随着电力基础设施建设规模持续扩大，传统施工过程控制方法难以满足复杂工况精准控制需求。电力工程施工环境呈现复杂多变状况，对设备协同作业有着较高要求，施工质量直接关系到电网安全稳定运行。大数据技术为电力工程机械化施工过程控制提供新解决路径，借助对海量施工数据深度挖掘和智能分析实现施工过程精准预测与优化控制。

电力工程机械化施工大数据驱动控制理论

电力工程施工数据特征与控制需求分析

电力工程施工数据具有典型的多源异构特性，涵盖地质勘探数据、气象环境监测信息、设备运行状态参数、施工作业进度数据等多个维度。如图1所示，不同类型数据在时间尺度上呈现差异化特征，地质数据具有相对稳定性，而设备状态数据则表现为高频动态变化。施工过程中的控制需求主要体现在作业精度控制、设备协同控制、安全风险控制三个层面，传统的基于经验的控制方式已无法适应复杂多变的施工环境，数据驱动控制需求迫切。数据标准化处理与特征提取成为控制系统设计的关键环节。

大数据驱动的施工过程控制模型构建

依据深度学习理论来构建施工过程控制的数学模型，利用多层神经网络架构达成从多维输入数据到控制输出的非线性映射关系。模型输入层接收经过标准化处理后的施工数据特征向量，隐藏层借助卷积神经网络提取时空特征且用循环神经网络捕获时序依赖关系。控制模型融合强化学习机制，通过与施工环境进行交互学习来优化控制策略，建立状态-动作-奖励的决策框架以实现施工参数的实时预测与动态调整，为机械化作业参数优化提供理论方面的基础，模型训练采用迁移学习策略以提升在不同施工场景下的适应性。

基于大数据的施工过程智能控制系统

实时数据驱动的机械设备控制策略

实时数据驱动控制策略借助建立设备状态与控制输出的动态映射关系，来达成机械设备的精准控制。控制系统运用滑动时间窗口机制，对传感器采集的多维数据进行实时处理与特征提取，进而构建设备状态向量。基于数据驱动的控制算法如公式所示：

式中：u（t）为t时刻的控制输出信号（V）；Kp为比例控制增益（无量纲）；e（t）为t时刻的系统误差信号（m或rad）；α为数据驱动修正系数（无量纲）；D（t）为t时刻的数据驱动修正项（V）。控制系统拥有自适应学习能力，可依据施工环境变化动态调整控制策略。

多机协同作业的智能调度控制算法

多机协同作业调度算法是基于任务分解与资源优化理论，以此来建立设备间的智能协调机制，该算法采用分层调度架构，上层负责全局任务分配与路径规划，下层执行局部协调与冲突避免工作。调度算法通过实时感知施工环境状态变化，动态优化设备间的协作模式。在调度过程中会考虑设备性能差异、作业空间约束、时间窗口限制等多重因素，并且通过遗传算法求解多目标优化问题。协同控制算法集成通信协议与数据同步机制，从而确保设备间信息的实时交互与状态同步，通过避免作业冲突与资源浪费来提升整体施工效率，此算法具备动态重调度功能，能够应对突发状况快速调整作业计划。

施工质量与进度的预测性控制机制

预测性控制机制靠建立质量与进度的预测模型，达成施工过程前瞻性控制与优化调整。质量预测模型依据关键质量指标的历史数据，用长短期记忆网络捕捉质量变化时序规律，提前识别质量风险点。预测机制采用多尺度时间窗口分析方法，提升对复杂施工工况的适应能力。进度预测模型综合考量施工任务复杂度、资源配置状况、环境影响因素等变量，构建进度偏差预警机制。控制系统依照预测结果动态调整施工参数与资源分配策略，凭借提前干预措施保证施工质量达标，按期完成进度，预测机制集成机器学习算法，持续优化预测精度并提升预警时效性。

控制系统仿真实验与效果验证

电力工程施工场景控制仿真实验

构建一个用于电力工程典型施工场景的数字化仿真平台，此平台涵盖输电线路基础施工、铁塔组装、导线架设等核心作业环节。仿真环境集成真实地形数据及气象参数，以此模拟复杂施工条件下设备运行状态与作业过程，通过建立挖掘机、起重机、张力机等关键设备的动力学仿真模型，实现对施工过程高保真度的数字化重现。仿真实验设置多种工况条件，包含正常作业、设备故障、环境突变等场景，验证控制系统在不同条件下的适应性与鲁棒性，为实际工程应用提供可靠的技术验证基础。

大数据驱动控制算法性能测试

针对大数据驱动控制算法进行全方位的性能测试工作，着重评估算法在控制精度、响应速度及稳定性等方面的关键指标，测试过程使用标准化的测试用例，覆盖单机控制与多机协同这两种不同的作业模式，并且通过Monte Carlo仿真方法生成数量众多的随机测试场景。性能测试指标包含控制误差均方根值、系统响应时间、超调量以及稳态误差等定量参数。算法在复杂干扰条件之下展现出良好的鲁棒性，其控制精度与传统方法相比有显著提升，响应速度能够满足实时控制的要求，从而验证了大数据驱动控制算法的优越性能。

传统控制方法对比与效果评估

通过开展对比实验来评估大数据驱动控制方法与传统PID控制、模糊控制、专家系统控制等经典方法之间的性能差异。从表1能够看出，大数据驱动控制在施工效率、质量稳定性、能耗控制等方面都实现了显著的改善，施工效率提升了15.3%，质量偏差降低了23.7%，设备能耗减少了12.1%。对比分析的结果表明，大数据驱动控制方法可以更好地适应复杂多变的施工环境，通过智能学习与优化来实现施工过程的精准控制。评估结果验证了该控制技术在电力工程机械化施工当中的实用价值与推广前景。

结束语

大数据驱动的电力工程机械化施工过程控制技术给传统施工模式带来革命性变革。此技术借助深度融合大数据分析与智能控制理论，突破传统控制方法在复杂工况下精度不足与适应性差的局限，达成施工过程的精准预测与优化控制，进而显著提升电力工程建设智能化水平与施工效益。研究成果构建起完整的大数据驱动控制理论框架，实现设备协同作业的高效调度及施工质量进度的精确控制。仿真实验验证控制系统的稳定性与可靠性，且证明相比传统方法具有明显优势，伴随人工智能等前沿技术的不断发展，该领域将为电力基础设施建设提供重要的技术支撑。

(叶杰  深圳市福睿能源发展有限公司)