智慧照明及其在苏州市的应用实践

叶 峰 张治华

(1.苏州市城市照明管理处，江苏苏州 215005;2.中国电子科技集团公司第五十研究所，上海五零盛同信息科技有限公司，上海 200063)

1 智慧照明的研究背景

智慧照明脱胎于智慧城市，是智慧城市的有机组成部分，是绿色照明在智慧城市中的最佳实践。

1.1 照明信息化工作中数据鸿沟日益显现

十年前，我们建设“数字照明”，利用计算机和网络等信息技术手段管理城市照明中的各项数据［1～4］。这些信息化手段帮助我们存储、计算、查询数据，成为城市照明管理工作的有力臂助。

随着照明管理信息化程度的不断提高，数据鸿沟也逐渐显露出来。一方面计算机内存储了越来越庞大的数据:实时监控数据、照片、视频、基础资料、图纸、工作日志等等;另一方面，相较于如此庞大的数据量，管理者在决策中可从这些数据获取的信息量却并不乐观。

造成数据鸿沟的原因有很多。包括各信息系统之间联系不足、信息系统和日常管理等非信息系统之间联系不足、非结构化数据自动化处理程度低、信息的查询和统计依赖于人的操作、以及数据不一致等问题。

1.2 绿色照明不能仅依赖硬节能

节能高效的绿色照明是今后城市照明的必然趋势。《“十二五”城市绿色照明规划纲要》中明确提出:大力倡导绿色照明消费方式:以构建绿色生态与健康文明的城市照明光环境为目标，以保障和改善民生作为加快转变城市照明发展方式的基本出发点，在满足城市照明基本功能的前提下降低照明的单位能耗，提高城市照明的质量和节能水平，实现城市照明发展方式的转变［5］。

在提高城市照明质量的同时降低能耗，这对照明节能提出了很高的要求。节能方式包括设备节能的硬节能和管理节能的软节能两种。硬节能取决于科技发展水平和设备改造力度，前者挖潜余地有限，后者建设投入高。软节能通过转变管理方式，减少不必要的照明能耗，具有较好的社会效益和经济效益。同时，这也是李克强总理所提倡的“改革红利”的精神所在。

1.3 智慧照明的提出

不管是数据鸿沟问题，还是软节能，都需要照明管理相关的信息系统具备更高的智慧，需要系统对环境条件和设施条件做出及时准确的判断，需要设备之间的相互感应、系统之间的联动和强大的计算能力。

智慧照明由“多源感知、深度集成和智能决策”三层模型构成。三层模型通过促进照明业务子系统之间、系统和人之间的联系成线、成网、成面，推动数据流动和共享，提高数据到有效信息之间的转化率，让系统更“智慧”，为管理工作提供更有效的支撑。

2 智慧照明的理论基础

2.1 “智慧”的产生过程

提高“智慧”，实质上是更科学地决策。一个科学管理决策的产生，通常都经历“数据→信息→决策”这样的过程。所以，决策的科学程度F(dm)可用如下公式表示:

其中，dm表示决策，d表示数据量，k(i)表示信息转化率，k(dm)表示决策转化率。

要提高决策的科学性，提高“智慧”，需从三方面着手:

(1)增加可获得的数据量;

(2)通过增加系统中个体之间的联系密度，提高数据到信息之间的信息转化率;

(3)通过合理的决策机制和科学的决策工具，提高信息到决策之间的决策转化率。

2.2 智慧照明在提高照明管理科学性上的工作机制

智慧照明实现“智慧”的关键在于:通过多源感知、深度集成、智能决策，发挥各子系统的外部效应，系统之间纵横联系成网，增强系统之间知识共享的密度，提高系统整体的“智慧度”。系统原理如图1所示。

图1 智慧照明三层模型Fig.1 Three tier model of smart lighting

(1)多源感知:把三遥监控、单灯监控、视频监控、GPS定位、RFID感知、内部巡修、外部工单等多种监控手段熔于一体，多源信息集中到同一平台中，实现统一获取、统一处理、统一应用。

(2)深度集成:通过系统深度集成实现1+1远大于2的效用。系统之间通过消息互通实现系统联动，通过数据共享实现信息整合，通过GIS平台实现统一服务。

(3)智能决策:利用数据挖掘技术根据数据的现状和过去推知未来。多源感知和深度集成提供的丰富数据为挖掘有价值的信息提供了可能。

3 智慧照明的应用模式

根据城市照明管理工作的特点，可以归纳出智慧照明的三个典型应用模式:

3.1 基于智慧照明的软节能模式

对城市照明的服务对象来说，不同位置、不同时间的照度需求不同，对应于照明管理工作，不同区片、不同位置、不同灯型、不同光源、不同线路的开关灯时间和电压高低存在不同的需求。在智慧照明框架下，软节能的运作模式如图2所示。

图2 基于智慧照明的软节能模式示意图Fig.2 Energy saving model based on smart lighting

传统的“三遥”监控系统中，通过电气参数遥测和光照度实时测量实施开关灯，开关策略基于人工事先定义的开关逻辑，无法适应复杂多变的开关需求。在智慧照明框架中，三遥系统中的开关逻辑，是设施类型管理的输出，也是能耗管理的间接输入，根据日常设施管理工作和能耗管理需求，自适应调整开关逻辑。通过智慧化，实现软节能。

3.2 基于智慧照明的运维管理模式

对运维管理来说，传统的运行模式存在诸多问题，主要包括:(1)设施变更台帐不完善，可供查用的数据数量较少、质量较低;(2)历史故障固化为决策经验的较少;(3)材料管理控制力和主动性不足。在智慧照明框架中，运维管理的运作模式如图3所示，主要特点包括:(1)设施变更通过结构化的工作日报和工作量、材料消耗量、设施现状直接挂钩，在人员部署和材料调配上都掌握了主动性;(2)历史故障与相关环境数据、电气参数、操作记录等联合分析，既减少三遥系统的误报率，又提高故障发生的预见性。

图3 基于智慧照明的运维管理模式示意图Fig.3 Operation and administration model based on smart lighting

3.3 基于智慧照明框架的应急抢修模式

对应急抢修来说，关键是信息的实时性和决策的快速性。在智慧照明框架中，应急抢修的运转模式如图4所示。利用GIS技术的空间分析能力，可实现:(1)根据线路连通关系和实时电气参数，自动评估断点、关键节点、影响范围，并给出建议的紧急措施 (如启用某个节点的备用线路)，以及采取该措施后会产生的结果;(2)判断距离故障地点最近的设施设备、人力、车辆等资源，给出最短到达路径，排出优先级，帮助指挥者做出最佳决策。

图4 基于智慧照明的应急抢修模式示意图Fig.4 Emergency repair model based on smart lighting

4 苏州市智慧照明的建设实践

基于智慧照明理念，苏州市城市照明管理处结合照明管理工作中存在的实际问题，对照明监控系统进行全方位的升级改造，一方面利用监控系统的故障发现和处置能力，融合RFID、视频监控、GPS监控等多种物联网监控手段，引入工作流技术，建立照明故障处理的多角度全方位联动体系;另一方面利用GIS技术的对空间数据的管理能力，将所有的照明设施和相关业务数据统一纳入空间数据库管理。

4.1 苏州智慧照明中的多源感知

利用物联网技术，强化对照明设施的监控，提升系统的智能化水平，提高应急响应速度。包括升级三遥、单灯监控，建设基于RFID的照明设施移动巡检子系统，集成车辆定位系统，建设固定与移动相结合的视频监控系统。实现环境信息、位置信息、无线感应信息、实时电气参数、远程控制信息的多源感知。

4.2 苏州智慧照明中的深度集成

深度集成包括建设照明设施GIS平台、流程管理平台、子系统集成等。

照明设施GIS平台:建设城市照明管理各项信息的综合展示、查询和分析平台。系统利用设施专题图、实时地图、地理底图、遥感影像、动画符号、统计图、统计报表、自定义查询、快速定位、自动弹窗、短信提示等多种手段展示信息，满足多层次多角度的信息查询、展示及分析需求，提高了知识分析的能力和信息处理的效率。

流程管理平台:通过工单流转控制实现对照明维护工作的过程化、精细化管理;对照明设施改造如设施拆除、新增资料实现过程管理。

三遥监控与工单报修的集成:在故障发生后，系统可自动根据电压、电流等实时参数判断可能的故障原因，并调出故障设施的最新资料，自动创建工单，然后自动发生警示短信，现场维修的工人在现场可通过RFID技术获取设施信息，完成维修后可通过RFID设备更新设施资料。

工单系统、工作日报和资料维护之间的集成:通过工单规范日常维修处理工作，通过工作日志跟进工作进度，借助工作日志推动资料维护，通过资料维护保持设施资料准确可靠，可有效为日常维修提供数据资料，准确把握资料现状、维护效率、设施消耗情况。

视频监控与车辆定位的集成:在应急抢修中，不仅随时可查询车辆所在位置，也可随时看到车辆前方的状况，做出指挥决策。

4.3 苏州智慧照明中的智能决策

在照明数据库和GIS平台建设的基础上，利用空间数据挖掘技术，分析照明线路网络结构的现状、能耗和社会效益的分布现状、照度分布现状、设施故障率的现状等，为已有照明设施改造规划设计和照明管理提供支持。

5 结论与展望

在苏州的建设实践中，智慧照明理念得到了较好的贯彻，尤其是多源感知和深度集成都较好的发挥了作用。但要知道信息化建设非一日之功，系统深入集成带来的智慧效应还需进一步拓展。

从近期来讲，智慧照明在智能决策上还需深入研究，重点包括以下两方面的内容:

(1)现状评估。根据线路之间的连通关系和电压、电流的监控数据动态分析照明体系中的关键节点。发生故障时，根据故障现状推断引起该故障的节点和应该采取的措施。自动评估高风险区域，生成评估报告。

(2)设施预警。照明设施的寿命受种类、品牌、安装环境、线路质量、养护频率等多种因素影响，通过对历史数据的分析，可得到养护规律，并结合实时监控数据进行提前预警。比如灯泡出现闪烁现象的时候，该线路上的其他灯泡也容易发生损坏，通过单灯监控发现时，可根据该规律提高报警等级。比如确定某类灯泡未来属于高更换率品种时，而库存又不足时，可提醒采购人员及时采购。

从长远来讲，智慧照明作为智慧城市的有机组成部分，与智慧城市其他部分的互融互通将带来更大效益。下面试举两点:

(1)智慧城市横向合作。如与交通部门的“智慧交通“合作，利用车流量信息建立路灯开关策略，比如在车流量少的路段或后半夜，自动关闭部分路灯，该策略基于车流量监控信息实时调整，充分体现了智慧特征，在提高照度服务水平的同时，达到最优的能源使用效果。

(2)提升路灯功能。随着硬件成本的降低和模式识别技术的进步，在每一个路灯上加装视频监控设备将成为现实［6］，数据通过电力载波或城市公共wifi传播，路灯成为城市的智慧眼。

［1］王正浩，张晓鹏.基于GIS的路灯资产信息管理系统设计与实现 ［J］.照明工程学报，2011，22(2):89～93.

［2］梁云，贺新军，孙美凤.新一代无线通信技术在城市照明智能监控网中的介绍 ［J］.照明工程学报，2009，20(2):63～69.

［3］马剑，边宇，王秀锦等.应用 GIS的城市夜景照明规划支持系统研究［J］.照明工程学报，2007，18(1):13～16.

［4］文斌，温永宁.基于AM FM GIS的路灯设备设施管理信息系统设计与实现［J］.江苏测绘，2002，25(1):9～11.

［5］中华人民共和国住房和城乡建设部.“十二五”城市绿色照明规划纲要.http: www.gov.cn gzdt 2011 －11 15 content_1993931.html/，2011 －11 －4.

［6］金燕云，虞小林，邹志革.基于路灯的智慧城市信息化建设 ［J］.电力信息化，2012，10(2):6～9.