cookieOptions = {...}; .Gartner:物聯網將終結一輪又一輪的霧霾 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2016年12月16日 星期五

IOT For Smart City (Architecture)




來源:百分點

  
  

許多城市已經開始使用物聯網來讓城市更加智慧。

Gartner最近發佈的報告顯示,IOT是當前許多城市正在使用的技術,主要應用在運輸和擁塞問題,特別是圍繞環境、氣候變化等方面穩定度問題。

霧霾霧霾奈若何?
其實,當霧霾籠罩,我們已經沒那麼恐慌了,這也是緣於大家對霧霾的認知逐漸理性,懂得霧霾產生的原因無外乎那麼幾點:工廠排污、施工揚塵、汽車廢氣等等。但治霾是需要逐步演進的,可以針對污染區域工廠停工、車輛限號,但現在的手段還過於粗放,暴力治霾影響著公民出行和生活。

當前,使用空氣監測設備是一個良好的開端,知道各地區監測情況,許多城市已經開始使用該數據,讓城市治理有的放矢。但Gartner表示,是時候到下一個層次。
  
  

比如車輛限行可以更加智能化,依託豐富的數據可以做出更好的規劃,指導需要減少多少出行汽車數量,指導新能源汽車車輛用戶優先出行。

還可以更合理的規劃共享騎行、公共交通電氣化,需要建設多少基礎設施支持電動車和內燃機,需要在哪些地方收擁塞費等等,所有的這些例子都是利用物聯網收集資訊,大數據進行處理來驅動城市霧霾治理的,甚至可以調節如何產生較少的溫室氣體排放量和天然氣能量,同時改善了車輛的噪聲水平。

下一個,是更環保和更具包容性的城市
Gartner預測,許多智慧城市將改變他們的關鍵績效指標(KPI),以便滿足這些目標。但最重要的是,如何利用物聯網和傳感器收集的數據,做出更好的規劃決策?

這就需要會利用物聯網、數據和分析數據的專業的數據科學家,來負責這些項目,更需要一些專業大數據解決方案提供商來支撐。

Gartner還預測,到2017年,智慧城市中被連接的設備使用,將達到約380萬,其中約58%的設備被用來在建築和商業交通領域。到2020年,IoT傳感器和連接裝置將躍升至1.39億之多。

所以接下來要討論的問題是,這麼多設備,如何保證它們有效地監測建築物和交通情況、天氣情況? 
 
  

不得不提的一個技術就是PHM,故障預測與健康管理(Prognosticsand Health Management),它包括兩層含義:一是故障預測,即預先診斷部件,或系統完成其功能的狀態,確定部件正常工作的時間長度;二是健康管理,即根據診斷/預測訊息、可用資源和使用需求,對維修活動做出適當決策的能力。

PHM技術具有高大上的背景,它作為實現武器裝備,基於狀態的維修(CBM)、自主式保障、感知與響應後勤等新思想、新方案的關鍵技術,受到美英等軍事強國的高度重視和推廣應用。

如今,PHM技術作為一個方法論,已廣泛應用於機械結構產品中,比如核電站設備、制動裝置、發動機、傳動裝置等。因而,PHM系統正在成為航空航天、艦船、能源,以及汽車製造、交通設備等系統設計和使用中的一個重要組成部分。

在霧霾治理設備管理中,同樣是PHM的用武之地。
值得注意的是,在PHM應用中,關鍵點是建模這一塊,百分點一直有很強大的建模團隊,從業務難點角度出發來建模。百分點「智慧之盾」中採用PHM技術,通過物聯網+大數據的方式,可以幫助城市設備智能治理的目標。

健康度建模:即時計算和監測健康度,是提高設備資產利用率和發現異常設備的重要途徑。百分點針對設備運行數據進行建模,將所有監控數據降維整合為「健康度曲線」,這樣的1維數據展現 ;針對一個維度數據進行時分析,使評估更加簡單,且新手維修員也會更容易入手,將運用城市治理監測的設備管理好。
  
  
多級預警:百分點將預警等級分為3級:中度預警、重度預警、故障預警;以健康度為基礎,三種預警以兩種規則來進行定義,分別是「次數」和「相隔時間」,以此來檢測持續異常報警和週期性瞬間預警;

  

異常定位:面對高複雜度、高頻度的大規模數據,百分點以深度神經網路,為重要原型的異常預測模型,發揮了重要作用,並建立整合了深度強化學習、深度神經網和超球模型的預測模型,可以對每個時間點設備異常狀態,進行預測和模擬,及時提醒設備狀態偏離。
  
超球模型計算異常狀態點  

  

深度強化學習模型計算異常狀態點
同時,整合了地理資訊和衛星遙感影像數據,實現PHM大數據與地理資訊大數據的緊密結合。
  
  

我們相信,未來,大數據時代要求政府更多的向社會開放數據。只有基於大量的數據,未來整個城市設計、交通規劃以及空氣質量的調節,完全可以依靠大數據來決策。

比如在建築節能中,在累積了大量的數據資訊之後,按照時間和地點維度,在龐雜的資訊中進行大數據分析,發現潛在的規律和價值;比如在城市規劃中,整合地理資訊、氣候因素等多層面的海量資訊來綜合指導決策。

總結來說,這些都需要在數據共享基礎上進行數據拉通,再通過對這些資訊進行大數據分析,得出城市規劃方法論,為城市治理決策提供參照依據。


                                                                                                                                                                   


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