［摘 要］為優(yōu)化電力工程進(jìn)度管理，文章分析了當(dāng)前電力工程進(jìn)度管理存在的問題，探討了人工智能技術(shù)的應(yīng)用方向，通過智能規(guī)劃、智能調(diào)度平臺、智能監(jiān)控系統(tǒng)完善進(jìn)度計劃，優(yōu)化資源配置并實(shí)現(xiàn)全過程監(jiān)控。研究表明，在人工智能的賦能下，電力工程進(jìn)度管理可有效壓縮工期、大幅提升資源利用率及顯著提高管理決策科學(xué)水平。

［關(guān)鍵詞］人工智能；電力工程；進(jìn)度管理；可視化；決策支持

［中圖分類號］TP18 ；TM7 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）04–0175–03

1 電力工程進(jìn)度管理面臨的問題

1.1 進(jìn)度計劃不合理

電力工程項(xiàng)目涉及的內(nèi)容廣泛，技術(shù)要求高，分析目前實(shí)際情況，較多電力工程進(jìn)度管理面臨前期項(xiàng)目調(diào)研與論證工作欠缺的問題，沒有充分考慮材料購置周期、人工配置調(diào)配、機(jī)械設(shè)備運(yùn)輸?shù)葘?xiàng)目進(jìn)度的制約作用，極易導(dǎo)致項(xiàng)目可行性評估偏差，使得進(jìn)度計劃無法與實(shí)際情況對接，失去指導(dǎo)意義。另外，部分電力工程進(jìn)度計劃本身過于理想化和僵化，而電力工程項(xiàng)目受多方面不確定因素的影響較大，過于樂觀和缺乏靈活性的進(jìn)度計劃在惡劣天氣、政策變化等因素的影響下極易失控，造成進(jìn)度延誤。

目前電力工程進(jìn)度管理在進(jìn)度計劃上存在的問題，導(dǎo)致了資源配置和施工協(xié)調(diào)的失調(diào)情況。具體而言，工程項(xiàng)目內(nèi)在的邏輯關(guān)系和風(fēng)險判斷不足，使得電力工程各個工序和環(huán)節(jié)之間存在復(fù)雜的制約與影響關(guān)系。由于未能準(zhǔn)確判斷相互依存和耦合關(guān)系，制訂進(jìn)度安排時難以全局駕馭和把握重點(diǎn)，通常只能依賴剛性計劃，容易陷入“死”計劃的局限。與此同時，工程實(shí)施過程中可能出現(xiàn)重大不確定風(fēng)險，但這些風(fēng)險常被忽視，導(dǎo)致計劃脫離實(shí)際情況，失去了對工程的指導(dǎo)作用。

1.2 資源配置和協(xié)調(diào)不當(dāng)

（1）人力資源配置不當(dāng)。電力工程項(xiàng)目所需的專業(yè)知識廣泛而復(fù)雜，如果項(xiàng)目團(tuán)隊的人員知識結(jié)構(gòu)與實(shí)際需求不匹配，就會導(dǎo)致重要崗位人手不足，從而妨礙了工程的正常推進(jìn)。此外，缺乏項(xiàng)目管理團(tuán)隊與各專業(yè)人員之間的充分協(xié)作，也降低了人力資源的整體效能，進(jìn)一步拖慢了工程的進(jìn)度。

（2）材料和設(shè)備資源的保障問題對進(jìn)度管理造成困難。電力工程項(xiàng)目通常需要多種類型的材料和高科技設(shè)備，而且這些資源具有特殊的技術(shù)要求。如果這些資源無法順利調(diào)配到位，或者在重要設(shè)備的運(yùn)輸和布署過程中出現(xiàn)問題，就會直接威脅到工程的實(shí)施進(jìn)度。同時，如果在材料設(shè)備的規(guī)格選擇、測試和試運(yùn)行方面處理不當(dāng)，也會導(dǎo)致這些資源無法發(fā)揮應(yīng)有的作用，進(jìn)一步延誤工程進(jìn)度。

（3）項(xiàng)目內(nèi)外部資源共享和調(diào)配協(xié)作機(jī)制不暢。電力工程項(xiàng)目涉及多個部門和參建各方，如果信息交流和資源調(diào)配不夠協(xié)調(diào)，就會導(dǎo)致項(xiàng)目資源難以有效整合。缺乏提高資源利用效率的平臺和渠道，使得項(xiàng)目資源的充分利用受到限制，從而制約了工程進(jìn)度的順利推進(jìn)。

1.3 監(jiān)控預(yù)警機(jī)制缺失

目前，電力工程進(jìn)度管理存在監(jiān)控預(yù)警機(jī)制的缺失問題，這直接關(guān)系到項(xiàng)目的管控和進(jìn)度推進(jìn)。具體而言，項(xiàng)目在全過程數(shù)據(jù)匯集與傳輸方面存在短板，導(dǎo)致項(xiàng)目各關(guān)鍵工序的過程數(shù)據(jù)和現(xiàn)場圖像難以實(shí)時高效采集和傳輸。這種情況造成了后臺監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)接收的數(shù)據(jù)存在延遲和不完整，嚴(yán)重影響了管控的時效性。此外，項(xiàng)目缺乏科學(xué)合理的風(fēng)險評估體系，未建立自動化的工程監(jiān)控平臺，導(dǎo)致預(yù)測模型和預(yù)警規(guī)則不健全，難以有效識別項(xiàng)目實(shí)施中的各類風(fēng)險隱患，也無法實(shí)現(xiàn)對重大異常的及時預(yù)警。監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)與項(xiàng)目管理決策層之間存在信息孤島的問題，即使監(jiān)測系統(tǒng)能夠識別出問題，但由于缺乏有效的信息傳遞機(jī)制，預(yù)警信息無法及時推送給項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)層，也難以形成預(yù)警轉(zhuǎn)化為管控指令的閉環(huán)機(jī)制，導(dǎo)致無法主動防范和化解項(xiàng)目風(fēng)險。

2 應(yīng)用人工智能技術(shù)的電力工程進(jìn)度管理優(yōu)化

2.1 智能規(guī)劃完善進(jìn)度計劃

為了提高進(jìn)度計劃的合理性，可以利用人工智能技術(shù)建立覆蓋項(xiàng)目全生命周期的電力工程進(jìn)度規(guī)劃系統(tǒng)框架（圖1）。具體而言，可應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對歷史項(xiàng)目規(guī)劃與實(shí)施數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，總結(jié)電力工程進(jìn)度計劃的科學(xué)合理模型和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，為后續(xù)新項(xiàng)目的計劃編制提供依據(jù)；利用知識圖譜和自然語言處理實(shí)現(xiàn)對工程計劃文本語義的深度理解；利用自然語言處理技術(shù)自動識別文本中的邏輯關(guān)系和關(guān)聯(lián)規(guī)律，幫助工程師全面檢視計劃合理性，發(fā)現(xiàn)文本所隱含的不足之處；建立工程項(xiàng)目多層面的數(shù)字孿生系統(tǒng)，采用仿真和預(yù)測分析相結(jié)合的方式，考量材料采購、任務(wù)依賴等多個影響因素，模擬多種情景下的項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)展，使最終形成的計劃更加周詳嚴(yán)謹(jǐn)。

2.2 智能調(diào)度平臺優(yōu)化資源配置

通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，基于項(xiàng)目實(shí)施數(shù)據(jù)建立面向電力工程的智能資源調(diào)度優(yōu)化平臺（圖2），這一技術(shù)的應(yīng)用直接關(guān)系到項(xiàng)目的進(jìn)度管理。該平臺能夠?qū)崟r動態(tài)預(yù)測項(xiàng)目在人力、材料、機(jī)械設(shè)備等各類資源上的需求變化，為資源調(diào)配決策提供了數(shù)據(jù)支持。在項(xiàng)目進(jìn)度管理平臺上，集成了多維度的資源調(diào)配優(yōu)化模型，考慮了任務(wù)優(yōu)先級、資源時間限制、成本約束等多方面因素，通過智能運(yùn)算搜索最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)了項(xiàng)目生命周期內(nèi)資源配置的動態(tài)分配與優(yōu)化。這種方式大幅提高了資源利用效率，有助于更好地滿足項(xiàng)目進(jìn)度要求。該平臺與5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)深度融合，使得電力系統(tǒng)內(nèi)部各項(xiàng)目部門及參建方之間的信息流通暢通，數(shù)據(jù)共享實(shí)時同步。

2.3 智能監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全過程監(jiān)控

通過各類傳感器和檢測設(shè)備，智能監(jiān)控系統(tǒng)（圖3）實(shí)現(xiàn)了對工程全過程的高頻次數(shù)據(jù)采集和狀態(tài)檢測，克服了以往監(jiān)測數(shù)據(jù)存在斷層的問題，實(shí)現(xiàn)了真正意義上的全流程監(jiān)控。該系統(tǒng)具備強(qiáng)大的模型分析和預(yù)測功能，利用機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，能夠基于多源異構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)，動態(tài)識別工程實(shí)施中出現(xiàn)的各類異常情況和故障跡象，包括安全隱患。系統(tǒng)會根據(jù)問題的嚴(yán)重程度進(jìn)行智能預(yù)警，為工程風(fēng)險防控提供有力支持。通過深度的信息系統(tǒng)集成，這一監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)與項(xiàng)目管理實(shí)現(xiàn)了無縫對接。各類預(yù)警信息能夠通過移動網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)形成閉環(huán)反饋，快速傳達(dá)到管理和決策平臺。這樣的集成能力支持將預(yù)警信息迅速轉(zhuǎn)化為管控指令，并實(shí)時傳達(dá)和落實(shí)，從而大幅提升了事故應(yīng)急和風(fēng)險管控的主動性與有效性。

3 人工智能賦能電力工程進(jìn)度管理的效果

3.1 有效壓縮工期，提升質(zhì)量

人工智能技術(shù)賦能后的電力工程進(jìn)度管理，可以實(shí)現(xiàn)計劃編制、資源調(diào)配和過程管控的全流程智能化，不僅顯著壓縮工期，還可有效提升工程質(zhì)量。智能算法優(yōu)化確定合理可行的最短工期計劃，通過學(xué)習(xí)分析國家電網(wǎng)有限公司2703 項(xiàng)歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)和多場景仿真，科學(xué)預(yù)判工程任務(wù)的最佳時序和路線圖，使工期安排既充分考量風(fēng)險，又最大限度壓縮時間軸。通過中國電力科學(xué)研究院基于20 個電網(wǎng)項(xiàng)目的對比試驗(yàn)可知，可將工期縮短20% 以上。智能監(jiān)控系統(tǒng)可基于圖像、信號等多源數(shù)據(jù)判斷工序?qū)崿F(xiàn)效果，及時發(fā)現(xiàn)質(zhì)量風(fēng)險或進(jìn)度偏差，并推薦可行的改進(jìn)策略，助力工程師修正偏差。根據(jù)中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司智能工程管理系統(tǒng)在廣東一批變電站項(xiàng)目中的運(yùn)用評估可知，質(zhì)量合格率和進(jìn)度達(dá)成率分別提高了25%和20%。

3.2 大幅提高資源利用效率

建立工程資源預(yù)測模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法持續(xù)訓(xùn)練優(yōu)化，可提高預(yù)測精度，使材料和設(shè)備的儲備調(diào)配更加準(zhǔn)確、及時，可大幅提高平均庫存周轉(zhuǎn)速度。例如，國家電網(wǎng)公司華東分公司在資源調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)用后，顯示庫存周轉(zhuǎn)率提高了28%。而構(gòu)建綜合考量時間約束和任務(wù)優(yōu)先級的智能調(diào)度優(yōu)化機(jī)制，動態(tài)尋找資源匹配配置的最優(yōu)解，減少因等待或臨時調(diào)配導(dǎo)致的資源損耗，可降低資源損耗工期比例。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和信息化手段，提高項(xiàng)目參建各方、分包隊伍之間的協(xié)同程度，建立統(tǒng)一的資源池，實(shí)現(xiàn)資源共享，可使整體資源供需缺口大幅減小，確保供給與使用的精細(xì)化匹配。

3.3 管理決策更加科學(xué)化

人工智能技術(shù)賦能電力工程管理后，實(shí)現(xiàn)了決策過程的精細(xì)化指導(dǎo)、智能化支持和科學(xué)化提升，顯著改善了管理決策質(zhì)量。例如，國家電網(wǎng)公司通過構(gòu)建項(xiàng)目多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識決策圖譜系統(tǒng)，整合公司內(nèi)部的項(xiàng)目進(jìn)度、資源、風(fēng)險、仿真等多維異構(gòu)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對項(xiàng)目全景實(shí)時監(jiān)測，為決策者提供全面細(xì)粒度的視野支持，經(jīng)過相關(guān)人員評估決策失誤率降低到23%。而設(shè)立基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的管理模擬決策平臺，決策者可在該平臺中輸入不同選擇方案并評估效果，系統(tǒng)給出科學(xué)評分，輔助決策者預(yù)測并選擇最優(yōu)決策。中國電力建設(shè)集團(tuán)公司內(nèi)部使用該系統(tǒng)后，決策質(zhì)量得分提高了31%。中國水電建設(shè)集團(tuán)公司通過構(gòu)建工程師協(xié)同決策支持系統(tǒng)形成知識庫，并輔之以預(yù)測模型，使決策過程更加透明可追溯，同時保證了決策的系統(tǒng)性與整體性。針對用戶的評測顯示，使用該系統(tǒng)后，決策的邏輯性與準(zhǔn)確率分別提升了38% 和20%。

4 結(jié)束語

人工智能賦能可有效解決電力工程管理長期以來的痛點(diǎn)和難題，使管理決策和施工建設(shè)更加精細(xì)化、智能化和科學(xué)化，大幅提升電力工程的規(guī)劃水平、資源配備能力和管控效能。未來，人工智能在電力工程領(lǐng)域的廣泛滲透和深度融合，將助推電力工程向著更高質(zhì)量、更高標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)方向發(fā)展。

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