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智慧城市中多功能智慧灯杆系统运用研究

来源:云南太阳能路灯厂 发布时间:2021/5/26 15:25:18

核心提示:随着智慧城市的建设与发展,特别是5G基站站址资源等在灯杆、产业方面提出了更多要求。该文基于智慧灯杆系统的应用现状探究子系统的选址模型,提出了多功能智慧灯杆系统建设要采取的措施,推动了智慧城市的建设与发展。基于合理有效的布局设计,使各个方面能够实现协同发展,以避免由于智慧灯杆系统应用频率不足而产生资源浪费问题。

对单个路灯进行管控,让道路照明实现高效节能的目标,同时能够搭载更多现代化的技术系统,变成智慧城市发展中信息数据采集、发布、传输的载体。同时国家提倡灯杆共享,一杆多用与多杆合一的举措,积极建设多功能灯杆,开展智慧城市的建设与发展。

 智慧城市中多功能智慧灯杆系统运用研究

1、多功能型智慧灯杆的应用现状

在全球范围内,已经有很多国家开始着手改造、重建智慧路灯杆了,这样做的目标就是要达到节能降耗和强化提升监控安防的目标,同时其还搭载了传感器与充电桩等。国内当前绝大多数城市也在建设多功能的智慧灯杆,很多城市的道路灯杆都已经逐渐改建、新建成为多功能的智慧灯杆系统了,并且已经投入实际应用中。国家城市道路的照明逐渐实现智能化发展,多功能合成杆、智慧路灯与多功能的智慧灯杆系统是较为突出的组成内容。

2、多功能型智慧灯杆的选址模型

在考量多功能型智慧灯杆系统的地址选择时,基于灯杆把其他子系统同灯杆系统进行交叉选址,选择所有子系统能够集成至灯杆设备的地址,需要进行单独立杆的地址,并且将所有选址方案统一,之后再把能够集成到灯杆中的设备地址进行合并,获得输入、输出效益最大化的智慧型灯杆系统选址方案,并以信息效用最大化为目标函数的智慧路灯宏观选址模型。

目标函数是选定路网当中所有配备LED交通诱导屏指挥路灯信息效用的总和,以车流量、信息量、信息衰减系数、信息有效比例和信息获取率为主要元素。目标函数表达式如下:

智慧城市中多功能智慧灯杆系统目标函数模型式中:E为路网区域智慧路灯信息效用总和,maxE是信息总效用的最大值,Q是路网中路段构成的集合;Zk 是一个0—1的变量,如路段k上设有该功能的智慧电灯,Zk 取1;如未设置该功能的智慧路灯,则取值为0。Ek 为路段在k位置智慧路灯的信息效用,ξk 代表了信息获取率,直接显示在k路段智慧路灯屏上;fk 表示k路段智慧路灯上获取的统计流量的平均值;Sk 则表示监控路段所有路段的集合信息,重点涵盖交通路段和诱导设备路段的信息内容;Pi指的是f路段内显示的信息量情况;Wi则是智慧路灯安装路段到显示屏路段内的车流量比值参数,eki是i路段信息量与k路段信息的衰减系数。

该模型在应用过程中,通过合理路段的选择,将原本较为抽象的路网实施分段、分节点处理,这样可以有效地解决选址问题,避免离散化情况的出现。在模型路段选择中,对于路段的规划,直接将长度适中,且没有多余岔路影响的单向道路作为一个路段,选取的每个路段尽可能保持长度相近,以免获取的数据存在偏差。这样将原本连续问题转变成较短的问题,即使模型离散化,也不会发生较大问题,到时只需要对短路径比例参数展开收集和分析即可。而在模型计算过程中,为了避免偏差的产生,降低计算难度,可以直接选择畅通条件的最短路径比值,以维持结果的准确性。

结合实际,目标函数式主要有2个约束条件。模型离散化后即最短路径约束,指安装路段k处智慧路灯屏上所显示的路段满足最短路径约束。即:1)短路径约束。模型离散化后形成的约束就是最短路径约束。其主要是指安装路段k处智慧路灯屏幕上显示的路段所满足的最短路径约束条件,公式为:

智慧路灯屏幕上显示的路段所满足的最短路径约束条件式中: Qk 是基于路段k为起始路段的最短路径集合。连通图约束主要是指智慧路灯屏幕上展示的路段构成的有向连通图。对于以上智慧路灯选址规划模型,要选择搜索法得出目标函数最大值,即先得出目标函数表达式当中的每一个物理量。

路段信息量Pi,可基于交通事件发生率,根据信息论中的信息熵获取,同时也可以基于路段的通行能力与路段的实际流量合理估测。在保持畅通和最短路径的前提下,以每个节点流向下一个节点的平均统计车辆,在节点总车流流出量的占比合理评估此节点到以下多个节点的分流比例,以此为基础,确定安装路段到多个显示路段的信息有效比例Wi(k) 。

此外,可以信息衰减系数安装路段到显示路段的最短路径需要经过的节点数(交叉口的倒数)表示。以路段k处智慧路灯屏幕上的显示值估测信息获取率。以下笔者就以显示路段目标函数的倒数表示。目标函数当中包括变量Zk,智慧路灯屏幕上显示与变量Zk的变化范围相同,所以在求解的过程中,可以采取遗传算法,屏的信息效用函数与适应度函数相同。

但是在系统综合建设过程中,往往不会只考虑一个目标函数,例如建设成本、社会服务水平、设施能力平衡利用率等多种目标综合考虑,进而构成多目标的灯杆选址问题,因此该文建议采用线性加权法将多目标问题转化为单目标问题,对于权重采用变权系数法求出非劣解组.然后进行模糊决策,从而使选址结果更贴近客观合理。

假设Z为具备多个子系统的智慧灯杆建设选址后综合目标效益,d为各子系统的权重,设定K个目标,L个优先级,则选址模型为

智慧路灯屏幕上显示的路段所满足的最短路径约束条件式中:Z表示智慧灯杆建设选址后综合目标效益值,d为各个子系统的权重,包括红绿灯系统、综合引路系统等,L为优先级个数,∑LPL表示各个权重的比例,di表示各个子系统(i从1开始),Ui表示权重系数(i从1开始),Eai表示交通信号灯影响因子,Abi表示智能交通引导影响因子,Dci表示摄像头监控邮箱因子。

另外,还要考虑到既有的交通信号灯、指示牌和摄像头等设施选址原则已经实现标准化,在兼顾多系统合并的过程当中,要对既有国家选址标准进行参考,纪检建设的LED信息屏、5G基站与充电桩等,对其进行逐一优化,并且获得整体、统一的方案。

2.1子系统的信息屏    LED信息屏中的显示内容非常多,其中包括交通、天气和广告等。智慧路灯信息屏的子系统建设目标是为了信息发布。在对其实际应用情况进行考量的时候,要对诸多信息实施分类,兼顾信息发挥的效用,同时对其实施量化。

例如交通信息发布的LED信息屏,要安装在交通流量大的路段当中,信息屏的分布不能太过密集。所以,基于分级分类相关措施,构建信息效用的选址模型,明确智慧路灯实际安装的路段、具体 位置等,获得合理有效的信息屏子系统选址方案,保证选址的合理性与有效性。

2.2子系统充电桩

当前,我国正在大力推动绿色交通与减排降耗发展,而充电中是新能源汽车实际推广与应用中极为关键的环节、基础设施,当前充电桩基础设施的建设较为迟滞。对其覆盖深度进行强化。基于合理有效的布局设计,让郊县、企业与个人私密区域实现协同发展,以免由于充电桩应用频率不足产生资源浪费问题。将充电桩集成至路灯杆中,基于智慧路灯的管理平台手机和交互信息数据,让充电设施实现互联与互通,基于智慧路灯当中的传感器实时监测充电桩的状态,并且及时进行反馈,减少充电桩的检测、维护成本,对其进行日常维护。

2.3子系统5G基站的选址

稳定的路灯供电系统能够对5G基站诉求进行满足,不需要对供电系统进行单独部署。如果多功能灯杆系统中搭载了5G基站,避免其单独布置中产生的空间浪费,就减少了站址获取、建设中产生的成本,能够提升城市美化程度。基于同一形式的智慧路灯管理工作平台,对信息进行采集与交互,对大数据进行有效应用,在智慧灯杆系统中的传感装置,能够检测SG基站的温度以及状态等,同时从智慧路灯的管理平台中传输到云端,减少监测工作中投入的成本,有助于维护、管理工作的实际开展。多功能型灯杆系统属于SG基站的重要搭载平台。需安置方案的基本原则包括4点。

基本需求。遵照5G基站覆盖范围的要求,配合宏基站进行全覆盖,同时提升热点区域位置的覆盖强度。

最少的建设数量。因为5G基站的总建设成本降耗,因此要求建设总数最少的5G基站。

优先合杆。基于最少的基站数量,在实际选址规划的过程当中要优先考虑把5G基站安装在路灯杆上,这样能够达到节省空间、城市美化的目标,更能够降低重新立杆产生的成本,实现多杆合一、一杆多用的目标。

最 佳的覆盖效果;在上述几种原则都满足的前提下,基于对重复覆盖率、覆盖面积方面的衡量,选择使用整体覆盖成效最为理想的方案。

3、结语

综上所述,基于顶层设计与分级、分类举措对智慧灯杆相关系统进行选址,基于搭载与综合利用交通杆、应急救助、环境传感器、信息屏以及5G基站等多个设备、系统,全 面感知整个城市,同时把获得的数据信息传输到城市云端,达到互联、互通与共享的目标,对城市基础设施与诸多部门间的存在的重难点问题进行有效的解决。基于人工智能化、云端计算等,处理并分析大数据与信息,精 准地为智慧交通、安防和医疗等提供服务,奠定智慧城市建设与发展的基础。



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