一、现状概述

随着城市化进程加快和电网规模扩大，电力隧道作为输电线路的重要载体，其安全运行面临严峻挑战。当前电力隧道监测存在以下痛点：

• 人工巡检依赖度高：传统人工巡检效率低、风险大，难以覆盖长距离、复杂环境隧道。
• 数据孤岛严重：多源异构数据（环境、设备、结构）缺乏统一平台整合分析。
• 隐患发现滞后：漏水、变形、气体泄漏等异常难以及时预警，易引发火灾、设备故障。
• 运维成本高昂：突发性故障抢修耗时耗力，且缺乏预防性维护手段。
• 智能化水平不足：现有系统多局限于单一参数监测，缺乏AI驱动的智能决策能力。

行业亟需构建覆盖“感知-传输-分析-决策”全链条的智能化监测体系。

二、解决方案

1. 系统架构设计

采用“云-边-端”协同架构：

• 感知层：部署多类型传感器（温湿度、气体、振动、光纤测温、视频AI等）。
• 传输层：支持光纤/4G/LoRa混合组网，适应隧道复杂电磁环境。
• 平台层：基于工业物联网平台，实现数据融合、AI分析及可视化展示。
• 应用层：提供运维管理、应急指挥、预测性维护等模块。

2. 核心技术应用

• 高精度传感技术
• AI算法引擎
• 边缘计算
• 数字孪生

3. 系统特点

• 全时域监测
• 多维度数据融合
• 自适应网络拓扑
• 开放式接口

三、应用场景

• 城市地下综合管廊：监测渗水、氧气含量、电缆温度，防止火灾及设备老化。
• 特殊环境隧道：防爆型设备应用于化工园区、高湿高温区域。

四、解决的核心问题

• 人工巡检盲区→ 自动化监测全覆盖
• 安全隐患滞后发现→ 实时预警（提前30分钟以上）
• 多系统数据割裂→ 统一平台智能分析
• 被动式运维→ 预测性维护（设备寿命评估准确率≥95%）
• 应急响应低效→ 数字孪生辅助决策（抢修时间缩短40%）

五、核心功能

功能模块	技术实现	应用价值
环境监测	温湿度、SF6/O2/CH4浓度、积水深度监测	预防火灾、窒息风险
结构健康监测	光纤应变传感+振动分析	识别隧道变形、沉降
设备状态监测	红外热成像+局部放电检测	发现电缆接头过热、绝缘劣化
智能火灾预警	分布式光纤测温+烟雾识别算法	火源定位精度≤1米
视频智能分析	AI摄像头（人员入侵识别、设备状态巡检）	降低非法闯入风险
智能巡检管理	机器人/无人机自动巡检路径规划	替代80%人工巡检任务

 

六、应用成效

• 安全效益：隧道事故率下降60%，隐患发现率提升至99.5%。
• 运维效率：人工巡检频次减少70%，故障平均修复时间（MTTR）缩短50%。
• 经济效益：全生命周期运维成本降低35%，设备寿命延长20%。
• 管理升级：实现“一图总览、一键调度”的数字化管理模式。

七、结语

通过“感知-分析-决策”闭环体系，助力客户构建智慧电力隧道新范式，推动电网基础设施向“无人化、智能化、低碳化”转型升级。