智能变电站调试工程面向的设备逐渐实现了智能化技术改革,调试试验用到的电气模拟量逐步被数字量代替,调试方式从仪器到接线都与常规变电站不同。智能变电站调试工程管理中,工程延期问题严重,遇到的主要难题是智能变电站二次设备调试时间不确定性增加、对人员分配的要求越来越高、规定工期越来越紧张。原有常规变电站调试工程的工期预测方式较为主观和机械化,因此,如何改进智能变电站调试工程的工期决策计算方法、优化工期,已成为高度重视的研究课题。本文首先介绍了智能变电站的特征和结构,对比常规变电站分析了智能变电站调试工程的工作内容及特点,并总结了近年来智能变电站的进度管理现状及存在问题。针对智能变电站调试工程各工序工作时间不确定的特点,选用了适应于该特点的PERT技术进行建模,通过参考大量国内外文献,首次提出并构建了基于随机森林法改进的PERT网络模型,将人工智能算法应用于工程项目管理领域,实现了计算机领域和管理领域的融合。然后提出建立工期-人员分配坐标系和工期-成本优化模型对智能变电站调试工程进行工期优化,最后采用非关键路径偏移量纠偏的方法识别了智能变电站调试工程的关键路径,降低工程实施过程中关键工作管理的难度,确保项目按计划进行。最后以220kV高场变电站为例,进行该项目的PERT网络建模和工期优化,将优化结果与实际工作情况进行对比分析,验证了本文改进模型的可行性和实用性。