CN115600716A - 一种电力工程现场的人工智能监理系统及方法 - Google Patents

一种电力工程现场的人工智能监理系统及方法 Download PDF

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CN115600716A CN202211592628.6A CN202211592628A CN115600716A CN 115600716 A CN115600716 A CN 115600716A CN 202211592628 A CN202211592628 A CN 202211592628A CN 115600716 A CN115600716 A CN 115600716A
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Abstract

本发明公开了一种电力工程现场的人工智能监理系统及方法，属于电力工程监理技术领域。本发明包括以下步骤：S10：在强弱电电缆桥架架设前，对电力工程施工现场的环境参数进行获取，基于获取的环境参数，对强弱电电缆桥架的架设间距进行预测，将预测结果与施工图纸上的参考数据进行对比，判断强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准；S20：基于强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和土壤粘合系数，对施工风险进行预测；S30：根据电力工程现场施工人员的分布情况、施工人员的施工情况和施工环境，对现场施工进度进行预测；S40：基于S30的预测结果，对现场施工人员进行重分配。

Description

一种电力工程现场的人工智能监理系统及方法
技术领域
本发明涉及电力工程监理技术领域，具体为一种电力工程现场的人工智能监理系统及方法。
背景技术
电力工程是指与电能的生产、输送、分配有关的工程，监理人员在电力施工现场不仅需要对电缆的铺设位置、强弱电电缆桥架的架设间距进行监控，还需要在建设实施过程中判断是否存在施工风险，以及对施工进度进行管控，因此，在电力施工现场需要配备多名监理人员，以保证电力工程的顺利实施。
现有的基于电力工程现场的监理系统在对电力工程进行监管时，通常依靠监理人员的专业知识，判断电力施工现场中电缆的铺设位置，强弱电电缆桥架的架设间距是否符合规范，此过程需要耗费监理人员的大量时间，且监理人员在工作过程中可能存在因现场管理不严谨，导致触电事故的发生，降低了系统的安全性，以及现有系统无法对施工现场存在的施工风险进行预测，导致工程实施一段时间后才发现存在安全隐患，此时需要对工程进行重改，增加了施工成本，以及现有系统无法根据具体的施工情况，对施工进度进行调整，从而导致施工工期延长。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电力工程现场的人工智能监理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种电力工程现场的人工智能监理方法，所述方法包括以下步骤：
S10：在强弱电电缆桥架架设前，对电力工程施工现场的环境参数进行获取，基于获取的环境参数，对强弱电电缆桥架的架设间距进行预测，将预测结果与施工图纸上的参考数据进行对比，判断强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准；
S20：基于强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和土壤粘合系数，对施工风险进行预测；
S30：根据电力工程现场施工人员的分布情况、施工人员的施工情况和施工环境，对现场施工进度进行预测；
S40：基于S30的预测结果，对现场施工人员进行重分配。
进一步的，所述S10包括：
S101：基于大数据对电力工程施工现场的道路弧度和道路弧度对应的半径长度进行获取，以及对强弱电电缆桥架在施工图纸上的坐标位置进行获取；
S102：基于S101中的获取数据，判断强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准，具体方法为：
基于获取的道路弧度和道路弧度对应的半径长度，结合施工图纸，对强弱电电缆桥架的架设位置进行预测，具体的预测公式
Figure 388097DEST_PATH_IMAGE001
为：
Figure 31568DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 897893DEST_PATH_IMAGE003
表示架设的强弱电电缆桥架对应的编号，
Figure 626814DEST_PATH_IMAGE004
表示
Figure 502366DEST_PATH_IMAGE005
所能取到的最大值，
Figure 344DEST_PATH_IMAGE006
表示道路路段对应的编号（道路路段依据道路弧度的变化情况进行划分），
Figure 162204DEST_PATH_IMAGE007
表示
Figure 706317DEST_PATH_IMAGE008
所能取到的最大值，
Figure 119981DEST_PATH_IMAGE009
表示编号为
Figure 738044DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段对应的道路弧度，
Figure 946172DEST_PATH_IMAGE010
表示编号为
Figure 649686DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段的道路弧度对应的半径长度，
Figure 601461DEST_PATH_IMAGE007
表示编号为
Figure 605189DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段架设的强弱电电缆桥架数量，
Figure 984218DEST_PATH_IMAGE011
表示编号为
Figure 909449DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段在架设
Figure 399336DEST_PATH_IMAGE007
个强弱电电缆桥架后多余的道路弧度，
Figure 991991DEST_PATH_IMAGE012
表示基于施工图纸计算的第
Figure 276342DEST_PATH_IMAGE013
个强弱电电缆桥架、第
Figure 954448DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架与编号为
Figure 248026DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段的道路弧度对应的圆心位置之间的夹角，
Figure 695188DEST_PATH_IMAGE014
表示预测的第
Figure 150440DEST_PATH_IMAGE013
个强弱电电缆桥架、第
Figure 50263DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架与编号为
Figure 881953DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段的道路弧度对应的圆心位置之间的夹角，若
Figure 449200DEST_PATH_IMAGE015
，则预测第
Figure 340933DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的架设位置符合规范，若
Figure 728052DEST_PATH_IMAGE016
，则预测第
Figure 363433DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的架设位置不符合规范；
S103：根据S102中的预测结果，对不符合规范的强弱电电缆桥架的架设位置进行重改。
进一步的，所述S20包括：
S201：对强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和安装强弱电电缆桥架位置的土壤粘合系数进行获取；
S202：基于S201获取的数据信息，对电力工程现场的施工风险进行预测，具体的预测公式
Figure 785187DEST_PATH_IMAGE017
：
Figure 582241DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure 456657DEST_PATH_IMAGE019
表示强弱电电缆桥架的基坑深度，
Figure 630149DEST_PATH_IMAGE020
表示安装强弱电电缆桥架位置的土壤容重，
Figure 906409DEST_PATH_IMAGE021
表示安装强弱电电缆桥架位置的土壤密度，
Figure 139945DEST_PATH_IMAGE022
表示安装强弱电电缆桥架位置的土壤粘合系数，
Figure 501656DEST_PATH_IMAGE023
表示强弱电电缆桥架的质量，
Figure 478839DEST_PATH_IMAGE024
表示比例系数，
Figure 344027DEST_PATH_IMAGE025
表示强弱电电缆桥架作用于土壤之前，计算的一定体积土壤内空隙所占的体积与整个土壤体积的比值，
Figure 748464DEST_PATH_IMAGE026
表示强弱电电缆桥架作用于土壤后，计算的一定体积土壤内空隙所占的体积与整个土壤体积的比值，
Figure 597471DEST_PATH_IMAGE027
表示基坑表面积，
Figure 378345DEST_PATH_IMAGE028
表示强弱电电缆桥架的标准埋设深度，
Figure 363619DEST_PATH_IMAGE017
表示预测的电力工程现场的施工风险；
S203：根据S202预测的施工风险值和强弱电电缆桥架的架设要求，判断是否对安装强弱电电缆桥架的基坑再挖掘。
进一步的，所述S30包括：
S301：对电力工程现场施工人员的分布情况，各施工人员的工作效率、工作范围，以及施工位置的施工困难程度进行获取；
S302：根据S302中的获取信息，对现场施工进度进行预测，具体的预测方法为：
Ⅰ.根据各施工人员的工作效率和工作范围，对电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度进行确定；
Ⅱ.基于上述确定的施工人员分配匹配程度，结合施工位置的施工困难程度，对电力工程现场施工进度进行预测，具体的预测公式
Figure 938956DEST_PATH_IMAGE029
为：
Figure 275260DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，
Figure 328666DEST_PATH_IMAGE031
表示确定的电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度，
Figure 434026DEST_PATH_IMAGE032
表示架设一架强弱电电缆桥架的标准工作时间，
Figure 180265DEST_PATH_IMAGE033
表示第
Figure 3864DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的施工困难程度，
Figure 860962DEST_PATH_IMAGE029
表示电力工程工期，
Figure 820828DEST_PATH_IMAGE034
表示施工人员一天的工作时间，
Figure 15266DEST_PATH_IMAGE035
表示第
Figure 795003DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的重改时间，
Figure 455792DEST_PATH_IMAGE029
表示预测的电力工程现场施工进度。
进一步的，所述S40将S302中预测的电力工程现场施工进度，与标准施工进度进行对比，根据对比结果，结合S302中确定的电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度，对现场施工人员进行重分配。
一种电力工程现场的人工智能监理系统，所述系统包括施工规范程度预测模块、施工风险预测模块、施工进度预测模块和施工人员再分配模块；
所述施工规范程度预测模块用于根据电力工程施工现场的环境参数，预测强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准，施工规范程度预测模块根据预测结果对强弱电电缆桥架的架设位置进行调整，并将调整后的强弱电电缆桥架的架设位置传输至施工风险预测模块；
所述施工风险预测模块用于对施工规范程度预测模块传输的调整后的强弱电电缆桥架的架设位置进行接收，基根据接收内容，对强弱电电缆桥架的基坑进行挖掘，施工风险预测模块基于强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和土壤粘合系数，对施工风险进行预测，并将预测结果传输至施工进度预测模块；
所述施工进度预测模块用于对施工风险预测模块传输的预测结果进行接收，基于接收内容，结合电力工程现场施工人员的分布情况、施工人员的施工情况和施工环境，对现场施工进度进行预测，并将预测的施工进度传输至施工人员再分配模块；
所述施工人员再分配模块用于对施工进度预测模块传输的施工进度进行接收，根据接收内容，对现场施工人员进行重分配。
进一步的，所述施工规范程度预测模块包括信息获取单元、施工规范程度预测单元和架设位置调整单元；
所述信息获取单元基于大数据对电力工程施工现场的道路弧度、道路弧度对应的半径长度，以及对强弱电电缆桥架在施工图纸上的坐标位置进行获取，并将获取信息传输至施工规范程度预测单元；
所述施工规范程度预测单元对信息获取单元传输的获取信息进行接收，基于接收内容，构建预测模型
Figure 535743DEST_PATH_IMAGE002
，对强弱电电缆桥架的架设位置是否符合规范进行预测，并将预测结果传输至架设位置调整单元；
所述架设位置调整单元对施工规范程度预测单元传输的预测结果进行接收，根据接收的预测结果对强弱电电缆桥架的架设位置进行调整，并将调整后的强弱电电缆桥架的架设位置传输至施工风险预测模块。
进一步的，所述施工风险预测模块包括信息采集单元、施工风险预测单元和基坑重改单元；
所述信息采集单元对对强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和安装强弱电电缆桥架位置的土壤粘合系数进行采集，并将采集信息传输至施工风险预测单元；
所述施工风险预测单元对架设位置调整单元传输的调整后的强弱电电缆桥架的架设位置，以及信息采集单元传输的采集信息进行接收，基于接收内容，构建预测模型
Figure 623785DEST_PATH_IMAGE036
，对电力工程现场的施工风险进行预测，并将预测结果传输至基坑重改单元；
所述基坑重改单元对施工风险预测单元传输的预测结果进行接收的，基于接收内容，结合强弱电电缆桥架的架设要求，选择是否对安装强弱电电缆桥架的基坑再挖掘，并将选择结果传输至施工进度预测模块。
进一步的，所述施工进度预测模块包括信息收集单元、施工人员分配匹配程度确定单元和施工进度预测单元；
所述信息收集单元对电力工程现场施工人员的分布情况，各施工人员的工作效率、工作范围，以及施工位置的施工困难程度进行收集，并将收集信息传输至施工人员分配程度确定单元；
所述施工人员分配程度确定单元对信息收集单元传输的收集信息进行接收，基于收集信息对电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度进行确定，并将确定结果和收集信息传输至施工进度预测单元和施工人员再分配模块；
所述施工进度预测单元对基坑重改单元传输的选择结果进行接收，以及对施工人员分配程度确定单元传输的确定结果和收集信息进行接收，基于接收内容构建预测模型
Figure 156397DEST_PATH_IMAGE030
，对电力工程现场施工进度进行预测，并将预测结果传输至施工人员再分配模块。
进一步的，所述施工人员再分配模块对施工进度预测单元传输的预测结果进行接收，将接收的预测结果与标准施工进度进行对比，根据对比结果，结合确定的电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度，对现场施工人员进行重分配。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1.本发明通过大数据对电力工程施工现场的道路弧度和道路弧度对应的半径长度进行获取，以及对强弱电电缆桥架在施工图纸上的坐标位置进行获取，根据获取信息对强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准进行预测，此过程设置在强弱电电缆桥架架设前，避免对强弱电电缆桥架进行拆解重装，以及此过程获取的数据并非通过人工逐一测量获得，均通过大数据和智能设备获取，避免了人工测量的不准确性，进一步提高了系统的预测精度，以及减少了施工监理时间，进一步提高了电力工程现场的施工进度。
2.本发明强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和土壤粘合系数，对施工风险进行预测，在强弱电电力桥架铺设前进行施工预测，有效避免因强弱电电缆桥架的基坑深度不符合要求，而导致强弱电电缆桥架发生倾斜或架设高度过低的情况出现，进而导致施工现场因电缆架设高度过低而发生触电事故，进一步提高了系统的安全性。
3.本发明根据电力工程现场施工人员的分布情况、施工人员的施工情况和施工位置的施工困难程度，对电力工程现场的施工进度进行预测，基于预测值和标准值，选择是否对施工人员进行重分配，有利于降低施工人员的劳动强度，以及保证电力工程在规定范围内完成。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种电力工程现场的人工智能监理系统及方法的工作流程示意图；
图2是本发明一种电力工程现场的人工智能监理系统及方法的工作原理结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1和图2，本发明提供技术方案：一种电力工程现场的人工智能监理方法，所述方法包括以下步骤：
S10：在强弱电电缆桥架架设前，对电力工程施工现场的环境参数进行获取，基于获取的环境参数，对强弱电电缆桥架的架设间距进行预测，将预测结果与施工图纸上的参考数据进行对比，判断强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准；
所述S10包括：
S101：基于大数据对电力工程施工现场的道路弧度和道路弧度对应的半径长度进行获取，以及对强弱电电缆桥架在施工图纸上的坐标位置进行获取；
S102：基于S101中的获取数据，判断强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准，具体方法为：
基于获取的道路弧度和道路弧度对应的半径长度，结合施工图纸，对强弱电电缆桥架的架设位置进行预测，具体的预测公式
Figure 620877DEST_PATH_IMAGE001
为：
Figure 555335DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 814278DEST_PATH_IMAGE003
表示架设的强弱电电缆桥架对应的编号，
Figure 834186DEST_PATH_IMAGE004
表示
Figure 836777DEST_PATH_IMAGE005
所能取到的最大值，
Figure 360163DEST_PATH_IMAGE006
表示道路路段对应的编号（道路路段依据道路弧度的变化情况进行划分），
Figure 55586DEST_PATH_IMAGE007
表示
Figure 562791DEST_PATH_IMAGE008
所能取到的最大值，
Figure 103494DEST_PATH_IMAGE009
表示编号为
Figure 12544DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段对应的道路弧度，
Figure 613289DEST_PATH_IMAGE010
表示编号为
Figure 607790DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段的道路弧度对应的半径长度，
Figure 686605DEST_PATH_IMAGE007
表示编号为
Figure 450161DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段架设的强弱电电缆桥架数量，
Figure 487388DEST_PATH_IMAGE011
表示编号为
Figure 703605DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段在架设
Figure 851690DEST_PATH_IMAGE007
个强弱电电缆桥架后多余的道路弧度，
Figure 469753DEST_PATH_IMAGE012
表示基于施工图纸计算的第
Figure 677880DEST_PATH_IMAGE013
个强弱电电缆桥架、第
Figure 115815DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架与编号为
Figure 802011DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段的道路弧度对应的圆心位置之间的夹角，
Figure 540160DEST_PATH_IMAGE014
表示预测的第
Figure 919189DEST_PATH_IMAGE013
个强弱电电缆桥架、第
Figure 109999DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架与编号为
Figure 599886DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段的道路弧度对应的圆心位置之间的夹角，若
Figure 661383DEST_PATH_IMAGE015
，则预测第
Figure 211313DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的架设位置符合规范，若
Figure 889419DEST_PATH_IMAGE016
，则预测第
Figure 182997DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的架设位置不符合规范；
S103：根据S102中的预测结果，对不符合规范的强弱电电缆桥架的架设位置进行重改；
S20：基于强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和土壤粘合系数，对施工风险进行预测；
所述S20包括：
S201：对强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和安装强弱电电缆桥架位置的土壤粘合系数进行获取；
S202：基于S201获取的数据信息，对电力工程现场的施工风险进行预测，具体的预测公式
Figure 630159DEST_PATH_IMAGE017
：
Figure 85411DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure 250813DEST_PATH_IMAGE019
表示强弱电电缆桥架的基坑深度，
Figure 82503DEST_PATH_IMAGE020
表示安装强弱电电缆桥架位置的土壤容重，
Figure 649750DEST_PATH_IMAGE021
表示安装强弱电电缆桥架位置的土壤密度，
Figure 10325DEST_PATH_IMAGE022
表示安装强弱电电缆桥架位置的土壤粘合系数，
Figure 459760DEST_PATH_IMAGE023
表示强弱电电缆桥架的质量，
Figure 95141DEST_PATH_IMAGE024
表示比例系数，
Figure 251316DEST_PATH_IMAGE025
表示强弱电电缆桥架作用于土壤之前，计算的一定体积土壤内空隙所占的体积与整个土壤体积的比值，
Figure 313950DEST_PATH_IMAGE026
表示强弱电电缆桥架作用于土壤后，计算的一定体积土壤内空隙所占的体积与整个土壤体积的比值，
Figure 188365DEST_PATH_IMAGE027
表示基坑表面积，
Figure 627437DEST_PATH_IMAGE028
表示强弱电电缆桥架的标准埋设深度，
Figure 903697DEST_PATH_IMAGE017
表示预测的电力工程现场的施工风险；
S203：根据S202预测的施工风险值和强弱电电缆桥架的架设要求，判断是否对安装强弱电电缆桥架的基坑再挖掘；
S30：根据电力工程现场施工人员的分布情况、施工人员的施工情况和施工环境，对现场施工进度进行预测；
所述S30包括：
S301：对电力工程现场施工人员的分布情况，各施工人员的工作效率、工作范围，以及施工位置的施工困难程度进行获取；
S302：根据S302中的获取信息，对现场施工进度进行预测，具体的预测方法为：
Ⅰ.根据各施工人员的工作效率和工作范围，对电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度进行确定；
Ⅱ.基于上述确定的施工人员分配匹配程度，结合施工位置的施工困难程度，对电力工程现场施工进度进行预测，具体的预测公式
Figure 137232DEST_PATH_IMAGE029
为：
Figure 498944DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，
Figure 476127DEST_PATH_IMAGE031
表示确定的电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度，
Figure 341315DEST_PATH_IMAGE032
表示架设一架强弱电电缆桥架的标准工作时间，
Figure 745751DEST_PATH_IMAGE033
表示第
Figure 594759DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的施工困难程度，
Figure 110054DEST_PATH_IMAGE029
表示电力工程工期，
Figure 360906DEST_PATH_IMAGE034
表示施工人员一天的工作时间，
Figure 936244DEST_PATH_IMAGE035
表示第
Figure 272548DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的重改时间，
Figure 591533DEST_PATH_IMAGE029
表示预测的电力工程现场施工进度；
S40：基于S30的预测结果，对现场施工人员进行重分配；
所述S40将S302中预测的电力工程现场施工进度，与标准施工进度进行对比，根据对比结果，结合S302中确定的电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度，对现场施工人员进行重分配。
一种电力工程现场的人工智能监理系统，所述系统包括施工规范程度预测模块、施工风险预测模块、施工进度预测模块和施工人员再分配模块；
所述施工规范程度预测模块用于根据电力工程施工现场的环境参数，预测强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准，施工规范程度预测模块根据预测结果对强弱电电缆桥架的架设位置进行调整，并将调整后的强弱电电缆桥架的架设位置传输至施工风险预测模块；
所述施工规范程度预测模块包括信息获取单元、施工规范程度预测单元和架设位置调整单元；
所述信息获取单元基于大数据对电力工程施工现场的道路弧度、道路弧度对应的半径长度，以及对强弱电电缆桥架在施工图纸上的坐标位置进行获取，并将获取信息传输至施工规范程度预测单元；
所述施工规范程度预测单元对信息获取单元传输的获取信息进行接收，基于接收内容，构建预测模型
Figure 696893DEST_PATH_IMAGE002
，对强弱电电缆桥架的架设位置是否符合规范进行预测，并将预测结果传输至架设位置调整单元；
所述架设位置调整单元对施工规范程度预测单元传输的预测结果进行接收，根据接收的预测结果对强弱电电缆桥架的架设位置进行调整，并将调整后的强弱电电缆桥架的架设位置传输至施工风险预测模块；
所述施工风险预测模块用于对施工规范程度预测模块传输的调整后的强弱电电缆桥架的架设位置进行接收，基根据接收内容，对强弱电电缆桥架的基坑进行挖掘，施工风险预测模块基于强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和土壤粘合系数，对施工风险进行预测，并将预测结果传输至施工进度预测模块；
所述施工风险预测模块包括信息采集单元、施工风险预测单元和基坑重改单元；
所述信息采集单元对对强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和安装强弱电电缆桥架位置的土壤粘合系数进行采集，并将采集信息传输至施工风险预测单元；
所述施工风险预测单元对架设位置调整单元传输的调整后的强弱电电缆桥架的架设位置，以及信息采集单元传输的采集信息进行接收，基于接收内容，构建预测模型
Figure 443132DEST_PATH_IMAGE036
，对电力工程现场的施工风险进行预测，并将预测结果传输至基坑重改单元；
所述基坑重改单元对施工风险预测单元传输的预测结果进行接收的，基于接收内容，结合强弱电电缆桥架的架设要求，选择是否对安装强弱电电缆桥架的基坑再挖掘，并将选择结果传输至施工进度预测模块；
所述施工进度预测模块用于对施工风险预测模块传输的预测结果进行接收，基于接收内容，结合电力工程现场施工人员的分布情况、施工人员的施工情况和施工环境，对现场施工进度进行预测，并将预测的施工进度传输至施工人员再分配模块；
所述施工进度预测模块包括信息收集单元、施工人员分配匹配程度确定单元和施工进度预测单元；
所述信息收集单元对电力工程现场施工人员的分布情况，各施工人员的工作效率、工作范围，以及施工位置的施工困难程度进行收集，并将收集信息传输至施工人员分配程度确定单元；
所述施工人员分配程度确定单元对信息收集单元传输的收集信息进行接收，基于收集信息对电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度进行确定，并将确定结果和收集信息传输至施工进度预测单元和施工人员再分配模块；
所述施工进度预测单元对基坑重改单元传输的选择结果进行接收，以及对施工人员分配程度确定单元传输的确定结果和收集信息进行接收，基于接收内容构建预测模型
Figure 1152DEST_PATH_IMAGE030
，对电力工程现场施工进度进行预测，并将预测结果传输至施工人员再分配模块；
所述施工人员再分配模块对施工进度预测单元传输的预测结果进行接收，将接收的预测结果与标准施工进度进行对比，根据对比结果，结合确定的电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度，对现场施工人员进行重分配。
实施例：设道路路段的道路弧度为
Figure 123829DEST_PATH_IMAGE037
，道路弧度对应的半径长度为
Figure 83695DEST_PATH_IMAGE038
，道路路段架设的强弱电电缆桥架数量为
Figure 835DEST_PATH_IMAGE039
，道路路段在架设
Figure 311731DEST_PATH_IMAGE039
个强弱电电缆桥架后多余的道路弧度为
Figure 706940DEST_PATH_IMAGE040
，第
Figure 521312DEST_PATH_IMAGE041
个强弱电电缆桥架、第
Figure 874933DEST_PATH_IMAGE042
个强弱电电缆桥架与道路路段的道路弧度对应的圆心位置之间的夹角为
Figure 407546DEST_PATH_IMAGE043
，则：
Figure 872025DEST_PATH_IMAGE044
；
因为
Figure 540904DEST_PATH_IMAGE045
，因此预测第
Figure 65426DEST_PATH_IMAGE042
个强弱电电缆桥架的架设位置不符合规范。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电力工程现场的人工智能监理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
S10：在强弱电电缆桥架架设前，对电力工程施工现场的环境参数进行获取，基于获取的环境参数，对强弱电电缆桥架的架设间距进行预测，将预测结果与施工图纸上的参考数据进行对比，判断强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准；
S20：基于强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和土壤粘合系数，对施工风险进行预测；
S30：根据电力工程现场施工人员的分布情况、施工人员的施工情况和施工环境，对现场施工进度进行预测；
S40：基于S30的预测结果，对现场施工人员进行重分配。
2.根据权利要求1所述的一种电力工程现场的人工智能监理方法，其特征在于：所述S10包括：
S101：基于大数据对电力工程施工现场的道路弧度和道路弧度对应的半径长度进行获取，以及对强弱电电缆桥架在施工图纸上的坐标位置进行获取；
S102：基于S101中的获取数据，判断强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准，具体方法为：
基于获取的道路弧度和道路弧度对应的半径长度，结合施工图纸，对强弱电电缆桥架的架设位置进行预测，具体的预测公式
Figure 572843DEST_PATH_IMAGE001
为：
Figure 190906DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 133454DEST_PATH_IMAGE003
表示架设的强弱电电缆桥架对应的编号，
Figure 836968DEST_PATH_IMAGE004
表示
Figure 788744DEST_PATH_IMAGE005
所能取到的最大值，
Figure 261313DEST_PATH_IMAGE006
表示道路路段对应的编号，
Figure 640342DEST_PATH_IMAGE007
表示
Figure 831152DEST_PATH_IMAGE008
所能取到的最大值，
Figure 321039DEST_PATH_IMAGE009
表示编号为
Figure 913695DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段对应的道路弧度，
Figure 463625DEST_PATH_IMAGE010
表示编号为
Figure 610572DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段的道路弧度对应的半径长度，
Figure 904150DEST_PATH_IMAGE007
表示编号为
Figure 351312DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段架设的强弱电电缆桥架数量，
Figure 72143DEST_PATH_IMAGE011
表示编号为
Figure 237546DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段在架设
Figure 69235DEST_PATH_IMAGE007
个强弱电电缆桥架后多余的道路弧度，
Figure 370904DEST_PATH_IMAGE012
表示基于施工图纸计算的第
Figure 262636DEST_PATH_IMAGE013
个强弱电电缆桥架、第
Figure 649755DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架与编号为
Figure 285136DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段的道路弧度对应的圆心位置之间的夹角，
Figure 706890DEST_PATH_IMAGE014
表示预测的第
Figure 769524DEST_PATH_IMAGE013
个强弱电电缆桥架、第
Figure 643939DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架与编号为
Figure 551852DEST_PATH_IMAGE008
的道路路段的道路弧度对应的圆心位置之间的夹角，若
Figure 828113DEST_PATH_IMAGE015
，则预测第
Figure 61648DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的架设位置符合规范，若
Figure 423359DEST_PATH_IMAGE016
，则预测第
Figure 400542DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的架设位置不符合规范；
S103：根据S102中的预测结果，对不符合规范的强弱电电缆桥架的架设位置进行重改。
3.根据权利要求2所述的一种电力工程现场的人工智能监理方法，其特征在于：所述S20包括：
S201：对强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和安装强弱电电缆桥架位置的土壤粘合系数进行获取；
S202：基于S201获取的数据信息，对电力工程现场的施工风险进行预测，具体的预测公式
Figure 796889DEST_PATH_IMAGE017
：
Figure 201325DEST_PATH_IMAGE018
；
其中，
Figure 519174DEST_PATH_IMAGE019
表示强弱电电缆桥架的基坑深度，
Figure 300048DEST_PATH_IMAGE020
表示安装强弱电电缆桥架位置的土壤容重，
Figure 550901DEST_PATH_IMAGE021
表示安装强弱电电缆桥架位置的土壤密度，
Figure 126239DEST_PATH_IMAGE022
表示安装强弱电电缆桥架位置的土壤粘合系数，
Figure 196963DEST_PATH_IMAGE023
表示强弱电电缆桥架的质量，
Figure 515949DEST_PATH_IMAGE024
表示比例系数，
Figure 633027DEST_PATH_IMAGE025
表示强弱电电缆桥架作用于土壤之前，计算的一定体积土壤内空隙所占的体积与整个土壤体积的比值，
Figure 379266DEST_PATH_IMAGE026
表示强弱电电缆桥架作用于土壤后，计算的一定体积土壤内空隙所占的体积与整个土壤体积的比值，
Figure 937286DEST_PATH_IMAGE027
表示基坑表面积，
Figure 794384DEST_PATH_IMAGE028
表示强弱电电缆桥架的标准埋设深度，
Figure 19829DEST_PATH_IMAGE017
表示预测的电力工程现场的施工风险；
S203：根据S202预测的施工风险值和强弱电电缆桥架的架设要求，判断是否对安装强弱电电缆桥架的基坑再挖掘。
4.根据权利要求3所述的一种电力工程现场的人工智能监理方法，其特征在于：所述S30包括：
S301：对电力工程现场施工人员的分布情况，各施工人员的工作效率、工作范围，以及施工位置的施工困难程度进行获取；
S302：根据S302中的获取信息，对现场施工进度进行预测，具体的预测方法为：
Ⅰ.根据各施工人员的工作效率和工作范围，对电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度进行确定；
Ⅱ.基于上述确定的施工人员分配匹配程度，结合施工位置的施工困难程度，对电力工程现场施工进度进行预测，具体的预测公式
Figure 936969DEST_PATH_IMAGE029
为：
Figure 982286DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，
Figure 643074DEST_PATH_IMAGE031
表示确定的电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度，
Figure 723026DEST_PATH_IMAGE032
表示架设一架强弱电电缆桥架的标准工作时间，
Figure 811067DEST_PATH_IMAGE033
表示第
Figure 343680DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的施工困难程度，
Figure 808159DEST_PATH_IMAGE029
表示电力工程工期，
Figure 742617DEST_PATH_IMAGE034
表示施工人员一天的工作时间，
Figure 735981DEST_PATH_IMAGE035
表示第
Figure 287048DEST_PATH_IMAGE005
个强弱电电缆桥架的重改时间，
Figure 555218DEST_PATH_IMAGE029
表示预测的电力工程现场施工进度。
5.根据权利要求4所述的一种电力工程现场的人工智能监理方法，其特征在于：所述S40将S302中预测的电力工程现场施工进度，与标准施工进度进行对比，根据对比结果，结合S302中确定的电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度，对现场施工人员进行重分配。
6.一种执行如权利要求1-5任一项所述的电力工程现场的人工智能监理方法的电力工程现场的人工智能监理系统，其特征在于：所述系统包括施工规范程度预测模块、施工风险预测模块、施工进度预测模块和施工人员再分配模块；
所述施工规范程度预测模块用于根据电力工程施工现场的环境参数，预测强弱电电缆桥架的架设位置是否符合标准，施工规范程度预测模块根据预测结果对强弱电电缆桥架的架设位置进行调整，并将调整后的强弱电电缆桥架的架设位置传输至施工风险预测模块；
所述施工风险预测模块用于对施工规范程度预测模块传输的调整后的强弱电电缆桥架的架设位置进行接收，基根据接收内容，对强弱电电缆桥架的基坑进行挖掘，施工风险预测模块基于强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和土壤粘合系数，对施工风险进行预测，并将预测结果传输至施工进度预测模块；
所述施工进度预测模块用于对施工风险预测模块传输的预测结果进行接收，基于接收内容，结合电力工程现场施工人员的分布情况、施工人员的施工情况和施工环境，对现场施工进度进行预测，并将预测的施工进度传输至施工人员再分配模块；
所述施工人员再分配模块用于对施工进度预测模块传输的施工进度进行接收，根据接收内容，对现场施工人员进行重分配。
7.根据权利要求6所述的一种电力工程现场的人工智能监理系统，其特征在于：所述施工规范程度预测模块包括信息获取单元、施工规范程度预测单元和架设位置调整单元；
所述信息获取单元基于大数据对电力工程施工现场的道路弧度、道路弧度对应的半径长度，以及对强弱电电缆桥架在施工图纸上的坐标位置进行获取，并将获取信息传输至施工规范程度预测单元；
所述施工规范程度预测单元对信息获取单元传输的获取信息进行接收，基于接收内容，构建预测模型
Figure 344183DEST_PATH_IMAGE002
，对强弱电电缆桥架的架设位置是否符合规范进行预测，并将预测结果传输至架设位置调整单元；
所述架设位置调整单元对施工规范程度预测单元传输的预测结果进行接收，根据接收的预测结果对强弱电电缆桥架的架设位置进行调整，并将调整后的强弱电电缆桥架的架设位置传输至施工风险预测模块。
8.根据权利要求7所述的一种电力工程现场的人工智能监理系统，其特征在于：所述施工风险预测模块包括信息采集单元、施工风险预测单元和基坑重改单元；
所述信息采集单元对对强弱电电缆桥架的基坑深度、强弱电电缆桥架的质量和安装强弱电电缆桥架位置的土壤粘合系数进行采集，并将采集信息传输至施工风险预测单元；
所述施工风险预测单元对架设位置调整单元传输的调整后的强弱电电缆桥架的架设位置，以及信息采集单元传输的采集信息进行接收，基于接收内容，构建预测模型
Figure 774027DEST_PATH_IMAGE036
，对电力工程现场的施工风险进行预测，并将预测结果传输至基坑重改单元；
所述基坑重改单元对施工风险预测单元传输的预测结果进行接收的，基于接收内容，结合强弱电电缆桥架的架设要求，选择是否对安装强弱电电缆桥架的基坑再挖掘，并将选择结果传输至施工进度预测模块。
9.根据权利要求8所述的一种电力工程现场的人工智能监理系统，其特征在于：所述施工进度预测模块包括信息收集单元、施工人员分配匹配程度确定单元和施工进度预测单元；
所述信息收集单元对电力工程现场施工人员的分布情况，各施工人员的工作效率、工作范围，以及施工位置的施工困难程度进行收集，并将收集信息传输至施工人员分配程度确定单元；
所述施工人员分配程度确定单元对信息收集单元传输的收集信息进行接收，基于收集信息对电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度进行确定，并将确定结果和收集信息传输至施工进度预测单元和施工人员再分配模块；
所述施工进度预测单元对基坑重改单元传输的选择结果进行接收，以及对施工人员分配程度确定单元传输的确定结果和收集信息进行接收，基于接收内容构建预测模型
Figure 281232DEST_PATH_IMAGE030
，对电力工程现场施工进度进行预测，并将预测结果传输至施工人员再分配模块。
10.根据权利要求9所述的一种电力工程现场的人工智能监理系统，其特征在于：所述施工人员再分配模块对施工进度预测单元传输的预测结果进行接收，将接收的预测结果与标准施工进度进行对比，根据对比结果，结合确定的电力工程施工现场施工人员的分配匹配程度，对现场施工人员进行重分配。
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