智慧城市照明监控系统建设中数据挖掘技术的作用.pdf
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1、中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期:2023 年 12 月 21 日 作者简介:李良艳(1984),女,汉族,湖南邵东人,本科,深圳市建筑科学研究院股份有限公司,中级职称,研究方向为市政电气。-171-智慧城市照明监控系统建设中数据挖掘技术的作用 李良艳 深圳市建筑科学研究院股份有限公司,广东 深圳 518000 摘要:摘要:智慧城市涉及到不同类型的数据,如管线、地理信息以及规划成果。对决策者来说,怎样去保存、使用是摆在眼前的大事,也是难题。物联网以及云计算技术的诞生,对于大数据有极大的促进意义,同时也帮助各级政府指明了决策上的方向。如何优化现有的业务流程,影响城市建设与交通。类似地,将大
2、数据技术引入至照明监控系统中,有助于提高智慧城市照明系统整体的运行效果,节省电能损耗。实践中,要采集城市照明最新的数据,适时地改造原照明系统的各个板块,使其处于一种安全的工作状态。下文将重点探讨数据挖掘技术及其在智慧照明领域的应用。关键词:关键词:智慧城市;照明监控系统;数据挖掘技术 中图分类号:中图分类号:TP311 0 引言 将大数据技术引入至智慧城市照明系统中,能够为从业人员提供精准、最新的数据。结合系统运行存在的问题,作出妥善地应对,确保整个照明系统的安全。如某智慧城市照明系统,提前已装载一款传感器,使照明路灯可以灵敏地探测车辆的行驶速度,不同路段上的车辆数量。同时,将各相关信息传送至
3、交通管理控制中心。依托互联网技术,控制中心又会将这些信息反馈给行车人员,帮助他们选择最优的线路,从而缓解交通拥堵。除上述外,将大数据技术投放于智慧城市照明系统中,还可帮助交通部门制定一份精准、科学的规划决策。1 城市照明监控系统建设的背景及其功能需求 1.1 背景分析 据统计,从 2013 年到 2022 年这 10 年间,国内城市照明灯具从 2199.5 万盏扩大到了 3440 万盏,同比上涨 6%。千万盏灯具照亮一座座城市,其耗电量巨大,增量也十分迅猛。从现况分析,城市照明管理相对比较分散、混乱,尚未建立集中的监控系统,城市照明也得不到统一管理。部分地区的灯具使用不规范,无人时段持续亮灯,
4、耗费了电量,但看不见效果。为此,建立照明监控系统,对城市照明进行统一管理,有着深远的社会、实践意义。城市照明监控系统的构建,其作用体现在如下几点。1)了解城市照明的总体情况。创建照明监控系统,对照明灯具实施全方位地监控,熟悉城市各路段照明灯具的使用情况。2)综合把控城市照明。结合现实情况作出变动,发挥照明系统最大的功能。监控系统的构建,能够帮助有关部门摸清不同区域的照明需求,总结变化规律,对照明进行合理地控制。3)创建智慧城市。智慧城市,体现在城市服务和基础性功能上。而智慧照明同样也是智慧城市的重要内容,创建照明监控系统,对照明进行智慧控制,对于创建智慧城市无疑是锦上添花。1.2 功能需求 功
5、能方面,除了流量分析、自动抄表之外,照明监控系统还必须能故障报警、实施远程监控。1)流量分析,它的覆盖范围,应该是照明区域的所有行人、车流情况,以流量为准,去调节路灯当时的亮度。流量大小、照明亮度是一种正比例关系,前者越大,路灯的亮度也必须增强;相反,则必须调低。(2)远程控制。借助远程端,操控照明系统尤其是路灯的开关还有亮度。(3)故障报警。某些情况下,灯具可能会有故障,此时要马上像监控中心进行反馈,提示设备端,帮助维修人员作出判断。(4)自动抄表。对照明灯具日常耗费的电量情况进行抄表,并将用电信息发送给系统,以便对数据进行智能化整理,帮助相关人员掌握城市照明的耗电情况。2 数据挖掘技术的应
6、用优势 中国科技期刊数据库 工业 A-172-数据挖掘技术,即数据分析、解析技术,旨在找出数据的价值、规律和内在关联,为决策提供可靠的数据支持。数据挖掘技术并非只有一种,决策树、神经网络以及遗传算法均是其中的典型。有关数据挖掘技术,其流程十分相似,如下。2.1 技术流程 不同类型的数据挖掘技术,其流程基本上是一致的:从海量信息中提炼有价值的目标信息,进行深入分析。在技术利用方面,流程如下。1)数据搜集。挖掘分析的前提,是要搜集足量有价值的数据。搜集工作,可以是多路线、多方法进行,要有明确的准则,筛选有价值的信息,形成一个数据池,以便对数据进行汇总。2)数据集成。整合后,接下来开始集成处理,也就
7、是结合不同的格式、来源和属性来对信息进行分类整理,为接下来的数据挖掘打下牢固的根基。3)数据清理。本阶段,重点是处理整理完毕的数据,将其中不完整、可靠性低、属性值缺失的不良数据进行剔除,部分数据相对比较完整、真实,可考虑存储下来。4)数据变换。有些无用信息,最好马上清除;而那些尚有价值的信息,适合进行变换。原始数据,不建议拿来直接使用,还是要考虑当时的情况和条件,只有合乎标准,才能进行。5)数据挖掘。变换处理过的数据,接下来就可以利用决策树进行分析,提取其中的“御用”数据。6)评估结果。这步操作,重点是判断数据是否真的可信。7)结果表示。以图片、程序等直观化形式,展现挖掘的结果。2.2 应用优
8、势 数据挖掘技术有自身的某些应用优势。1)能够对海量数据进行处理。伴随社会的持续进步,各行业数据频繁增多,数据体量持续扩大。因此,数据挖掘自然也有它的存在意义。2)较高的适用性。几乎每个行业,都会找得到数据挖掘的影子,不存在过多的约束。挖掘的目标是数据,无需考虑它们来自哪个行业。由此说明,数据挖掘技术相对而言还是比较适用的。3 大数据技术在智慧城市照明建设中的应用 基于大数据技术,智慧城市照明系统能够妥善地解决照明管理方面的问题,促进智能化管理,提高节能水平。智慧照明系统汇集了通信、云计算还有传感等诸多现代技术。在满足公共照明需求的同时,使管理更为智能。也就是:以路灯杆为载体,赋予交通、治安、
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