本发明涉及电力现场管控领域，更具体地说，它涉及一种现场作业全流程在线管控方法及系统。
背景技术：
1、当前电力现场作业管控体系仍以人工巡检为核心，在边缘计算节点与云端存在5g信号不稳定的山区作业场景中，面临异构数据同步冲突，导致数字孪生模型漂移、电子围栏定位误差超警戒值及三级预警误报率升高至17.3%，亟需动态协同优化机制破解实时性、精度与稳定性矛盾的问题。
技术实现思路
1、本发明提供一种现场作业全流程在线管控方法及系统，解决相关技术中的技术问题。
2、本发明提供了一种现场作业全流程在线管控方法，包括以下步骤：
3、s100，动态带宽分配与数据差异预判：采集实时信道参数，计算信道质量系数，对边缘与云端数据差异进行加权计算，根据信道质量和数据差异分配实时带宽，计算实时同步时延并启动分级缓存机制，对优先传输的检修任务数据采用差分编码对传输包结构优化；
4、s200，定位数据双源采集与补偿：同步获取边缘侧实时坐标与云端基准坐标，计算平面直角坐标系下的坐标偏差，提取历史轨迹数据进行三次样条插值补偿，计算补偿后偏移量并触发多源校验策略，将最终偏移量反馈至带宽分配过程；
5、s300，孪生模型增量学习与校准：校验同步数据完整性并提取设备健康状态关键指标，计算孪生模型预测寿命与实际寿命的偏差，加载轻量化模型进行边缘侧增量学习，采用梯度压缩与回传机制，更新云端全局模型并进行校准效能验证；
6、s400，电子围栏动态调整与告警：使用高精度定位设备进行实时校准，动态调整电子围栏边界，监测人员位置与电子围栏的关系并设置分级告警，计算误报率并启动多源数据校验，通过调整系统参数降低误报率；
7、s500，冲突事件分析与优化：提取关键参数构建时空关联数据集，计算带宽利用效能指数和信道质量衰减影响，生成优化报告并输出建议规则，根据带宽压缩比调整qos等级，重构分级缓存阈值并进行闭环验证。
8、进一步地，其中边缘侧实时坐标来自北斗/gps双模定位终端，云端基准坐标来自ipms3.0隐患数据库的gis坐标；
9、；
10、；
11、其中表示边缘侧实时坐标，表示云端基准坐标，其中和分别为边缘端坐标的横坐标和纵坐标，和分别为云端坐标的横坐标和纵坐标。
12、进一步地，其中计算补偿后偏移量并触发多源校验策略包括以下内容：
13、计算补偿后偏移量：
14、；
15、其中和分别为补偿后的横坐标和纵坐标，和分别为云端基准坐标的横坐标和纵坐标，表示补偿后偏移量，若，表示偏移量阈值，触发多源校验策略：
16、融合安全帽rfid定位数据修正；
17、采用加权平均修正：
18、；
19、；
20、其中表示加权的权重系数，，和表示rfid定位坐标的横坐标和纵坐标。
21、进一步地，其中校验同步数据完整性并提取设备健康状态关键指标包括以下内容：
22、校验s100中的同步数据完整性，要求；
23、；
24、其中为边缘端数据，为云端数据，为数据差异量，表示同步数据完整性；
25、提取设备健康状态关键指标：绝缘电阻、局部放电量和振动频谱；
26、建立数据质量评分：
27、；
28、；
29、其中表示数据质量评分，表示最小绝缘电阻，表示最大放电量，表示最大振动频谱值，、、和分别表示数据完整性权重、绝缘电阻权重、放电量权重和振动频谱权重。
30、进一步地，其中计算孪生模型预测寿命与实际寿命的偏差，加载轻量化模型进行边缘侧增量学习包括以下内容：
31、计算孪生模型的预测寿命与实际寿命的偏差：
32、；
33、其中表示预测寿命，表示实际寿命，表示寿命偏差，当时，触发增量学习，其中表示寿命偏差阈值，；
34、建立漂移趋势监控：
35、；
36、其中为监控窗口大小，表示漂移趋势，表示当前时间戳；
37、边缘侧增量学习：
38、加载轻量化模型，构建训练集：
39、；
40、其中为边缘端数据，为实际寿命，为历史数据，为样本数量；
41、局部训练损失函数：
42、；
43、其中为模型函数，为模型参数，为正则化系数，表示损失函数值。
44、进一步地，采用梯度压缩与回传机制，更新云端全局模型并进行校准效能验证包括以下内容：
45、计算参数梯度矩阵：
46、；
47、其中表示参数梯度矩阵；
48、采用top-k稀疏化压缩：
49、；
50、其中表示压缩后的梯度矩阵，表示取最大的k个梯度值的操作，表示压缩率，；
51、回传数据量控制：
52、；
53、其中为分配带宽，为信道质量系数，为容差系数，表示回传时间；
54、云端全局模型融合：
55、；
56、其中为云端模型参数，，为学习率，为压缩后的梯度，表示更新后的模型参数；
57、更新设备健康状态预测函数：
58、；
59、其中表示更新后的预测寿命，表示更新后的模型函数，表示边缘端数据；
60、模型版本控制：
61、记录更新时间戳和性能指标：
62、；
63、其中表示模型版本记录；
64、计算校准后偏差：
65、；
66、其中表示校准后的预测偏差；
67、生成校准报告：若，则触发s250的动态反馈记录校准失败原因启动人工干预流程；
68、建立效能跟踪指标：
69、；
70、其中为跟踪窗口大小，为时间间隔，表示校准效能指标。
71、进一步地，在电子围栏动态调整与告警的步骤中还包括以下内容：
72、s410，定位数据校准：使用高精度定位设备进行实时校准，建立校准精度评估；
73、s420，动态调整电子围栏边界：根据校准后的定位数据，实时调整电子围栏边界，考虑安全裕度；
74、s430，监测人员位置与电子围栏的关系：监测人员位置是否越界，计算越界距离，设置分级告警阈值；
75、监测人员位置是否越界：
76、；
77、其中表示越界状态，表示校准后的定位数据，表示动态调整后的电子围栏边界；
78、计算越界距离：
79、；
80、其中表示越界距离；
81、设置分级告警阈值：
82、；
83、其中表示告警等级；
84、s440，误报率监测：计算当前误报率，建立误报分析矩阵；
85、计算当前误报率：
86、；
87、其中表示误报数量，表示总告警数量，表示误报率；
88、建立误报分析矩阵：
89、；
90、其中表示时间段，表示位置区域，表示误报次数，表示原因分类，其中表示误报分析矩阵；
91、s450，多源数据校验启用：当误报率超过15%时，启动多源数据校验，计算校验后误报率，建立校验可信度评分；
92、s460，降低误报率：调整告警系统参数，确保调整后的误报率≤5%，采用优化策略，建立长期优化指标。
93、进一步地，在s450中，当误报率超过15%时，启动多源数据校验，包括rfid信号验证、摄像头图像识别和工作票信息核验；
94、根据多源数据校验，计算校验后误报率：
95、；
96、其中表示校验后确认的误报数量，表示总告警数量，表示校验后误报率；
97、并建立校验可信度评分：
98、；
99、其中表示rfid信号权重系数，表示视频识别权重系数，表示工作票核验权重系数，表示校验可信度综合评分，表示rfid信号验证准确率，表示视频识别准确率，表示工作票核验准确率。
100、进一步地，在s460中，优化策略包括动态调整检测阈值、更新告警规则和完善过滤算法；
101、建立长期优化指标：
102、；
103、其中为评估周期，表示长期优化效果评估指标，表示调整后的误报率，表示评估时间间隔。
104、本发明还提出一种现场作业全流程在线管控系统，执行前述的一种现场作业全流程在线管控方法中的步骤，包括：
105、动态带宽智能分配模块：实时监测信道参数，计算信道质量系数，动态分配带宽；
106、定位校准与补偿模块：双源坐标同步，计算偏移量，执行三次样条插值生成补偿坐标；
107、数字孪生自优化模块：校验数据完整率，检测模型漂移，执行tensor flow lite增量学习；
108、电子围栏联控模块：动态调整围栏，三级告警，通过误报率进行误报；
109、冲突回溯优化模块：记录关键参数集，生成热力图，重构策略库。
110、本发明的有益效果在于：
111、本发明基于信道质量与数据差异权重的实时感知，带宽利用率提升，引入阈值规则，冲突事件复发率降低，在检修任务数据包体积减小44%，在弱网下仍保障关键指令100%可达，其中数字孪生模型校准响应时间缩短，预测寿命偏差率稳定在5%以内，通信开销降低，支持每 2小时完成一次全局模型更新，其中电子围栏的坐标偏移量降低，超警率归零，融合rfid+视觉校验后，误报率降低，基于dem高程数据的围栏边界动态修正，复杂地貌场景漏报次数减少。
112、综上所述，构建信道－数据－定位跨层感知体系，弱网下仍维持 300ms级 控制指令闭环，通过补偿算法与多源校验，将地理围栏的 米级误差 压缩至 亚米级，建立模型漂移－冲突事件－信道劣化的三角纠错机制，系统mtbf（平均无故障时间）从 76小时 提升至310小时。