输变电工程施工质量数字化监管体系研究

傅遥 韦婉 廖得富

摘要：随着现代化建设的加速和信息技术的快速发展，数字化监管已成为提高施工质量、确保工程安全的关键。本文首先分析当前输变电工程施工中的质量监管问题及其成因，然后阐述数字化监管的目标和监管内容，接着提出基于大数据、物联网、云计算和人工智能技术的输变电工程施工质量数字化监管体系模型，最后提出体系模型的实施与管理计划，以供参考。

关键词：输变电工程；施工质量；数字化监管

DOI：10.12433/zgkjtz.20233408

输变电工程是电力系统中的重要组成部分，其施工质量直接关系到电网的安全稳定运行。传统的施工质量监管方法主要依靠人工巡检和经验判断，存在信息不对称、监管难度大、监管效果不稳定等问题。随着信息技术的快速发展，数字化监管体系成为实现施工质量监管的重要手段。电力行业的信息化建设不断推进，也为数字化监管体系的实施提供了基础设施和数据支持。输变电工程施工质量数字化监管体系的构建也成为输变电工程数字化监管发展的关键步骤。

一、工程施工质量监管现存问题和挑战

当前，输变电工程施工质量监管仍存在很大问题。首先，监管力量不足，监管部门的人力、物力、财力等资源有限，无法全面监管所有的输变电工程，会导致难以发现一些施工质量问题。监管手段相对滞后，传统的监管手段主要依靠人工巡视、纸质文件审核等方式，效率较低，无法及时发现和解决施工质量问题。其次，不同地区、不同监管部门对输变电工程施工质量的监管标准和要求存在差异，导致施工单位在不同地区施工时，需要面对不同的监管标准，会增加施工难度和成本。再次，数字化监管技术在输变电工程施工质量监管中的应用还不够成熟，缺乏统一的数字化监管平台和标准，无法实现信息共享和数据交互。最后，一些施工单位为了降低成本和提高利润，采用低质量的施工材料，或在施工过程中存在违规行为。

二、输变电工程质量数字化监管

（一）工程施工质量数字化监管内容

数字化是适应能源革命和数字革命相融并进趋势的必然选择，基于数字化的输变电工程施工质量监管，确保电网工程施工符合相关标准、规范和设计要求，实现质量合规性的目标。确保电网工程施工过程中的质量可控，通过监管施工组织、质量控制流程、施工计划等，实现施工质量的可控性目标，并通过监管施工过程中的质量管理体系、质量评估和分析等，实现施工质量的持续改进目标。确保电网工程施工过程的安全性，通过监管施工现场的安全管理、施工安全规程等，实现施工安全的目标。具体的监管内容包括以下几方面：

第一，制定和执行电网工程的质量计划，明确质量标准和要求，确保施工过程中的每个环节都符合质量标准。第二，通过数字化工具和传感器设备实时监控关键参数和指标，包括温度、湿度、振动以及施工工序的执行情况，并将施工过程中的质量数据以数字化形式采集和记录，包括监测数据、检测结果、验收记录等，确保数据的准确性和可追溯性。第三，根据实时监控数据和质量标准，及时进行质量控制措施的调整和改进，确保施工质量符合要求。第四，进行定期或不定期的质量检测和评估，通过数据分析和指标评估，发现潜在的质量问题，并及时采取纠正措施。第五，及时处理和解决施工过程中出现的质量问题，同时进行问题的深入分析和原因追溯，防止类似问题再次发生。第六，建立监管机制和责任制度，对施工过程中的违规行为进行监督和处罚，确保施工质量的合规性和可靠性。

（二）适用于输变电工程的技术

1.传感器技术

利用温度传感器、湿度传感器、振动传感器等各种传感器，实时监测施工现场的环境参数，例如，施工材料的温度、湿度，设备的振动情况等。

2.物联网（IoT）技术

将传感器、监测设备等物理设备与互联网连接，实现设备之间的数据交互和远程监控。可以通过物联网技术将施工现场的数据传输到监管部门或相关人员的终端设备上，实现远程监管。

3.数据存储和处理技术

利用数据库、分布式文件系统等技术，存储和管理传输过来的数据。同时，使用大数据技术分析和处理大量的数据，发现潜在的质量问题。

4.数据可视化技术

利用数据可视化工具，将分析结果以图表、报表等形式展示出来，将复杂的数据转化为直观、易懂的图形界面，以便监管部门或相关人员进行查看和分析。

5.人工智能（AI）技术

利用机器学习、数据挖掘等人工智能技术，对施工过程中的数据进行模式识别、异常检测等分析，以发现潜在的质量问题。人工智能技术可以帮助自动化分析大量的数据，提高监管效率。

6.无人机技术

利用无人机进行航拍和巡检，实时获取施工现场的图像和视频数据，帮助监管部门进行远程巡检和质量评估。

通过以上技术，可以实现对输变电工程施工质量的实时监管和精细管理，提高监管效率和质量控制水平。同时，数字化技术还可以实现数据共享和协同，促进各方的合作和信息交流，推动整个行业的发展和进步。

三、输变电工程施工质量数字化监管体系

（一）体系框架搭建

1.应用层与业务逻辑层

应用层是用户与监管平台交互的界面，业务逻辑层是对用户的操作进行分析和处理的核心部分。应用层与业务逻辑层之间的逻辑关系主要是用户通过应用层进行操作，业务逻辑层对用户的操作进行分析和处理，再通过应用层向用户展示。

2.业务逻辑层与数据层

业务逻辑层需要从数据层获取施工现场的数据，通过分析和处理，进行质量评估和预警。数据层是对施工现场数据进行采集、存储和管理的核心部分。业务逻辑层与数据层之间的逻辑关系主要是业务逻辑层需要从数据层获取数据，并进行分析和处理，再将结果返回给数据层进行存储和管理。

3.数据层与技术支持层

数据层需要进行数据的采集、存储和管理，还需要进行数据的加密、权限管理等安全保障措施。技术支持层是对平台进行技术支持和安全保障的核心部分。数据层与技术支持层之间的逻辑关系主要是数据层保障数据安全，技术支持层则提供技术支持和安全保障措施。

通过上述体系框架，层层推进可以实现对输变电工程施工质量的数字化监管和精细管理，提高监管效率和质量控制水平。各层次之间需要进行数据传递和信息交互，实现平台的功能和目标。同时，需要考虑各层次之间的耦合度和协同性，确保平台的整体效率和稳定性。各层次之间的协同关系是整个平台运行的关键，需要进行有效的协调和管理。

（二）体系的实施和管理

第一，监管部门要制定相关的政策和标准，明确数字化监管的目标和要求，并根据监管政策和标准，选择适合的数字化技术和设备，使用传感器、监测设备、物联网技术、大数据分析平台等，实现数据采集、传输、存储和分析等功能。

第二，选择合适的数据库、分布式文件系统等技术，搭建一个可靠、安全、高效的数据管理系统，存储、管理和分析采集到的数据。在施工现场配置和安装相应的监测设备和传感器，实时采集施工现场的各项数据，例如，温度、湿度、振动等环境参数以及设备运行状态等。此外，建立数据采集和传输机制，将数据通过物联网技术传输到监管部门或相关人员的终端设备上。

第三，建立数据分析和预警机制，利用大数据分析、机器学习等技术，对存储的数据进行分析和挖掘。可以建立模型和算法，实现质量问题的预警和风险评估。建立相应的报警和预警机制，及时通知相关人员，并为监管部门和相关人员提供培训，使其熟悉数字化监管系统的使用和管理。建立相应的管理机制，确保数字化监管系统的正常运行和数据的安全性。定期对数字化监管系统进行监督和评估，检查系统的运行情况和数据的准确性。根据评估结果，及时进行调整和改进，从而增强监管效果，提高质量控制水平。

四、结语

综上所述，输变电工程施工质量数字化监管体系可以通过应用物联网、大数据分析、云平台和智能传感器等技术手段，实现对施工过程中的质量问题进行实时监控和控制。通过数据采集与传输，可以实时采集施工现场的各项数据，并将其传输到监管中心或云平台，实现数据的实时共享和远程监控。利用大数据分析技术，对采集到的数据进行分析和处理，挖掘其中的信息和规律，实现质量问题的预警和风险评估，继而通过实时监控与控制，随时查看施工现场的数据和状态，及时发现和处理质量问题。

参考文献：

[1]李勇.数字化技术在电力工程建设质量管理中的应用探讨[J].模型世界，2020（24）：116-118.

[2]李萌.电力工程施工质量管理与控制[J].电子元器件与信息技术，2021，05（09）：57-58.

作者简介：傅遥，工程师，主要研究方向为电力系统智能化应用；韦婉，工程师，主要研究方向为土木工程；廖得富，工程师，主要研究方向为电力工程数字化管理。