【关键词】人工智能技术；电力配网工程；施工安全

引言

电力配网工程是现代城市基础设施建设中的一项重要内容，肩负着保障电力供应安全和稳定运行的重要责任。但由于电力配网在建设过程中涉及设备安装量大、线路铺设量大、施工环境风险大等诸多问题，其安全管理一直是建设过程中需面临的核心问题。传统安全管理模式多依靠人工巡检和经验判断等方式，虽对施工基本安全有一定保证，但是当面临强度大，复杂性强的建设任务，在安全管理中常常会出现反应滞后，隐患识别不完整，事故预防能力不强等问题。特别是面对变化多端的施工环境和突发事件时，传统方法很难给予充分的支撑。

在过去的几年中，AI技术经历了飞速的进步，并在众多领域实现了明显的突破。尤其在图像识别，深度学习，数据挖掘以及智能决策领域，AI技术已经逐渐被运用到各种工程施工管理当中并显示出巨大潜力。

一、电力配网工程施工传统安全管理模式的局限性

（一）安全隐患识别的滞后性

传统模式中的安全隐患一般都是依靠人工巡检和经验判断的方式加以辨识和治理[1]。因施工现场环境复杂多样、施工任务重，人工巡检频次和准确性往往达不到高标准的安全需要，致使很多隐患没有能够第一时间得到排查：一方面施工人员安全意识、经验水平参差不齐，一些隐患会由于主观疏忽或者操作失误被忽略；另一方面人工巡检在时间上存在很大的滞后性，巡检者的检测往往落后于实际风险，造成安全隐患无法及时处理。这种滞后性使隐患常常发展得更为严重，甚至造成事故。在建设过程中所产生的各类数据及信息通常很难进行及时集成和分析，而传统的安全管理模式对于施工现场实时监控及数据处理的能力还不够强，没有一套科学全面的安全隐患预警机制。

（二）现场监控的不足

由于施工现场一般覆盖多个作业点且涉及施工环境复杂，常规监控手段多依靠人工巡查及受限的视频监控系统，这导致可有效监控的范围很窄，同时还不能做到各细节全覆盖。现场存在的安全隐患由于没有实时监控手段，常常很难被及时检测出来，特别是大型施工项目，员工分布广，操作内容繁杂，监控人员通常很难对其进行全程和全方位监管。与此同时，传统监控系统一般仅能实现静态录像监控，缺乏动态风险预警分析，针对某些隐蔽性和突发性较强的安全隐患很难有效地给出预警并介入。更重要的是，人工巡查主要靠人的工作经验与主观判断，容易导致一些风险被忽略或者漏掉。特别是在高强度、高风险的施工任务中，工作人员比较容易劳累、疏忽大意或者判断失误，从而引发安全事故。所以传统现场监控模式既不能满足电力配网工程施工安全监控所需求的高效性与实时性，也极大地影响了安全隐患的辨识与预防效果，迫切需要通过引进现代化技术手段，实现对施工现场更加智能化，综合性的安全管理[2]。

（三）安全决策的响应速度与准确性问题

传统模式中，安全决策多依靠人工判断与经验积累，一般以现场工作人员反馈、定期检查、会议讨论的方式来完成，这一决策过程常常落后于实际问题。在施工现场出现突发事故或者潜在风险的情况下，决策人员需依靠对现场信息的采集与上报，并在一段时间后对其做出评价与探讨，这种响应机制，在高风险、高动态的施工环境中，表现得特别迟缓。特别是在复杂施工环境中，事故发生通常具有突发性，多种因素相互交织，常规决策模式很难对安全隐患做出迅速而准确的判断与处理[3]。决策人员在理解现场状况时常常会出现滞后性，很难及时把握安全的最新动向，从而使得决策过程的准确性大大降低。另外，在传统模式中，安全管理人员的决策通常局限于个人经验与主观判断，忽视大数据分析，风险评估等科学方法，致使决策过程可能产生片面性或者误判，从而进一步增加事故的危险性。