一种电力维修现场作业风险管控方法与流程

本发明涉及电力系统维护，尤其涉及一种电力维修现场作业风险管控方法。

背景技术：

1、电力系统的维护和修理工作是确保电网稳定运行和供电安全的关键环节，在实际操作过程中，维修人员常常需要在高压环境下或在复杂的地理和气候条件中工作，这些因素极大地增加了作业的风险和难度，尽管现有技术通过安全培训、作业规范和一定的监控设施来管理这些风险，但由于缺乏对实时作业环境的动态评估和针对性风险响应机制，导致现场应急处理能力不足，无法有效预防和减少事故发生。

2、针对上述背景，现有技术的主要问题在于缺乏一种全面而动态的风险管理方法，这种方法能够综合利用现场数据、历史经验和先进技术，实时评估和响应电力维修作业中的潜在风险，当前方法的局限性主要表现在两方面：一是风险评估通常基于静态的历史数据和主观判断，缺少对现场实时变化的响应能力；二是现有的风险管理措施往往是一刀切的，没有根据作业人员的具体情况和作业环境的特定需求进行个性化调整。

3、因此，迫切需要一种能够实现高效、动态风险管理的新方法，以提高电力维修作业的安全性和响应效率，减少安全事故的发生。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种电力维修现场作业风险管控方法。

2、一种电力维修现场作业风险管控方法，包括以下步骤：

3、s1：构建电力维修作业风险数据库，整合历史作业数据和环境数据；

4、s2：使用大数据分析技术，基于作业任务和现场环境数据评估潜在风险；

5、s3：根据风险评估结果，制定针对性的风险管控措施，包括安全预警设置和安全培训；

6、s4：执行作业过程中的实时监控，通过物联网技术收集现场数据，实现风险的实时分析和应急响应；

7、s5：作业完成后，进行回顾分析，总结风险管理经验，优化风险数据库和管控流程。

8、进一步的，所述电力维修作业风险数据库的构建包括对历史作业数据和环境数据的分析与整合，通过引入地理信息系统和气候变化记录作为外部数据源，以增强风险评估的准确性，该数据库设计为动态更新，能够根据新的数据和分析结果，不断提高对潜在风险的预测精度。

9、进一步的，所述大数据分析技术的应用包括使用机器学习算法对潜在风险因素进行自动识别和预测，具体算法包括决策树、随机森林或深度神经网络，该算法根据作业任务和环境数据评估风险的可能性及其严重程度，提高风险评估的准确性和效率。

10、进一步的，所述机器学习算法还采用自适应学习机制，该机制根据新收集的数据自动调整算法模型，以适应不同的作业环境和条件。

11、进一步的，所述s3中制定的针对性风险管控措施包括为每个作业人员基于其历史安全记录、作业经验和个人技能水平定制个性化的安全培训计划，所述培训计划采用虚拟现实技术，用于模拟电力维修现场的各种潜在风险情况，提供沉浸式学习体验。

12、进一步的，所述实时监控包括利用人工智能算法根据实时数据和环境变化自动调整监控参数和风险阈值，根据实时监测到的数据预测潜在的风险，并自动调整以提高监控系统的响应速度和准确性。

13、进一步的，所述实现风险的实时分析和应急响应的自动警报具体为在监测到风险值超过预定阈值时，自动发出声音和光线警报，并通过高速通信网络自动通知作业现场的负责人和紧急响应团队。

14、进一步的，所述回顾分析包括使用数据挖掘技术对作业过程中的数据进行深入分析，识别作业人员行为模式、设备使用情况和作业环境的全面分析，旨在揭示安全事故的根本原因，评估现有风险管控措施的有效性，并基于分析结果提出改进措施。

15、进一步的，所述虚拟现实技术还包括模拟特定的高危电力维修场景，包括高空作业、带电作业，以及这些场景下的紧急情况处理，该vr培训旨在提高作业人员对复杂作业环境的适应能力和应对突发情况的反应速度，所述安全培训计划还引入了互动测试环节，通过模拟考核来评估作业人员对培训内容的掌握情况，确保培训效果的最大化。

16、进一步的，所述自动警报还包括决策支持模块，该决策支持模块利用人工智能算法对收集的数据进行分析，以确定最佳的响应策略，具体当系统检测到潜在风险时，不仅自动发出警报，还提供针对性的响应建议，包括紧急疏散路线、最近的安全出口指示，该决策支持模块能够根据作业现场的具体情况和环境变化动态调整建议。

17、本发明的有益效果：

18、本发明，通过建立一个全面的电力维修作业风险数据库，结合大数据分析和机器学习技术，实现了对电力维修作业中潜在风险的动态评估和预测，与现有技术相比，这种方法能够更准确地识别出作业过程中可能遇到的风险因素，提前采取预防措施，从而显著提高作业现场的安全性，通过实时监控和智能警报系统，本发明确保在风险发生前作业人员能够获得及时的警告，并采取适当的应对措施，极大地减少了事故发生的可能性。

19、本发明，利用先进的物联网技术和人工智能算法，实现了对电力维修作业环境的实时监控以及对作业人员的实时健康监测，通过动态调整风险评估模型和管理措施，使得风险管理更加灵活和有效，这种动态风险管理机制不仅能够根据作业现场的实际情况进行快速调整，还能够针对每个作业人员的具体情况提供个性化的安全指导和预警，确保每位作业人员的安全。

20、本发明，通过优化风险管理流程和作业指导，有效提升了维修效率，通过对作业过程的回顾分析和总结，本发明能够不断积累风险管理和应急响应的知识和经验，形成一套不断完善的风险评估和管理机制，这不仅提高了当前的作业效率，还为未来的风险管理提供了宝贵的数据支持和决策依据，具有长远的战略意义。

技术特征：

1.一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，所述电力维修作业风险数据库的构建包括对历史作业数据和环境数据的分析与整合，通过引入地理信息系统和气候变化记录作为外部数据源，以增强风险评估的准确性，该数据库设计为动态更新，能够根据新的数据和分析结果，不断提高对潜在风险的预测精度。

3.根据权利要求2所述的一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，所述大数据分析技术的应用包括使用机器学习算法对潜在风险因素进行自动识别和预测，具体算法包括决策树、随机森林或深度神经网络，该算法根据作业任务和环境数据评估风险的可能性及其严重程度，提高风险评估的准确性和效率。

4.根据权利要求3所述的一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，所述机器学习算法还采用自适应学习机制，该机制根据新收集的数据自动调整算法模型，以适应不同的作业环境和条件。

5.根据权利要求4所述的一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，所述s3中制定的针对性风险管控措施包括为每个作业人员基于其历史安全记录、作业经验和个人技能水平定制个性化的安全培训计划，所述培训计划采用虚拟现实技术，用于模拟电力维修现场的各种潜在风险情况，提供沉浸式学习体验。

6.根据权利要求5所述的一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，所述实时监控包括利用人工智能算法根据实时数据和环境变化自动调整监控参数和风险阈值，根据实时监测到的数据预测潜在的风险，并自动调整以提高监控系统的响应速度和准确性。

7.根据权利要求6所述的一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，所述实现风险的实时分析和应急响应的自动警报具体为在监测到风险值超过预定阈值时，自动发出声音和光线警报，并通过高速通信网络自动通知作业现场的负责人和紧急响应团队。

8.根据权利要求7所述的一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，所述回顾分析包括使用数据挖掘技术对作业过程中的数据进行深入分析，识别作业人员行为模式、设备使用情况和作业环境的全面分析，旨在揭示安全事故的根本原因，评估现有风险管控措施的有效性，并基于分析结果提出改进措施。

9.根据权利要求8所述的一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，所述虚拟现实技术还包括模拟特定的高危电力维修场景，包括高空作业、带电作业，以及这些场景下的紧急情况处理，该vr培训旨在提高作业人员对复杂作业环境的适应能力和应对突发情况的反应速度，所述安全培训计划还引入了互动测试环节，通过模拟考核来评估作业人员对培训内容的掌握情况，确保培训效果的最大化。

10.根据权利要求9所述的一种电力维修现场作业风险管控方法，其特征在于，所述自动警报还包括决策支持模块，该决策支持模块利用人工智能算法对收集的数据进行分析，以确定最佳的响应策略，具体当系统检测到潜在风险时，不仅自动发出警报，还提供针对性的响应建议，包括紧急疏散路线、最近的安全出口指示，该决策支持模块能够根据作业现场的具体情况和环境变化动态调整建议。

技术总结本发明涉及电力系统维护技术领域，具体涉及一种电力维修现场作业风险管控方法，包括以下步骤：S1：构建电力维修作业风险数据库，整合历史作业数据和环境数据；S2：使用大数据分析技术，基于作业任务和现场环境数据评估潜在风险；S3：根据风险评估结果，制定针对性的风险管控措施，包括安全预警设置和安全培训；S4：执行作业过程中的实时监控，通过物联网技术收集现场数据，实现风险的实时分析和应急响应；S5：作业完成后，进行回顾分析，总结风险管理经验，优化风险数据库和管控流程。本发明，通过集成多项先进技术，不仅能够有效提高作业安全性，还能够实现动态的风险管理和作业效率的显著提升，具有重要的实用价值和广泛的应用前景。技术研发人员：王宝祯,董祥,周云,李奎受保护的技术使用者：无锡则安电力科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1