基于人工智能的电网建设安全风险预测与质量检测技术研究

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中图分类号：TP206 文献标志码：A

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当前电网建设规模持续扩大，全流程涉及进度、质量、安全等多维度管控要点且须整合设备参数、施工日志、环境监测等多源数据[1]。传统电网建设管控多依赖人工检测与常规机器辅助，人工检测受限于人员经验与精力，易遗漏安全隐患、误判质量问题且无法实现实时跟踪与预警；常规机器检测虽能提升部分效率，但缺乏对多源数据的深度整合分析能力，难以精准识别复杂场景下的风险与质量缺陷，同时与现有电网管理平台的兼容性较差，数据传输稳定性不足，难以满足大规模电网建设的高效管控需求[2]

为解决上述问题，本研究首先开展需求分析与数据规划，建立统一数据标准与存储体系；搭建基于AI的电网建设智能管控系统总体架构，设计进度管控、质量检测等核心功能模块并结合算法模型实现关键指标分析与异常识别；构建“云-边-端”协同架构，集成多源数据融合、静态风险识别及动态预测等模块，形成覆盖进度、质量、安全等多维度的智能管控能力，为实现电网工程安全高效建设提供技术支撑。（剩余6253字）