臺，對模型與清單進行關(guān)聯(lián)；基于三維數(shù)字化模型聯(lián)動性的特點，在設(shè)計變更后，可通過修改模型快速統(tǒng)計出工程量的變化。設(shè)計開發(fā)的變更流程管理功能，通過平臺管理變更流程，實時掌握變更的處理情況。

2.3 電力施工預(yù)警庫

在電力施工三維模型的基礎(chǔ)上，首先建立電力施工進度各關(guān)鍵環(huán)節(jié)的評價預(yù)警庫。電力施工預(yù)警庫如表1所示。

表1 電力施工預(yù)警庫

然后，采用熵權(quán)法對評價指標(biāo)權(quán)重進行調(diào)整。設(shè)貢獻度φ為：

(5)

式中：w為電力施工預(yù)警庫的初始權(quán)重，w=(w1,w2，...,wn)；n為施工預(yù)警庫的指標(biāo)總數(shù)；z為聚類中心數(shù)量；l為隨機的聚類值；lce為中心值。

采用熵權(quán)法更新的權(quán)重wnew為：

(6)

2.4 施工進度分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種全鏈接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[19-20]，可用于電力施工進度分析。

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過電力施工三維模型對施工歷史、當(dāng)前進度進行分析，并對未來的電力施工情況作出預(yù)測。當(dāng)電力施工進度出現(xiàn)風(fēng)險時，進行預(yù)警。

電力施工進度預(yù)測數(shù)據(jù)Fout為：

Fout=θ[ws(Fin)×tanhFin]

(7)

式中：θ為電力施工的激活函數(shù)；tanh為存儲函數(shù)；ws為電力施工的權(quán)重；Fin為輸入的電力施工進度歷史數(shù)據(jù)。

當(dāng)施工進度預(yù)測數(shù)據(jù)出現(xiàn)風(fēng)險時，模型進行預(yù)警。

3 電力施工進度預(yù)警仿真流程

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力施工進度預(yù)警仿真流程如圖2所示。

圖2 電力施工進度預(yù)警仿真流程圖Fig.2 Simulation flowchart of early warning of power construction progress

電力施工進度預(yù)警仿真流程如下。

①加載電力施工現(xiàn)場數(shù)據(jù)及施工進度數(shù)據(jù)。

②建立電力施工三維模型，并將模型與建設(shè)任務(wù)計劃相關(guān)聯(lián)。

③建立電力施工進度各關(guān)鍵環(huán)節(jié)的評價預(yù)警庫，并調(diào)整評價指標(biāo)權(quán)重。

④對施工歷史、當(dāng)前進度進行分析，并對未來的電力施工情況作出預(yù)測。當(dāng)電力施工進度出現(xiàn)風(fēng)險時，進行預(yù)警。

4 算例分析

為驗證本文所提的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力施工進度預(yù)警方法的有效性，在某省電力公司的電力施工現(xiàn)場進行驗證。運行環(huán)境為：操作系統(tǒng)windows server，中央處理器，至強8核，內(nèi)存32 GB。

以下從電力施工進度預(yù)警時長和準(zhǔn)確率這2個維度進行分析。

①電力施工進度預(yù)警模型運行時長。

電力施工進度預(yù)警模型的運行時長是反映電力施工進度預(yù)警模塊處理速度的關(guān)鍵指標(biāo)。電力施工進度預(yù)警模型的預(yù)警時長越少，模型處理任務(wù)的能力也就越快。

選擇電力施工進度預(yù)警數(shù)據(jù)為5條、10條、20條、30條、40條、50條、80條、100條，對比本文所提方法與動態(tài)模糊算法模型的處理時長。電力施工進度預(yù)警時長對比如表2所示。

表2 電力施工進度預(yù)警時長對比表

由表2可知，本文所提方法在電力施工進度預(yù)警時長方面短于動態(tài)模糊算法模型。

②電力施工進度預(yù)警準(zhǔn)確率。

電力施工進度預(yù)警準(zhǔn)確率是施工進度關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵指標(biāo)。該指標(biāo)為成功預(yù)警的數(shù)量與預(yù)警的總數(shù)的比值，取值范圍在0～1之間。該值越大，準(zhǔn)確率就越高。

選擇電力施工進度預(yù)警數(shù)據(jù)為1 000條、2 000條、3 000條、5 000條、7 000條、8 000條以及10 000條，采用本文所提方法與動態(tài)模糊算法模型對比預(yù)警準(zhǔn)確率。電力施工進度預(yù)警準(zhǔn)確率對比如表3所示。

表3 電力施工進度預(yù)警準(zhǔn)確率對比

由表3可知，本文方法和動態(tài)模糊算法的平均準(zhǔn)確率分別為99.73%和92.22%。

5 結(jié)論

為解決電力施工進度中存在的風(fēng)險預(yù)警準(zhǔn)確率低的問題，本文提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力施工進度預(yù)警方法。首先，將電力施工任務(wù)與施工現(xiàn)場模型綁定，提高預(yù)警分析的細粒度。然后，建立電力施工進度預(yù)警庫，并通過熵權(quán)法調(diào)整指標(biāo)權(quán)重、通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電力施工進度進行評估，從而對存在的進度風(fēng)險進行預(yù)警。最后，通過在某省的電力施工作業(yè)現(xiàn)場應(yīng)用，驗證了本文所提方法的有效性。