本發明涉及輸變電工程施工管理，特別涉及一種基于數字孿生的輸變電工程施工智慧管理系統。

背景技術：

1、在當前的輸變電工程施工管理實踐中，存在一系列挑戰和技術問題，主要包括施工進度控制、資源優化配置、安全風險管理以及實時監控和決策支持的需求。傳統的管理方法往往依賴于線下監督和后期數據匯總，這不僅效率低下，而且很難實現對施工現場動態變化的即時響應和調整。此外，由于缺乏有效的數據整合和分析手段，施工過程中的異常和安全隱患難以被及時識別和處理，這給工程質量和安全帶來了潛在風險。

2、近年來，數字孿生技術的興起為解決上述問題提供了新的思路。數字孿生通過創建物理實體的虛擬副本，能夠實時映射和模擬實體狀態，為管理和決策提供了強大的數據支持和視覺參考。然而，在輸變電工程施工領域，如何有效地將數字孿生技術應用于施工管理，特別是如何實現施工過程的實時監控、智能優化和異常檢測，仍然是一個亟待解決的技術問題。

3、因此，研發一種基于數字孿生的輸變電工程施工智慧管理系統的需求尤為迫切。

技術實現思路

1、本技術提供一種基于數字孿生技術的輸變電工程施工智慧管理系統，以提高輸變電工程施工的管理質量。

2、本技術提供一種基于數字孿生的輸變電工程施工智慧管理系統，包括：

3、數字孿生模型構建單元，用于構建輸變電工程的三維數字孿生模型，所述三維數字孿生模型用于實時映射和模擬施工現場的狀態，提供準確的基礎數據和視覺參考；

4、數據采集單元，配置于施工現場，用于收集施工過程中的傳感器數據，并將所述傳感器數據與三維數字孿生模型中相應的部分進行映射和對比，以驗證施工進度和質量；

5、數據處理與異常檢測單元，用于對實時采集的數據進行分析處理，以識別出施工異常和安全隱患，并利用數字孿生模型進行異常定位和分析；

6、施工過程智能優化單元，用于對施工路徑和資源配置進行實時優化，并在三維數字孿生模型上模擬和驗證所述實時優化；

7、控制單元，用于提供用戶界面，所述用戶界面通過展示三維數字孿生模型，允許用戶實時監控施工進度和狀態，接收異常和安全警報，并基于三維數字孿生模型提供的模型數據進行決策和調整。

8、更進一步地，所述數字孿生模型構建單元采用圖神經網絡結合自適應網格劃分算法構建輸變電工程的三維數字孿生模型；

9、所述圖神經網絡的輸入為輸變電工程的結構數據；所述結構數據以圖的形式表示，節點代表電力系統中的實體，邊表示實體之間的連接關系；所述圖神經網絡的輸出是一個圖表示，所述圖表示包括節點的重要性評分和節點間連接的強度；所述圖神經網絡采用多層圖神經網絡對圖神經網絡的輸入進行處理；在每一層，節點的特征信息根據其鄰居節點的信息進行更新；經過多輪迭代后，節點的特征充分融合周圍環境的信息，從而得到一個全面反映輸變電工程結構特性的圖表示；

10、所述自適應網格劃分算法的輸入包括所述圖神經網絡輸出的圖表示以及輸變電工程的三維模型原始數據；所述自適應網格劃分算法的輸出是一個優化后的三維網格模型；所述自適應網格劃分算法首先分析所述圖表示，根據所述圖表示中的節點的重要性評分和節點間邊的強度，確定結構上的復雜區域或者功能上關鍵的區域；動態調整三維模型網絡的密度，包括對于確定的結構上的復雜區域或者功能上關鍵的區域，提高網格密度；使用幾何建模技術對三維模型的網格進行優化處理，獲得優化后的三維網格模型。

11、更進一步地，所述圖神經網絡采用聚合函數來綜合圖神經網絡中節點v的所有鄰居節點信息，該聚合函數aggregateavg(v)使用如下的公式1，通過計算鄰居節點特征向量的平均值來實現：

12、

13、其中，n(v)是節點v的鄰居節點集合，hu是鄰居節點u的特征向量；

14、利用所述聚合函數的輸出作為輸入，使用如下的公式2，通過線性變換和非線性激活函數relu更新節點v的特征向量：

15、h′v＝relu(w·aggregateavg(v)+b)??(2)

16、其中，h′v是更新后的節點v的特征向量；w和b分別是圖神經網絡層中的權重矩陣和偏置向量。

17、更進一步地，所述圖神經網絡采用3層圖卷積神經網絡實現，其中每一層圖卷積神經網絡輸出的特征維度依次分別為64、64和32。

18、更進一步地，所述數據處理與異常檢測單元采用如下的公式3識別施工現場的安全隱患等級hrisk：

19、

20、其中，pef,i表示施工現場中第i個數據點屬于異常狀態的概率；ids,j表示數字孿生模型提供的第j個施工狀態指標的量化值；wi是pef,i的權重；uj是ids,j的權重；n是施工現場中數據點的總數；m是數字孿生模型提供的施工狀態指標的總數；α和β是調節系數；

21、更進一步地，所述施工現場中第i個數據點屬于異常狀態的概率通過如下步驟進行：

22、對從數據采集單元收集到的與施工現場中第i個數據點相關的傳感器數據進行預處理，獲得預處理后數據；其中，所述預處理包括數據清洗、標準化和特征提取；

23、將所述預處理后數據輸入一個訓練過的支持向量機中，獲得所述施工現場中第i個數據點屬于異常狀態的概率。

24、更進一步地，所述施工過程智能優化單元具體用于：

25、監測施工現場的狀態和進度，通過數據采集單元收集的傳感器數據實時更新數字孿生模型；

26、在更新的數字孿生模型中模擬多種施工路徑和資源配置方案，獲得每種施工路徑和資源配置方案在特定施工條件下的預期表現，所述預期表現包括預期成本、時間和質量指標；

27、根據所述表現，應用訓練好的決策樹模型，從多種施工路徑和資源配置方案中選擇最優的施工路徑和資源配置方案。

28、更進一步地，所述決策樹模型的輸入包括施工現場的天氣狀況、人員分布、設備使用狀況、材料存量、每一種施工路徑和資源配置方案以及所述每一種施工路徑和資源配置方案在更新的數字孿生模型中的預測表現；所述決策樹模型的輸出為最優的施工路徑和資源配置方案。

29、本技術具有如下有益的技術效果：

30、(1)通過構建輸變電工程的三維數字孿生模型，系統能夠實時反映施工現場的狀態，為施工管理提供準確的基礎數據和視覺參考。這種實時映射和模擬能力使得管理人員能夠即時了解施工進度和現場情況，及時調整施工計劃和策略，大大提高了施工管理的靈活性和響應速度。

31、(2)數據采集單元的部署確保了施工過程中關鍵數據的全面收集。通過將收集到的數據與數字孿生模型進行映射和對比，系統能夠有效驗證施工進度和質量，及時發現偏差和問題，確保施工活動按照既定計劃和質量標準進行。

32、(3)數據處理與異常檢測單元的應用提高了對施工異常和安全隱患的識別能力。利用數字孿生模型進行異常定位和分析，能夠精確找到問題發生的具體位置，為采取針對性的解決措施提供了依據，從而有效提升了施工安全管理水平。

33、(4)施工過程智能優化單元能夠根據實時數據和數字孿生模型提供的信息，對施工路徑和資源配置進行實時優化。這種優化不僅基于當前的施工狀態，還能預測未來的施工需求和挑戰，從而實現資源的最優配置和施工路徑的最優規劃，顯著提高施工效率和資源利用率。

34、(5)控制單元提供的用戶界面允許管理人員實時監控施工進度和狀態，接收異常和安全警報，并基于三維數字孿生模型提供的模型數據進行決策和調整。這種直觀、交互式的決策支持工具不僅提升了用戶體驗，還提高了施工管理決策的質量和效率。