摘" 要：隨著能源轉(zhuǎn)型和數(shù)字化發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展必不可少的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)融合能夠?qū)崿F(xiàn)多種類型數(shù)據(jù)的集成應(yīng)用。該文設(shè)計(jì)電力工程施工數(shù)據(jù)融合的思路和技術(shù)架構(gòu)，給出電力工程數(shù)據(jù)獲取途徑，研究基于人工智能的數(shù)據(jù)融合程序和評價指標(biāo)，優(yōu)選完整性大于70%、連續(xù)性100%的ResNet18人工智能模型進(jìn)行電力工程施工數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)電力工程施工數(shù)據(jù)的深度關(guān)聯(lián)，是電力企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要基礎(chǔ)，能夠?yàn)橄嚓P(guān)工程領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合提供參考。

關(guān)鍵詞：電力工程施工；多模態(tài)；數(shù)據(jù)融合；人工智能；ResNet18

中圖分類號：TM505" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2024）17-0102-04

Abstract： With the development of energy transformation and digitization， data has become an indispensable factor of production for the development of enterprises， and data fusion can realize the integrated application of many types of data. This paper designs the idea and technical framework of power engineering construction data fusion， gives the way of power engineering data acquisition， studies the data fusion program and evaluation index based on artificial intelligence， and selects the ResNet18 artificial intelligence model with more than 70% integrity and 100% continuity for power engineering construction data fusion， which realizes the deep correlation of power engineering data， which is an important foundation for the transformation and development of electric power enterprises and can provide reference for data fusion in related engineering fields.

Keywords： power engineering construction; multimodal; data fusion; artificial intelligence; ResNet18

隨著“十四五”期間國家提出的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》和不斷推進(jìn)的能源轉(zhuǎn)型規(guī)劃[1-2]，數(shù)據(jù)在企業(yè)的發(fā)展中起著越來越重要的作用，是企業(yè)的核心生產(chǎn)要素[3]。電力系統(tǒng)發(fā)展至今已由獨(dú)立、單一的數(shù)據(jù)源發(fā)展至不同類型數(shù)據(jù)深度融合的信息流，其分析必須由傳統(tǒng)的獨(dú)立分析方式向深度融合的方向轉(zhuǎn)變[4-6]。

電力工程施工領(lǐng)域的數(shù)據(jù)就是與電力工程施工業(yè)務(wù)相關(guān)，來自不同環(huán)節(jié)，具有不同形式、結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，用來表示不同形態(tài)的數(shù)據(jù)形式，或者同種形態(tài)不同的格式，一般表示文本、圖片、視頻和混合數(shù)據(jù)等[7]，對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和對齊的數(shù)據(jù)融合分析，是實(shí)現(xiàn)電力工程施工各環(huán)節(jié)和各場景的準(zhǔn)確、統(tǒng)一和全面感知的重要基礎(chǔ)支撐。

1" 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前，數(shù)據(jù)融合是電力行業(yè)的熱點(diǎn)研究內(nèi)容。2022年，王波等[8]對網(wǎng)內(nèi)和網(wǎng)間電力物聯(lián)網(wǎng)和和數(shù)字化建設(shè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合存在的問題及關(guān)鍵技術(shù)提出了解決方案，2021年王紅霞等[9]提出了面向多源電力感知終端的異構(gòu)多參量特征級融合模式、融合框架與場景驗(yàn)證，多位學(xué)者對數(shù)據(jù)融合在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)行了具體研究[10-14]。

當(dāng)前，電力的數(shù)據(jù)融合研究主要集中在物聯(lián)網(wǎng)和系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，缺少對實(shí)際存在的文字、圖片、流媒體類數(shù)據(jù)的融合技術(shù)進(jìn)行研究，本文重點(diǎn)對電力工程施工實(shí)際存在的上述3種類型數(shù)據(jù)開展深度的數(shù)據(jù)融合研究。

2" 技術(shù)架構(gòu)

電力工程施工產(chǎn)生了大量的文字、圖片和視頻，融合的核心思路是建立文字、圖片和視頻三者的關(guān)聯(lián)和對齊，重點(diǎn)是以圖片為中心開展與文字和視頻的關(guān)聯(lián)，從而建立起三者的關(guān)聯(lián)關(guān)系，詳細(xì)如圖1所示。首先建立文字和圖片的關(guān)聯(lián)關(guān)系，之后開展圖片與視頻融合，建立起多類型深度關(guān)聯(lián)的綜合數(shù)據(jù)。

總體技術(shù)架構(gòu)分為3層，數(shù)據(jù)源、融合層和存儲層，數(shù)據(jù)源包括文本、圖片、視頻等數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)采集進(jìn)入融合層，融合層數(shù)據(jù)基于云計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)融合計(jì)算，融合后的數(shù)據(jù)依托云存儲進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，詳細(xì)技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

3" 數(shù)據(jù)采集

電力工程施工的文本數(shù)據(jù)來自文檔、操作手冊和書籍等，圖片數(shù)據(jù)來自工藝流程圖和現(xiàn)場施工圖片等，視頻數(shù)據(jù)來自現(xiàn)場施工視頻。實(shí)施過程中圖片和文字的關(guān)聯(lián)關(guān)系主要基于國家電網(wǎng)有限公司編輯的《國家電網(wǎng)有限公司輸變電工程標(biāo)準(zhǔn)工藝" 變電工程土建分冊》《國家電網(wǎng)有限公司輸變電工程標(biāo)準(zhǔn)工藝" 變電工程電氣分冊》《國家電網(wǎng)有限公司輸變電工程標(biāo)準(zhǔn)工藝" 架空線路工程分冊》《國家電網(wǎng)有限公司輸變電工程標(biāo)準(zhǔn)工藝" 電纜工程分冊》等標(biāo)準(zhǔn)工藝書籍和標(biāo)準(zhǔn)工藝文檔，通過采集系統(tǒng)建立了豐富的圖片和文字描述的內(nèi)容，重點(diǎn)是對圖片與視頻進(jìn)行關(guān)聯(lián)和對齊，實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的融合，進(jìn)而達(dá)到文字、圖片和視頻的集成。

4" 數(shù)據(jù)融合

開發(fā)的圖像和視頻融合程序主要通過獲取的視頻進(jìn)行視頻幀提取，與獲取的圖片進(jìn)行相似度計(jì)算，在這之前需要對提取的視頻幀和獲取的圖片進(jìn)行預(yù)處理，包括圖片像素、尺寸一致化處理和歸一化處理，通過以上預(yù)處理確保在同一條件下開展特征提取分析，之后基于提取的特征進(jìn)行相似度分析，完成分析之后循環(huán)對視頻下一幀進(jìn)行同樣的分析，直至最后一幀，選取視頻中相似的時間段，詳細(xì)的程序流程圖如圖3所示。

4.1" 程序環(huán)境

基于Python開發(fā)人工智能算法，提高計(jì)算效率，通過Winform開發(fā)可視化界面，打通與Python的數(shù)據(jù)通道，便于用戶交互，實(shí)現(xiàn)集成軟件。

Python環(huán)境基于torch、torchvision.transforms、torchvision.models包進(jìn)行人工智能算法實(shí)現(xiàn)支持。

Winform環(huán)境，基于Accord.Video.FFMPEG進(jìn)行視頻讀取和解碼、Drawing進(jìn)行圖像處理、Math相關(guān)函數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算，軟件界面詳細(xì)如圖4所示。

4.2" 評價指標(biāo)

對圖片視頻融合的完整性和連續(xù)性進(jìn)行綜合評估。

完整性：表示識別相似視頻幀的占比，完整性指標(biāo)=識別的相似視頻幀/所有相關(guān)的視頻幀。

連續(xù)性：識別的連續(xù)視相關(guān)的頻幀是否混入不相關(guān)視頻幀，按照比例計(jì)算。連續(xù)性指標(biāo)=1-（不相關(guān)的視頻幀/連續(xù)相關(guān)的視頻幀）。

4.3" 傳統(tǒng)算法

基于傳統(tǒng)的方向梯度直方圖（HOG）和感知哈希值（Perceptual Hash）對圖片和視頻幀的特征進(jìn)行計(jì)算，HOG特征對于圖像的邊緣、紋理和形狀信息具有較好的表示能力，Perceptual Hash將圖像轉(zhuǎn)換為一個固定長度的哈希值或特征向量，該向量捕捉了圖像的視覺特征和結(jié)構(gòu)信息，根據(jù)提取結(jié)果計(jì)算相似度，以上2種方法是目前常用的傳統(tǒng)圖像相似度的計(jì)算方法。

結(jié)果顯示，在圖片視頻進(jìn)行融合時，HOG算法總體抽取了37個與圖片相似的視頻幀，其中連續(xù)的視頻幀有19個，Perceptual Hash算法也抽取了37個與圖片相似的視頻幀，連續(xù)的視頻幀有18個，完整性與HOG算法一致，但連續(xù)性低于HOG算法。

4.4" 人工智能算法

人工智能算法常用于識別和預(yù)測，本文利用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度作為特征提取算法，寬度做為特征的參數(shù)，進(jìn)行圖片視頻融合的相似度計(jì)算。

選用ResNet人工智能模型進(jìn)行特征提取，抽取了與圖片相似的視頻幀數(shù)量范圍是35～51個，通過增加卷積層深度和寬度，提取的視頻幀呈減少趨勢，連續(xù)的視頻幀個數(shù)范圍是25～51個，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層深度連續(xù)性不會變化，但增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寬度會導(dǎo)致連續(xù)的幀數(shù)減少，詳細(xì)見表1。

5" 結(jié)果評價

綜上所述，人工智能進(jìn)行圖片和視頻幀的對齊算法完整性和穩(wěn)定性均優(yōu)于傳統(tǒng)算法，然而對CNN的寬度和深度進(jìn)行加大時，并沒有對結(jié)果產(chǎn)生積極的影響，反而起到負(fù)面的效果，因此，本文采用合適的人工智能ResNet18模型進(jìn)行電力施工現(xiàn)場的圖片施工融合，詳細(xì)結(jié)果見表2。

6" 結(jié)束語

基于人工智能的電力工程施工數(shù)據(jù)融合研究建立起了多維度數(shù)據(jù)集成的獲取途徑，設(shè)計(jì)了具體的3層技術(shù)架構(gòu)，基于人工智能網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取的手段進(jìn)行圖片視頻的融合算法，構(gòu)建了相應(yīng)的程序，并對不同的方法進(jìn)行了分析對比，優(yōu)選了ResNet18人工智能模型進(jìn)行電力工程施工的數(shù)據(jù)融合。依托人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)電力工程施工的協(xié)同分析，提高系統(tǒng)中各環(huán)節(jié)可觀可控性，提升電力系統(tǒng)運(yùn)行安全性及可靠性。

以上研究成果為電力系統(tǒng)其他類型的數(shù)據(jù)融合提供參考，尤其是電力物聯(lián)網(wǎng)[15]和數(shù)字電網(wǎng)[16]的建設(shè)多種形態(tài)數(shù)據(jù)融合具有一定的借鑒意義，促進(jìn)電力建設(shè)的數(shù)字化發(fā)展，提高企業(yè)創(chuàng)新模式和提高績效[17]。

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