广播电视无线发射台站智慧运维系统建设策略

【摘要】广播电视无线发射台站是广播电视传输覆盖的关键基础设施。传统的台站运维模式面临着人力成本高、效率低、管理难度大等诸多挑战。本文探讨了利用物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术建设台站智慧运维系统的策略，通过部署各类传感器实现台站环境和设备的全面感知，运用大数据分析和机器学习算法对海量监测数据进行处理挖掘，结合智能诊断、预测性维护等技术，形成集监测、分析、预警、调度、指挥于一体的智慧化运维平台。本文的研究对推进广播电视发射台站的智慧化转型具有重要意义。

【关键词】广播电视；无线发射；智慧运维系统

中图分类号：TN929" " " " " " " " " " " " " "文献标识码：A" " " " " " " " " " " " " " "DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.22.014

广播电视无线发射台站承担着节目信号传输和覆盖的重任，是国家应急广播体系的重要组成部分。当前，全国共有广播电视发射台、转播台近8万座。传统的人工巡检和定期维护模式已难以满足日益增长的安全播出需求。发射台站普遍面临人员编制少、管理半径大、运维效率低等问题。迫切需要运用现代信息技术手段，实现台站管理的精细化、智能化，切实提高运行保障能力。本文在分析传统运维模式不足的基础上，结合物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术发展趋势，研究探讨了广播电视无线发射台站智慧运维系统的总体架构、关键技术和实现策略。旨在为广电行业推进发射台站的智慧化建设和升级改造提供参考。

1. 智慧运维系统架构设计

广播电视无线发射台站智慧运维系统以提升管理效率、优化运维流程、降低人力成本为目标，遵循全面感知、互联互通、智能分析、精准服务的建设原则，构建“端—管—云”一体化架构[1]。

1.1 感知层

感知层是智慧运维系统的基础。通过在发射机、天馈系统、供电设备、环境控制设备等广播电视发射设施上部署各类物联网传感器，实时采集设备工况、环境参数、音视频质量等数据。主要包括以下几类传感器：

（1）环境传感器：用于监测发射机房、设备间等场所的温度、湿度、烟雾浓度等环境参数。常见的传感器有温湿度传感器、烟雾传感器等。当环境参数超出正常范围时，系统可及时预警[2]。

（2）设备传感器：用于监测发射机、UPS电源、空调等关键设备的运行状态，如工作电流、电压等电参数，以及振动、噪声等物理参数。通过分析这些数据，可评估设备健康水平，预测可能出现的故障。

（3）音视频传感器：通过音频采集器、视频采集卡等，获取发射机输出的音视频信号，并进行质量分析，及时发现黑场、静帧、无声、画面抖动等故障征兆。

（4）定位传感器：主要指GPS、北斗等卫星定位模块，可以对巡检人员、运维车辆等位置进行实时跟踪。

（5）安防类传感器：如红外对射传感器、门禁传感器等，用于加强发射台站的防盗报警和出入管理。

上述传感器通过RS485、Ethernet、Zigbee、NB-IoT等通信方式，将采集的数据实时上传到管理平台进行处理。在具体部署时，需要兼顾各类传感器的覆盖范围、精度、功耗、成本等因素，因地制宜设计方案。

1.2 网络层

网络层主要解决智慧运维系统内部和外部的互联互通问题。一方面，利用工业以太网、总线等有线网络和Wi﹣Fi、LoRa等无线网络，实现台站内不同子系统之间的互联；另一方面，通过光纤、5G等接入广域网，将前端感知数据回传至云平台，并支持远程诊断、控制等管理功能[3]。

考虑到广播电视发射台站地处偏远、环境恶劣，网络条件较差，因此应采用多网络融合的异构组网方式，合理设置冗余链路，提高系统的可靠性和鲁棒性。针对网络安全问题，部署防火墙、VPN等安全设备，严格管控网络出口，防止内网被非法入侵。

1.3 平台层

平台层是智慧运维系统的核心，包括设备管理、运维作业、能耗管理、安全管理、决策支持等多个业务子系统。基于物联网平台汇聚和管理各类感知数据，利用大数据分析、机器学习等人工智能算法，构建智能化的业务应用。

（1）设备管理子系统：对接智能传感器，实时监测广播电视发射设备的运行工况。当设备出现异常时，及时预警并生成工单，指导维修人员进行故障诊断、原因分析和排查处理。系统还可基于海量历史数据，训练预测性维护模型，及早发现设备的退化趋势，在故障发生前主动安排检修，减少停机时间[4]。

（2）运维作业子系统：将日常巡检、定期维护、故障处理等运维作业流程固化于系统，形成标准化的作业指导书。运维人员通过智能终端App接收作业任务，按照规范动作和流程操作，并将现场情况实时回传。系统还可根据人员的技能等级、位置、负荷等因素，优化调度运维任务，提高人力资源利用率。

（3）能耗管理子系统：通过分项计量采集发射机、空调、照明等设备的用电量，形成能耗统计报表和能效分析图表。运用数据挖掘算法分析能耗的影响因素和规律，优化能源使用策略。通过设置能耗预算和考核机制，加强发射台站的节能减排管理。

（4）安全管理子系统：接入智能安防设备，对未授权人员靠近、非法入侵等违规行为进行告警，并联用声光报警器、远程视频等手段进行威慑。系统还可通过电子围栏、人脸识别等技术手段，对特殊区域实施重点监控，并对巡检人员、运维车辆实现实时定位跟踪，确保台站人员和财产安全[5]。

（5）决策支持子系统：建立发射台站运行大数据仓库，集成设备、能耗、环境、音视频、人员等各维度数据，进行关联分析和可视化展示。通过构建发射机故障预警、节目质量评价、能耗统计分析等数据模型，辅助管理人员进行宏观决策，持续优化运维管理策略。

各子系统互为支撑，高度集成，形成全栈式智慧运维解决方案。系统整体部署于云端，并支持移动端访问。通过开放API接口，还可与其他业务系统实现数据共享和业务协同。

1.4 应用层

应用层面向广电行业管理人员、运维人员、决策人员等不同角色，设计个性化的系统门户[6]。管理人员可通过数据看板实时掌控发射台站的总体运行态势，运维人员通过智能终端App接收和执行作业任务，决策者通过辅助分析工具优化台站管理策略。

应用层的设计需突出以人为本的理念，遵循界面友好、交互便捷的原则，满足用户差异化需求。通过图形化的配置工具，用户可灵活设置各类阈值和告警规则。系统还应具备服务编排能力，支持定制专项运维应用，持续拓展智慧运维的广度和深度。

2. 关键技术剖析

智慧运维系统的落地实施需要多种关键技术的支撑，包括物联网、大数据、人工智能等。

2.1 物联网数据采集

广播电视发射设备种类多、型号杂，还缺乏统一的数据采集标准。因此，在进行物联网传感器部署时，首先要进行通信协议的适配。对于RS485、CAN等工业总线设备，可通过协议转换网关实现与IP网络的互通；对于以太网设备则可直接接入[7]。

在数据采集频率的设置上，要在数据精度与通信成本之间进行权衡。关键业务数据如音视频质量可秒级采集，设备工况数据可分钟级采集，能耗数据可小时级采集。通过合理配置数据上报周期，在满足业务实时性要求的同时节约通信资源。

对于音视频等非结构化数据的处理是一大难点。可结合FFmpeg、OpenCV等开源框架，对音视频码流进行解封装、解码、转码等预处理，提取关键帧、字幕、音频等特征，再送入智能分析模块进行内容理解、语义提取，最终形成结构化的质量评价数据。

2.2 设备全生命周期管理

对广播电视设备实现全生命周期的智能化管理是智慧运维的重点。首先，在设备选型和招标阶段，应明确IoT就绪的要求，优先选用支持智能运维的硬件产品。对于存量老旧设备，可采取就地改造或边缘计算方案，实现智能化升级[8]。

在设备安装调试阶段，应将出厂参数、调试数据等录入系统，建立电子履历；在设备运行阶段，全面采集设备工况数据，进行异常诊断和故障预警，优化运维策略；在设备检修阶段，根据健康评估结果，制定差异化的检修计划，减少盲目检修，节约成本；在设备处置阶段，根据全生命周期数据进行残值评估，合理安排设备更新。

通过构建设备资产台账，记录设备从规划、采购、使用、维护、改造、报废的全过程管理数据，并与实时运行数据关联分析，可显著提高设备管理水平，延长设备使用寿命，降低总体运维成本。

2.3 大数据分析与机器学习

大数据分析与机器学习是智慧运维的核心引擎，需要工程技术和业务经验的深度融合。广播电视发射台站是海量数据的聚集地。通过对设备异常告警、音视频质量、能耗指标、环境监测等时序数据以及运维工单、操作日志等业务数据进行分析，可全面刻画台站的运行状态，预判设备的健康趋势，感知系统的故障风险。

在大数据处理框架选择上，可根据数据量、实时性等要求，综合运用Hadoop、Spark、Flink等开源组件。对于秒级数据，可利用Storm、Kafka等流式计算框架，对设备异常进行实时告警；对于分钟级和小时级数据，可采用T+1的批处理模式，进行垂直领域的专题分析。通过数据标准化、数据治理等工作，解决数据散乱、口径不一的问题。

在数据分析算法选择上，可针对时序预测、异常检测、智能诊断等场景，分别采用ARIMA、SVM、随机森林等机器学习模型。通过人工标注和业务规则构建高质量样本集，不断迭代优化算法，提高模型预测的准确率。针对样本量少、业务场景复杂等问题，还可利用迁移学习、强化学习等前沿技术，降低模型实施成本。

2.4 知识图谱与智能决策

知识图谱是一种结构化的知识库，它通过语义关联将领域知识组织为机器可理解的形式。随着人工智能技术的发展，构建领域知识图谱成为智慧运维的新方向。通过梳理总结广播电视设备故障案例、专家经验、操作规程等非结构化知识，利用本体构建、自然语言处理等技术，将知识组织为机器可理解的RDF三元组形式，并通过语义关联形成知识图谱。

当台站出现异常告警时，系统可对图谱进行语义推理和图搜索，快速定位相关案例，并根据知识演绎规则给出诊断建议和处置方案。随着知识的不断积累和学习，系统可实现从浅层知识到深层知识的跃迁，逐步掌握发射设备的故障模式和机理，形成完整的故障树。

在多源异构数据的基础上，结合知识图谱的推理能力，可实现跨域数据融合和关联分析。例如，将音视频质量数据与设备状态数据进行关联，分析内容质量与设备故障之间的相关性；将能耗数据与环境参数关联，发现能耗异常背后的影响因素。知识图谱使智慧运维系统具备了更强的洞察力和预见性。

2.5 移动化与可视化

智慧运维的一大特点是管理与现场的无缝连接。系统应提供移动端应用，支持运维人员利用智能手机、平板电脑等设备随时随地访问台站数据，接收告警信息，执行远程控制。通过语音交互、人脸识别等技术，简化移动端的登录流程，降低人机交互的复杂度。

可视化是直观展现海量运维数据的重要手段。通过开发可视化组件库，提供丰富的2D/3D图表、地图、拓扑等界面元素，系统可为管理人员提供数据全景视图，直观呈现KPI完成情况；为运维人员提供态势感知视图，集中展示告警分布热力图；为决策人员提供驾驶舱视图，多屏联动展示核心指标和业务流程。可视化使系统的服务对象从机器延伸到人，大大提高了系统的易用性和美观度。

3. 结束语

智慧运维是传统产业数字化转型的重要方向，代表了运维管理的前沿技术和发展趋势。本文针对广播电视发射台站智慧运维进行了深入探索，对设备全生命周期管理、故障诊断预警、移动可视化等关键技术进行了系统梳理。智慧运维的核心是利用数据驱动管理决策，推动管理理念从经验型向数据型、从粗放型向精益型转变。通过应用智慧运维能够推进发射台站的智慧化建设和升级改造，从而使得广电行业未来得到更好的发展。

参考文献：

[1]蓝小桓.数字孪生技术在广播电视发射台站运维中的应用[J].中文科技期刊数据库（引文版）工程技术，2024（2）：80-83.

[2]李敏盛，顾家玉，黄慧慧.无线发射台站智慧运维支撑管理系统审计日志模块的设计与实现[J].电视技术，2024，48（1）：4-7.

[3]王星.广播电视高山转播台站智慧运维系统设计与典型应用[J].电视技术，2023，47（8）：123-125.

[4]骆昌赓.广播电视无线发射台站智慧安播系统设计与分布式技术运用研究[J].数字通信世界，2022（12）：120-122.

[5]邢淑贞.融媒体背景下广播电视运维监管系统设计与实现[J].电视技术，2024，48（6）：13-16.

[6]范跃.广播电视发射台的网络智能化监控系统设计[J].卫星电视与宽带多媒体，2023（8）：45-47.

[7]徐胜，杨奇勇.广播电视发射台站信号传输与监测系统IP化方案设计[J].广播与电视技术，2022，49（5）：82-85.

[8]吴辰军.关于甘肃省广播电视局无线传输中心台站自动化运维设计方案[J].广播电视信息，2020，27（12）：58-60.