近年来,随着我国国民经济飞速发展和现代化建设步伐的不断加快,社会的生产生活对电力的需求也随之增加,对电力系统的稳定电力供应提出了更高的要求。为了匹配负荷端电力需求电力系统先后进行了智能电网建设、特高压直流线路等电网基建设施建设项目,电力设施建设现场(特别是高电压等级的输电线路建设项目)较多位于地形复杂、地势陡峭的野外环境,施工条件相对其它类型项目更恶劣,并且输电线路施工过程存在作业人员的协同作业导致作业现场难以实现安全有效的施工管理,这些因素导致了目前电力基建安全事故发生的频率逐年攀升。另外,随着全球气候不断变暖导致目前极端气象灾害下频繁发生,暴雨、持续性强降雨等为常见的气象灾害,受持续性强降雨影响这些地区由于其地势以山丘、陡坡等地形且土壤结构疏松而经常发生山体滑坡、泥石流等自然灾害,架设在山丘、陡坡等不同地势之上的高电压等级输电线路等暴露型电力设备容易受到自然灾害破坏而导致设备故障,对当地人们的生活极大的影响的同时也对该区域的暴露型电网设备基建设施造成巨大破坏和电力稳定供应的挑战。由于输电杆塔现场地处偏远、不集中、交通不便等造成现场施工数据信息不能即时获取,现场施工作业团队不能提前获取现场风险信息,远程监控管理人员不能及时了解现场安全事故信息,这对施工现场的安全运维造成重大的阻碍。因此,本文针对杆塔施工现场建立了基于端-边-云施工安全在线诊断架构,首先分析输电杆塔施工现场采集设备以及安全器具的通讯组网需求,考虑现场采集设备的自组网和网络拓扑特性多变等特点,提出了基于Zigbee技术的现场自组网方案,在施工现场部署Zigbee传输网络实现设备施工现场数据实测实量自动上传,分析了施工现场通讯数据传输方法和基于无线Zigbee的现场通讯网络的拓扑结构。通过分析边缘计算架构的特点与优势,针对输电杆塔施工现场的数据传输特点与数据服务响应特性,分析了杆塔施工现场安全端-边-云诊断架构中边缘层的功能需求,考虑到施工现场评估的实时性要求,通过将数据计算容器下沉到靠近数据源边缘层网络而提升现场数据计算响应速率。然后对面向输电杆塔施工现场的远程云平台功能进行了介绍。为实现对现场施工安全评估的快速响应和应对现场业务需求不断更替的,提出建立面向施工现场不同业务边缘平台,通过边缘容器与云平台之间的交互和协同进一步提高边缘业务处理效率。针对施工现场源数据质量较差问题,提出了基于Bloom滤波器的自适应数据边缘处理方法对现场源数据集进行边缘分类,为杆塔施工现场安全评估分析提供良好的现场作业人员安全数据等现场安全评估相关的数据集,将非现场施工数据、设备RFID、设备维护等其它数据分类出来直接上传至平台保存。对边缘计算平台架构分析主要包括底层硬件层和应用服务层,底层硬件层包含应对施工现场组网和通讯的简单的数据通信设备、网络设备;应用服务层主要由业务容器组成,容器引擎抽象出物理层的计算存储资源,实现容器之间的共享资源的弹性服务。通过在现场部署的边缘计算平台收集到现场作业特征参数集后,分别对施工现场的环境参数、作业人员安全参数等安全特征参数处理,建立了包含杆塔倾斜率、风荷载等特征参数的现场施工安全风险评估体系。综合考虑现场特征参数对安全风险结果影响程度提出风险程度因子和风险严重度函数,建立了杆塔施工现场安全评估模型。通过对降雨诱发滑坡灾害影响因素分析,综合考虑区域当日降雨量、累计降雨量等外部因子对降雨诱发滑坡灾害进行风险预测。考虑降雨下滑坡体对输电杆塔所造成的不同影响分析,建立了考虑杆塔倾斜度和杆塔挠曲度的输电杆塔故障风险评估模型。基于上述降雨下滑坡灾害风险概率和杆塔受迫故障风险概率联合影响建立降雨下输电杆塔故障风险评估模型。最后,针对提出的杆塔故障风险模型进行仿真分析,验证提出的模型的效用性和准确性。