智慧樓宇系統(tǒng)模型與關鍵技術探討＊

任會峰，伏建雄，鄢 鋒

（1.無錫學院物聯(lián)網工程學院，江蘇 無錫 214105；2.湖南中自工業(yè)智能研究院有限公司，湖南 長沙 410205；3.長沙有色冶金設計研究院有限公司，湖南 長沙 410019）

1 研究背景

“十三五”期間，中國高度重視數(shù)字化和自動化技術的國產替代，工業(yè)機器人、工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網和工業(yè)大數(shù)據(jù)等領域蓬勃發(fā)展。2020-03-31，習近平總書記在杭州城市大腦運營指揮中心考察時指出，讓城市更聰明一些、更智慧一些，是推動城市治理體系和治理能力現(xiàn)代化的必由之路，前景廣闊。在2020中國智能制造系統(tǒng)解決方案大會暨聯(lián)盟會員代表大會上，工信部辛國斌副部長強調，“十四五”時期，將繼續(xù)堅持智能制造主攻方向不動搖，加快推動制造業(yè)的數(shù)字化、網絡化、智能化轉型步伐[1]。2020年突發(fā)疫情，數(shù)字經濟發(fā)揮了重大作用，各省政府紛紛出臺政策，大力發(fā)展智慧城市，推進智慧城市建設。樓宇作為智慧城市的形象窗口和智慧城市建設的關鍵環(huán)節(jié)，是智慧城市構建的基礎。

智慧樓宇的前身是智能建筑，是將電氣技術、通信技術、互聯(lián)網技術、監(jiān)控技術、報警技術等各方面技術相互融合，合理集成為最優(yōu)化的完整健全綜合性現(xiàn)代化信息交互網絡，使之成為可以快速適應并滿足新時期發(fā)展的現(xiàn)代化新型建筑。

當前眾多所謂“智慧樓宇”停留于裝修和設備升級層面，試圖通過設備集成、盲目跟從實現(xiàn)轉型，普遍停留在綜合布線與設備聯(lián)動層面，建設水平參差不齊，服務和管理過度化，系統(tǒng)負擔越來越重，休眠數(shù)據(jù)越來越龐雜，與國家數(shù)字化建設的目標存在較大偏差，主要體現(xiàn)在樓宇系統(tǒng)長年運行積累了大量的數(shù)據(jù)，而當前的眾多“智慧樓宇”只能提供系統(tǒng)及設備實時運行數(shù)據(jù)的展示功能，積累的大量數(shù)據(jù)處于休眠狀態(tài)，沒有發(fā)揮其應有的價值。

樓宇系統(tǒng)積累的數(shù)據(jù)包括視頻、語音、文本、圖像及數(shù)值等多模態(tài)數(shù)據(jù)，目前廣泛采用的云架構模式將所有數(shù)據(jù)的計算中心化，如圖1所示，源數(shù)據(jù)由生產者發(fā)送至云端，終端用戶、智能手機、個人電腦等數(shù)據(jù)消費者向云中心發(fā)送使用請求。

圖1 傳統(tǒng)云計算模型示意圖

海量數(shù)據(jù)傳輸對網絡帶寬要求高、數(shù)據(jù)傳輸時延大、計算中心負載壓力重，同時，隨著物聯(lián)網和人工智能技術的發(fā)展，越來越多具備數(shù)據(jù)處理能力的智能終端被接入樓宇系統(tǒng)，而傳統(tǒng)的計算中心化的云架構模式未能充分發(fā)揮智能終端的計算能力導致計算資源的浪費；目前樓宇管理人員大多缺乏專業(yè)的學習培訓機制和規(guī)范化管理制度，不了解樓宇設備性能，對設施運行狀況監(jiān)督不足，易導致維護不當或管理缺失，一旦發(fā)現(xiàn)設備故障則為時已晚，增加了設備更換率，大幅縮短機電設備有效使用壽命。在樓宇及設備日常維護工作中，由于機電設備類型和數(shù)量繁多，檢測流程復雜、專業(yè)性強，技術工人儲備不足。隨著視頻監(jiān)控愈發(fā)廣泛，在提高公共區(qū)域安全性的同時，積累的海量視頻數(shù)據(jù)也給突發(fā)事件檢測與檢索帶來技術難題，如何提高海量視頻的檢索效率與突發(fā)事件發(fā)現(xiàn)的及時性也是需要解決的問題。

2 智慧樓宇系統(tǒng)模型

圖2為一種“云-霧-邊”多層架構的智慧樓宇系統(tǒng)模型。第一層為L1設備級，處于邊緣層，主要包括各種傳感器、執(zhí)行裝置、樓宇設施、儀器儀表和控制設備等智能設備，負責現(xiàn)場環(huán)境感知、儀表控制及數(shù)據(jù)集成；第二層為L2單系統(tǒng)級，處于霧層，包括樓宇中消防、安防、樓控等子系統(tǒng)，負責下一級的感知、控制與集成；第三層為L3集成系統(tǒng)級，處于大樓云的云層基礎層，對應智慧樓宇集成管理系統(tǒng)；其上層為L4集團級，處于集團云層，對應智慧集團，包括集團資源計劃系統(tǒng)ERP、業(yè)主關系管理GRN以及供應鏈管理SCM等；智慧集團層的上層為L5城市級，處于城市云層，對應智慧城市，包括城市智能CI；位于金字塔系統(tǒng)頂端的為國家級，對應智慧數(shù)字中國。為充分發(fā)揮休眠數(shù)據(jù)的作用，實現(xiàn)樓宇能耗數(shù)據(jù)監(jiān)測、機電設備壽命預測以及安保視頻存儲與檢索等優(yōu)化功能，大樓云、霧層和邊緣層共同構成智慧樓宇的基礎模型[1]，以“云-霧-邊”的3層架構呈現(xiàn)，如圖3所示。

圖2 “云-霧-邊”多層架構的智慧樓宇系統(tǒng)

圖3 智慧樓宇系統(tǒng)“云-霧-邊”3層架構圖

一個云節(jié)點關聯(lián)多個霧節(jié)點，一個霧節(jié)點服務于多個（成千上萬個）邊緣節(jié)點，而且一個云節(jié)點又作為更大的云計算系統(tǒng)的一個霧節(jié)點，從而形成錯綜交叉的網狀結構。其中，“邊緣節(jié)點”服務于物聯(lián)網的傳感器層和信息匯聚層，位于距離傳感器和設備最近的位置，負責小數(shù)據(jù)量和低延時的應用、存儲和計算等服務；“霧節(jié)點”是分布式的本地云節(jié)點，服務于物聯(lián)網的信息分析層和數(shù)據(jù)傳輸層，用戶、應用或物聯(lián)網終端可在任何時候在任何地點基于任何物聯(lián)網設備訪問自己的本地云（霧節(jié)點），負責解決時延相對敏感應用的計算問題；“云節(jié)點”服務于物聯(lián)網的應用服務層，實現(xiàn)的是廣泛智能化，負責非實時和長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，在定期維護和業(yè)務決策支持等需要大量數(shù)據(jù)分析的場景中發(fā)揮作用。

云節(jié)點通過霧節(jié)點或人機界面（HMI）訪問的數(shù)據(jù)，物聯(lián)網協(xié)議（MQTT）從任何連接的聯(lián)網設備推送數(shù)據(jù)，其他服務（如事件檢測、存儲或統(tǒng)計分析）完成相應的功能，并提供客戶端與物聯(lián)網平臺之間的資源和應用程序編程接口（API）通信。然而，每種范例都需要特定應用領域的解決方案，不同子系統(tǒng)之間的集成和互操作性可以改善這種情況，并提供更好的服務。

霧節(jié)點實現(xiàn)通信、人工智能范例、存儲、配置文件和監(jiān)控局域網級別的活動。霧節(jié)點處理物聯(lián)網網關、服務器設備或其他具有處理、通信和存儲功能的設備中的數(shù)據(jù)。局部、全局和綜合服務在這一層實施。基于機器學習范例的算法利用這些霧節(jié)點的硬件、軟件和通信能力開發(fā)，霧層設備也可以在設備較少的設施或服務中執(zhí)行邊緣節(jié)點功能。

邊緣節(jié)點在連接傳感器/執(zhí)行器的嵌入式設備上開發(fā)控制軟件，相關智能算法安裝在邊緣節(jié)點上，其中央處理器和計算資源有限，通過通信接口集成到本地網絡中。邊緣計算模型的一個重要假設是邊緣設備的數(shù)目巨大，邊緣節(jié)點平臺上運行多種應用程序，每個應用程序提供特定功能的服務。

3 新型架構下的關鍵技術

針對樓宇設備剩余壽命預測中多傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)維度高、規(guī)模大以及設備長期運行所積累的時間序列信息不完備等問題，首先利用變分模態(tài)分解將歷史數(shù)據(jù)序列分解成多個具有不同工況和不同長度時間片的子序列[2]，分解后的子序列利用長短期記憶網絡分別針對單一傳感器進行時間序列預測，將預測結果整合輸入到深度置信網絡提取健康指標[3]，結合健康指標預測曲線和失效閾值得到樓宇設備剩余壽命的預測結果。

針對樓宇設備運行能耗高及聯(lián)網設備壽命終止的時間不確定性等問題，基于區(qū)塊鏈技術的密碼學原理加密算法積累和分析樓宇設備能耗數(shù)據(jù)[4]，通過分項計量將樓宇各個區(qū)域耗電量、耗水量、耗氣量等數(shù)據(jù)直觀展示給運營管理人員，基于不可篡改、真實可信的能耗數(shù)據(jù)提出節(jié)能運營方案，控制運營成本?；趨^(qū)塊鏈去中心化的優(yōu)點，聯(lián)網設備實現(xiàn)信息的自我驗證、傳遞和管理，基于各節(jié)點記錄的設備歷史運行信息，實時更新設備的運行狀態(tài)模型，及時發(fā)現(xiàn)故障和低能效工況，并自動匹配專家?guī)鞂で笞顑?yōu)解決方案，以延長設備有效運行壽命，降低設備更新頻率，縮短樓宇投資回報周期。

智慧樓宇長期運行積累了海量視頻數(shù)據(jù)，占用存儲空間大，回放與檢索效率低[5]，云計算中心服務器計算能力有限。通過去除視頻圖像冗余信息，將部分或全部視頻遷移到邊緣處，由此降低對云中心的計算、存儲和網絡帶寬需求，提高視頻分析的速度；為了降低上傳的視頻數(shù)據(jù)量，基于邊緣預處理功能，構建基于行為感知的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)彈性存儲機制，實時提取和分析視頻中的行為特征，實現(xiàn)監(jiān)控場景行為感知的數(shù)據(jù)處理機制，根據(jù)行為特征決策功能，實時調整視頻數(shù)據(jù)，在兼容現(xiàn)有智能處理的功能基礎上，增加了“事中”事件監(jiān)測和“事中”事件報告的功能，既減少無效視頻的存儲，降低存儲空間，又增強證據(jù)信息的可信性，提高視頻數(shù)據(jù)存儲空間利用率。

4 結論

“云-霧-邊”3層架構及相應智能算法可以在已有的和新的樓宇建筑中實施，提高樓宇數(shù)化、互動、先知、先覺和共智能力，但是應該看到國產化系統(tǒng)與產品依然存在不足，相關硬件產品開發(fā)有待加強，先進的智能制造技術與數(shù)字孿生等虛擬建模技術也是提升樓宇智慧化的科學手段，這些都需要政策法規(guī)與人才力量支持。