利用大数据分析优化城市路灯运维决策支持系统研究

利用大数据分析优化城市路灯运维决策支持系统研究

蔡书霞

天津市武清津诚供电服务有限公司

天津市  301701

摘要：文章对现有城市路灯运维模式的不足和常见问题进行了分析，并就如何利用大数据分析技术优化城市路灯运维决策支持系统展开了讨论。研究设计了一套以大数据技术为基础的路灯运维决策支持系统，包括系统总体架构数据采集与预处理数据分析与模型构建以及决策支持模块设计等内容，研究结果表明，这套系统能有效提高路灯运维效率，降低运维成本，对城市照明管理的智能化水平也有明显的改善作用，因此该研究对城市公共设施的智慧化管理有重要意义。以进一步深入研究城市路灯运维决策支持系统。

关键词：大数据分析；城市路灯运维；决策支持系统；智能化管理

1. 引言

城市路灯作为城市基础设施的重要组成部分，随着城镇化进程的加快和智慧城市建设的推进，其运行维护管理面临着巨大挑战。传统的路灯运行维护模式已经很难满足现代城市管理需求，存在响应速度慢、维护费用高、故障定位难等问题。通过对海量数据的分析处理，实现路灯运行维护精细化、智能化管理，提升运行维护效率和管理水平，大数据技术的快速发展为城市路灯运行维护管理提供了新的解决方案。

2. 城市路灯运维的现状与挑战

2.1 传统运维模式的不足

传统以人工巡检、被动维护为主的城市路灯运行维护模式局限性明显，存在不足。人工巡检需要投入大量人力和时间成本，且巡检效率低，要实现路灯全覆盖，在全市范围内开展人工巡检工作难度较大。被动式检修方式是指发现路灯故障后才能维修，往往反应时间较长，不能及时解决问题，对市民晚上出行安全造成影响[1]。传统模式缺乏系统的数据管理和分析手段，运维人员在优化维护策略、提高工作效率等方面很难通过数据驱动的方式实现。传统模式下的信息传递、处理流程复杂、冗长，容易造成信息滞后、误传，进而对运维效果造成影响。

2.2 路灯运维中的常见问题

城市路灯运行维护中存在的共性问题，在传统的运行维护模式下，主要表现在以下几个方面。故障检测不及时，故障往往不能在第一时间被发现，造成照明盲区，影响市民出行安全和城市形象，这是由于依靠人工巡检和市民报修造成的。维修效率低路灯的维修更换，通常需要多部门协调，审批流程复杂，耗时较长，导致故障处理周期较长，需要经过多个部门的协调才能完成。由于运维人员对路灯运行状况难以实时掌握，又不能进行预防性维护，运维过程中缺乏系统的监控和管理手段，故障率增加，维护成本增加。

2.3 大数据技术在城市管理中的应用

快速发展的大数据技术，为通过大数据技术实现精细化、智能化管理的城市路灯运行维护带来了新的契机。大数据技术在城市管理中的应用主要体现在三个方面：数据的收集，数据的分析，决策的支持。城市路灯的运行数据，包括亮度、电流、电压等参数，都可以通过物联网技术和智能传感器实时采集，实现路灯状态的实时监控[2]。利用大数据分析技术，可对路灯运行中收集到的发现规律和潜在问题的海量数据进行加工分析，为运行维护决策提供科学依据。路灯故障提前预警，降低故障发生率，提高运行维护效率，通过建立故障预测模型来实现。以大数据分析结果为基础，对运维资源进行优化配置，使资源利用率、运维效果得到提升。

3. 基于大数据分析的路灯运维决策支持系统设计

3.1 系统总体架构

系统总体架构设计包括感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。感知层主要由各种智能传感器和物联网设备组成，用于实时采集路灯的运行数据，如电流、电压、亮度等参数。网络层负责将感知层采集的数据通过无线通信网络传输到云端平台，确保数据的及时性和可靠性。平台层是系统的核心，集成了大数据存储和处理、数据分析与建模、故障预测等功能，通过分布式数据库和并行计算技术，对海量数据进行存储、清洗、处理和分析。应用层则是面向用户的接口，包括运维管理界面、决策支持模块和可视化展示等功能，为运维人员和决策者提供直观、友好的操作环境和决策支持。

3.2 数据采集与预处理

系统运行的基础和关键环节是数据采集和预处理。通过安装在路灯上的智能传感器，包括光照强度、电压、电流、温度等，路灯的所有运行数据都可以被实时采集到。这些数据被传送到云端平台，通过物联网网关。对收集到的资料进行预处理，确保资料的准确性和完整性。预处理包括资料的清理，资料的整合，资料的归一等步骤。资料清理是指对资料中的杂讯、异常值进行清除，以保证资料的准确性[3]。数据融合(DataFusion)是指将来自不同传感器的数据整合在一起，形成路灯运行状态的完整信息。数据归一化(datare归一化)是指将不同量纲的数据转化为统一的尺度，以便于分析和处理后续的工作。这些预处理步骤保证了数据的质量，为后续的数据分析和模型构建提供了可靠的基础，这些预处理步骤可以保证数据的质量。

3.3 数据分析与模型构建

在数据分析和模型构建环节，通过提取数据中有用信息和潜在规律的大数据分析技术，深入挖掘和分析预处理后的数据。路灯故障预测模型和能耗优化模型可采用机器学习算法和统计分析方法建立。故障预测模型利用时间序列分析和模式识别技术，基于历史资料和实时数据，对路灯的故障概率、故障类型等进行预测，从而提供预防检修的依据。能耗优化模型通过对路灯的能耗数据、使用方式等进行分析，对路灯开关策略、调光方案等进行优化，从而达到节能降耗的目的

[4]。对路灯运行中常见的问题和特殊情况也可以通过数据分析来揭示，从而为运维策略的制定提供借鉴。

3.4 决策支持模块设计

作为系统对用户核心功能的的决策支持模块，利用数据分析和模型结果的综合利用，为运维人员和管理人员提供科学准确决策建议的同时，对路灯运行状况进行故障预警维护建议能耗管理及资源配置优化等方面的功能。具体而言，故障预警功能以故障预测模型为基础，在路灯故障发生前发出预警并提示运维人员及时采取措施；维护建议功能将结合故障预测及历史维护记录，根据具体的维护方案及操作指导对路灯进行维护；能耗管理功能将分析路灯的能耗数据，提出包括调节开关时间和亮度设置在内的节能优化建议；资源配置优化功能将结合路灯的运行状况和运维需求，在提高资源利用效率提高维护效果的同时，对运维资源进行合理分配和运用。通过以上功能，确保路灯运行状况良好，为运维人员减少维护工作量和管理人员对路灯运行状况的及时掌握。

4. 结语

文章主要成果是设计了以大数据分析技术为基础的城市路灯运维决策支持系统，目的是在解决传统运维模式中存在的问题和面临的挑战的同时，为路灯运维工作提供科学准确的决策支持，通过实时数据的收集与处理，深入分析和模型的建立，使路灯运维效率得到提高，运行费用得到降低，城市照明管理的智能化水平得到提高，从而为智慧城市建设提供技术保障，并能够有进一步的创新思路，以应对更广泛的智能化城市管理的需要。在今后的工作中，将对系统功能进行进一步的完善和优化，以扩大应用范围。

参考文献

[1]盛吉,高明,钱雨峰,等. 基于大数据分析的变压器油溶乙炔气体浓度自动化检测技术研究 [J]. 自动化与仪表, 2024, 39 (07): 75-78+83.

[2]张建奇. 数字经济背景下“新零售”驱动产品全渠道供应链整合优化 [J]. 商业经济, 2024, (07): 77-80.

[3]俞成功. 基于大数据分析的医院病案质量自动核查系统 [J]. 自动化技术与应用, 2024, 43 (07): 184-188.

[4]付渊,任瑞仙,王丽琴. 基于农业物联网的梯田农业生产环境构建与应用 [J]. 物联网技术, 2024, 14 (07): 133-135.