電網建設智慧前期方案設計與研究

陳星

摘要：文章介紹了電網建設前期工作所面臨的挑戰及現狀，并提出了一種基于智慧前期方案的設想。該方案融合了遙感勘測、智能識別、大數據和人工智能等技術，旨在設計一種基于前期現場信息采集和智能分析技術的解決協調行政許可等各類工作的輔助決策平臺。通過多規合一法規平臺、案例分析以及知識的提取等技術手段，為電網建設項目提供決策支持和輔助管理。該方案的目標在于提高電網建設前期工作的效率和質量，降低前期費用，為電網建設的智慧化發展提供有力支持。

關鍵詞：電網建設前期；智慧方案；信息統籌；輔助決策

中圖分類號：TP311? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）09-0113-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 背景介紹

電網建設的前期工作需要在工程批復文件劃定的費用范圍內，協調地上地下物權屬方，理順各利益相關方的訴求，在合理的周期內獲得各項行政許可，幫助電網建設項目按時開工建設。

變電站和輸電線路地籍權屬復雜，途徑行政區鄉俗各異，許可部門和涉及法規眾多，協調工作鏈條長。實施過程中，證照辦理難，法規依據參差不齊，行政許可時間周期長；前期發生的補償費用控制難。

根據電網建設精細化發展的需要，建設管理單位嘗試結合智慧建設的理念，在建設開始前將初設階段的圖紙信息通過地理信息遙感采集現場復現，智能識別和分析現場地形地貌和社會信息，結合歷史經驗，預判前期協調工作和預估前期擬發生費用。并將長期以來在協調工作中積累的管理經驗經由大數據存儲，通過人工智能開展輔助決策。打造前期狀態感知、多規合一、經驗共享的開放式智慧前期輔助決策平臺。

1 對電網建設智慧前期方案的設想

在工程建設前期，甚至在項目前期階段，工程項目建設管理單位提前介入，通過導入規劃設計階段變電站站址和輸電線路塔基位置坐標，建立起數字化的工程模型。第二步通過遙感勘測，實地采集前期場地圖像，描述現場地表情況。第三步智能識別地上附著物種類、數量，開展路徑標示，進行村鎮道路現場導航。第四步智能匹配地籍信息、行政區劃、行業法規和相同區域案例數據。第五步按行政區和施工涉及物的權屬單位不同，提示施工證照辦理手續流程，同時根據量價模型智能估算施工前期費用。同時在智能決策過程中，可以通過在電力黃線范圍內人工調整塔位等，進行施工方案優化和決策建議。

附屬應用包括：根據權屬差異提示優化證照辦理路徑，需求文檔提示和上傳分享，以及對施工遇阻點開展跨領域專家會議，對施工前期中眾多協調會議內容的及時分享等。

1.1 電網建設智慧前期方案總覽

研究目標：1） 采用遙感和無人機技術，實現前期現場信息的采集校核和智能識別[1]；2） 打造法規和案例庫，實現云端化；3） 實現現場地理數據、法規數據、經驗數據的有效組織和統籌管理；4） 實現智慧前期管理的人工智能和大數據結合的輔助決策分析；5） 實現前期業務流的計算機輔助決策引導和管理；6） 為后期的智慧建設等應用提供數據內容，推動智慧建設等領域發展。

適用階段：智慧前期項目應用于電網建設之前。亦適用于電網建設全生命周期。在建設前期，使建設單位有據可核，有法可循。對于建設期和投入使用的項目，利用智慧前期成果和平臺可對項目進行反饋跟蹤和評估。平臺數據接口開放，數據共享，可以容納更多的用戶方。

1.2 電網建設智慧前期方案的內容

1.2.1 規劃或初設選址的現場遙感勘測

對項目規劃設計方案進行地理信息的現場遙感勘測，實地采集前期場地圖像，智能分析規劃地址的地籍信息/用地性質（用于證照辦理預判），場地要素（地表、地下物）的種類、數量，匹配對應權屬區縣和部門。

1.2.2 多規合一法規平臺

收集規劃、交通、環保、水務、綠化等部門法規，積累上海各區縣的行政規定，依據政策法規進行條款抽取，建立模型檢查項目是否符合相關政策法規，給出報警和建議。建立一個依法合規、多規合一的法規庫。

實現審批方與建設項目間的信息流動，疊加各行業規劃信息（如河道規劃、綠化規劃等），協調各方規劃存在的矛盾，為各部門和各權屬行政區審批過程中的溝通和協調提供信息；使電網建設符合規劃，使報審、決策、協調更高效。

1.2.3 案例分析和知識的提取

沉淀不同行政區縣、不同時期、不同部門的電網前期案例和協調經驗。對案例數據進行結構化存儲，通過深度學習等技術完成對案例的模塊化提取，為新建項目提供經驗數據和依據。

1.2.4 基于GIS的多源數據輔助決策系統

立體遙測、精確識別、法規案例分類判別，為建設規劃、拆遷、建設實施、后期管理等提供依據，便于決策。同時基于GIS進行數據可視化，提供信息查詢、信息統計和數據分析功能。還可從不同的角度和不同尺度來審查規劃方案，進行多方案對比，使審批更直觀、更全面。

1.2.5 異構多源數據的融合

基于三維空間數據把大數據處理架構與電力系統數據分層結合，搭建一個分層的多源融合的電力大數據處理方案。具體為把用于大數據分析的數據層、特征層及決策層與電力實際應用的數據感知層、數據集成管理層以及應用層一一對應，實現一個基于大數據處理架構的融合框架，提高處理速度，優化性能[2]。

1.2.6 精準投資的前期費用預估

在現場地理要素、多規合一平臺基礎上，調用案例（專家）庫、圖像分析的成果，探索適合電力建設前期的精準預算數學模型，實現前期合同與地理標志物的一一對應，縮小與結算的差距。

1.2.7 工作流梳理再造

對需許可進場或證照辦理的不同行政區縣、獨立權屬部門內部不同鏈條的關鍵崗位和差異流程進行梳理，對其進行個性化提示，形成個性化的工作方法和流程路徑。

1.2.8 專家會議支持系統

會議支持系統可依據上會項目情況，統一調閱項目技術文檔、方案、圖形資源、圖上標繪，實現項目的集中討論和快速決策，節約報批時間，提高決策效率。

2 電網建設智慧前期方案關鍵技術

智慧前期方案涉及人工智能、3S技術、大數據、邊緣計算和云計算等關鍵技術。其中，人工智能為智慧前期輔助決策的關鍵，包括：地理信息建模，行政區及行業法規匹配，案例庫經驗抽取，施工證照流程提示、智能計價前期費用等。

2.1 定位及導航技術

數字圖生成、圖紙與地理信息融合、場勘測都需要精準定位。以智能手機、物聯網、增強現實等為主要應用方向定位服務，提供不同的服務體驗，適應不同的應用場景，也存在不同的難題需要解決。深入研究各種定位技術，結合現場勘測、站內（線內）導航為系統數字化、智能化應用提供有力保障。

2.2 空間數據分析技術

空間分析是對于地理空間現象的定量研究，通過對空間數據的操縱和計算使其以不同形式展現，并可提取潛在信息[3]。項目前期勘測數據、影像轉化數據、設計數據都涉及大量空間地理信息，進行空間分析、提高信息的精準度，完成建筑紅線等控制是分析的主要手段。

2.3 基于GIS的智能航片識別技術

研究各類圖像處理、機器學習算法，訓練適合電力造價、賠償估算的數據集，提取影像中各類地物的特征，計算其統計信息，完成航片要素的自動識別，實現對航片圖像識別結果矢量化，生成電子地圖，并實現電子地圖的編輯軟件。

2.4 工程數據智能轉換方法研究

研究以人工智能相關的圖像識別、深度學習技術，并結合遙感技術，對工程前期數據進行自動分類、判別、數字化，現場要素識別和智能權屬匹配，形成工程建設輔助決策方案。

2.5 基于深度學習的輔助決策研究

從案例庫和專家處獲取知識，形成智慧前期知識庫，根據知識庫進行推理，最終形成專家系統，結合專家系統和人工智能技術，對過往案例庫進行知識抽取，涉及案例分析、知識提取、知識庫建立等問題。開展前期費用預估和工作流引導優化應用。

3 電網建設智慧前期方案預期成果

1） 打造前期現場狀態感知、依法合規、經驗沉淀的開放式智慧前期輔助決策平臺，節約電網建設前期工作的時間成本和經濟成本；2） 在工程前期管理中用先進勘測技術進行突破，選取試點項目先行實踐，積極探索，形成實踐總結，對傳統前期工作進行數字化和智能支撐；3） 開放式平臺允許前期管理各方加入，數據共享并合作，為規劃、設計、項目管理、施工、評估提供決策依據。

4 實施方案

系統分為服務軟件（App端）和客戶端軟件（PC端）。服務軟件分為服務軟件和智能識別軟件兩部分。識別軟件主要完成航片、衛片的智能識別，完成地圖數字化。服務軟件完成數據處理、勘測、流程、法規和專家會議系統服務。客戶端軟件分為網頁端軟件和移動應用軟件（App） ，供用戶使用完成系統操作、管理和應用等功能[4]。

數據采集，建立專家庫、案例庫、法規庫；流程管理設計服務端設計；App設計；遙感圖像分析軟件設計；合規及多規合一軟件設計。

5 結論

傳統的前期工作依靠人工跑現場，而變電站和輸電線路桿塔落點位置難找，周邊情況復雜，前期協調鏈條因現場情況而異，往往靠經驗積累。相關人員一旦調換，繼任者須花費較長時間才能完全掌握前期工作流程。且前期工作涉及各類圖紙、法規、賠償等各類數據資料分散在不同系統、表現層次和管理部門等都不同，各類數據中的關聯關系很難明晰，缺乏有效的信息平臺對這些資源進行整合和系統性管理，形成了前期工作數據的一個個“信息孤島”，造成信息及時反饋難、共享差，信息資源極大浪費[5]。

應用智慧前期方案，實現輸配電走廊數字立體影像和要素自動識別，完成影像、圖紙、模型的智慧對比，建立工程前期智慧采集與定位平臺，完成工程前期建筑紅線線路通道、綠地、苗林、房屋等輪廓、坐標、退居等信息一體化智慧分析。結合造價分析知識，建立起具有智能化、簡潔化、高度整合的大數據智慧處理的工程前期造價智能分析平臺；實現行政數據、技術數據的有效組織和統籌管理，實現智慧前期管理的人工智能（AI） 和大數據（Big Data） 結合的輔助決策分析，實現智慧前期數據和系統的云端化，為后期的智慧建設等應用提供數據內容，推動智慧建設領域發展。

參考文獻：

[1] 丁曉生.無人機遙感技術的水利水電工程施工現場監控[J].單片機與嵌入式系統應用，2021，21（12）：61-64，69.

[2] 米加威.基于大數據的多源信息融合技術在電力系統中的研究及應用[D].天津：天津理工大學，2019.

[3] 田勁松，薛華柱.GIS空間分析理論與實踐[M].北京：中國原子能出版社，2018.

[4] 陸凱鳳，丁皓磊，韓笑梅，等.電力建設數字化智能評價系統[J].電腦知識與技術，2021，17（36）：20-24，27.

[5] 周愛民.有色金屬進展-第二卷-有色金屬礦業：1996-2005[M].長沙：中南大學出版社，2007.

【通聯編輯：梁書】