CN115550392A - 智慧园区数字孪生平台系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智慧园区技术领域，具体地说，涉及一种智慧园区数字孪生平台系统，其包括园区物联系统、数据中心系统和云端应用系统；数据中心系统包括设备网关，设备网关连接有第一消息中间件，第一消息中间件连接有数据中心；云端应用系统包括第二消息中间件，第二消息中间件连接有RDBMS；RDBMS连接有应用服务器，应用服务器连接有数字孪生应用模块和后台管理模块；应用服务器与数据中心连接，第二消息中间件与第一消息中间件连接。本发明能支撑规划建设，辅助园区运营，带动产业发展。
Description
技术领域
本发明涉及智慧园区技术领域，具体地说，涉及一种智慧园区数字孪生平台系统。
背景技术
智慧园区指一般由政府(民营企业与政府合作)规划建设的，供水、供电、供气、通讯、道路、仓储及其它配套设施齐全、布局合理且能够满足从事某种特定行业生产和科学实验需要的标准性建筑物或建筑物群体。
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，目前在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。目前在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。
目前，园区智慧化应用系统主要体现如下几个方面：
1、园区安全监管方面，主要功能体现：监控监测、预警预报、隐患排查、综合应急联动等方面。
2、园区环保监管方面，如园区有组织、无组织排放监控监测，能源监测、大气污染、水污染监控监测等。
3、园区安防管理方面，如园区封闭式管理、园区内部及周界监控报警管理、园区危化品车辆管理、园区危化品停车场及物流管理等。
4、园区能源管理方面，针对园区企业用能的监控监测，如企业水、电、燃气、蒸汽等数据进行物联网远程采集分析，对园区能源调度及响应政府节能降耗指标起到决策支撑作用。
但是，实际上的智慧园区鱼龙混杂，智能化不高，需要人机协作，反而增加了劳动强度。
发明内容
本发明的内容是提供一种智慧园区数字孪生平台系统，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。
根据本发明的一种智慧园区数字孪生平台系统，其包括园区物联系统、数据中心系统和云端应用系统；
数据中心系统包括设备网关，设备网关连接有第一消息中间件，第一消息中间件连接有数据中心；
云端应用系统包括第二消息中间件，第二消息中间件连接有RDBMS；RDBMS连接有应用服务器，应用服务器连接有数字孪生应用模块和后台管理模块；应用服务器与数据中心连接，第二消息中间件与第一消息中间件连接；
所述数字孪生应用模块能够利用BIM+GIS针对园区中的建筑物构建建筑信息模型，并将所述园区中安装的所有传感器反馈的数据和运行的历史数据进行可视化展示。
在一个实施例中，数字孪生应用模块包括产品招商模块、运营服务模块、商业消费模块、智慧物联模块、线上平台运营态势模块、园区活动运营模块、采购运营模块、园区能耗模块、智慧停车模块。
在一个实施例中，所述商业消费模块包括监测装置、数据采集预处理子单元、数据处理建模单元及数据子传输模块；
所述监测装置，采集园区的商业区域内的人员流动情况；
所述数据采集预处理子单元，获取园区内各商铺的数据，对商铺进行分类汇总，并将各商铺显示至对应的建筑信息模型中；
所述数据处理建模单元，获取监测装置的数据，并按照人员流动数量活粉商业区域，并在所述建筑信息模型中对不用类别的商业区域用不同的颜色标记显示，读取数据采集预处理值单元的数据，并根据各商铺历史的每天营业额状态和顾客消费清单，建立商业消费模型数据采集单元；
数据子传输模块，将数据处理建模单元的数据至数据处理中心，所述数据处理中心对数据进行处理并向产品所述招商模块、运营服务模块输出招商运营报告。
在一个实施例中，园区物联系统包括多个项目，项目与对应的边缘服务器连接。
在一个实施例中，项目包括物联设备、子控制系统和传感器。
在一个实施例中，数据中心连接有多个数据处理服务模块。
在一个实施例中，第二消息中间件连接有Redis缓存模块。
在一个实施例中，数据处理服务模块包括流处理模块、第三消息中间件、数据存储模块和批处理模块。
在一个实施例中，流处理模块包括依次连接的数据清洗模块、数据解析模块、报警判断模块和状态判断模块。
在一个实施例中，数据存储模块包括HDFS原始数据库、CassandraNoSQL数据库、RDBMS业务数据库、Redis实时数据库。
在一个实施例中，批处理模块包括Spark数据分析模块、Spark ML机器学习模块和数据挖掘模块。
本发明能支撑规划建设，辅助园区运营，带动产业发展。通过园区物联系统、数据中心系统和云端应用系统之间的配合，大大加强了园区的便捷度，也提高了园区员工的工作效率。
附图说明
图1为实施例1中一种智慧园区数字孪生平台系统的结构框图；
图2为实施例1中数据处理服务模块的结构框图。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。应当理解的是，实施例仅仅是对本发明进行解释而并非限定。
实施例1
如图1和图2所示，本实施例提供了一种智慧园区数字孪生平台系统，其包括园区物联系统、数据中心系统和云端应用系统。
园区物联系统包括多个项目，项目与对应的边缘服务器连接。项目包括物联设备、子控制系统和传感器。
数据中心系统包括设备网关，设备网关连接有第一消息中间件，第一消息中间件连接有数据中心；数据中心连接有多个数据处理服务模块。
消息中间件是基于队列与消息传递技术，在网络环境中为应用系统提供同步或异步、可靠的消息传输的支撑性软件系统。消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。消息中间件适用于需要可靠的数据传送的分布式环境。采用消息中间件机制的系统中，不同的对象之间通过传递消息来激活对方的事件，完成相应的操作。发送者将消息发送给消息服务器，消息服务器将消息存放在若干队列中，在合适的时候再将消息转发给接收者。消息中间件能在不同平台之间通信，它常被用来屏蔽掉各种平台及协议之间的特性，实现应用程序之间的协同，其优点在于能够在客户和服务器之间提供同步和异步的连接，并且在任何时刻都可以将消息进行传送或者存储转发，这也是它比远程过程调用更进一步的原因。
数据处理服务模块包括流处理模块、第三消息中间件、数据存储模块和批处理模块。流处理模块包括依次连接的数据清洗模块、数据解析模块、报警判断模块和状态判断模块。数据存储模块包括HDFS原始数据库、CassandraNoSQL数据库、RDBMS业务数据库、Redis实时数据库。批处理模块包括Spark数据分析模块、Spark ML机器学习模块和数据挖掘模块。
数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗(Data cleaning)–对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。
在网络通信过程中需要传输数据，常用的数据格式有两种：JSON、XML。Cocos2d-x对JSON和XML这两种数据格式的解析提供了支持，主要为：JOSN数据解析、XML数据解析。JOSN数据解析的过程为：首先创建JSON文件，然后在类中包含document.h和cocos-ext.h头文件，接着通过FileUtils获得JSON文件路径，并通过Document对象解析JSON数据，最终获得不同类型的数据值。XML数据解析的过程为：首先创建XML文件，接着在类中包含头文件并使用命名文件，然后获得XML文件全路径，并加载XML文件，最后获得元素并解析。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodityhardware)上的分布式文件系统(Distributed File System)。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。HDFS有着高容错性(fault-tolerant)的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以实现流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
Apache Cassandra是一种主要的NoSQL分布式数据库管理系统，它支撑着如今的许多现代商务应用系统，它提供了持续可用性、高扩展性和高性能、强安全性和操作简单性，同时降低了总体拥有成本。Cassandra拥有分散式架构。任何节点都能执行任何操作。它提供了CAP原理中的AP(可用性和分区可容忍性)。Cassandra拥有出色的单行读取性能，只要最终的一致性语义足以满足使用场合的需要。Cassandra quorum读取是严格一致性所需要的，它自然不如Hbase读取来得快。Cassandra不支持基于范围的行扫描，这在某些使用场合可能具有局限性。Cassandra很适合支持单行查询，或者基于列值索引选择多行。如果数据存储在Cassandra中的列里面以支持范围扫描，Cassandra中行大小的实际限制是10MB。大于这个数的行会在压缩开销和时间方面引起问题。
RDBMS又称关系型数据库管理系统，指建立在关系模型基础上的数据库，通过集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。常见RDBMS的产品有：Mysql：Web时代应用最广泛的数据库；Oracle：在以前的大型项目中，如银行、电信等应用中。通过RDBMS来管理数据库。RDBMS关系型数据库管理系统分为客户端和服务端。客户端通过SQL语句实现对数据的管理。
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对(key-value)存储数据库。从2015年6月开始，Redis的开发由Redis Labs赞助，而2013年5月至2015年6月期间，其开发由Pivotal赞助。在2013年5月之前，其开发由VMware赞助。根据月度排行网站DB-Engines.com的数据显示，Redis是最流行的键值对存储数据库。
spark机器学习库包分为两个：MLlib和ML。MLlib包是基于RDD(弹性分布式数据集)，ML包是基于DataFrame。Spark机器学习的流程和传统的机器学习流程一样，即：数据处理—建模—模型评估。
云端应用系统包括第二消息中间件，第二消息中间件连接有RDBMS；RDBMS连接有应用服务器，应用服务器连接有数字孪生应用模块和后台管理模块；应用服务器与数据中心连接，第二消息中间件与第一消息中间件连接。第二消息中间件连接有Redis缓存模块。
数字孪生应用模块能够利用BIM+GIS针对园区中的建筑物构建建筑信息模型，并将所述园区中安装的所有传感器反馈的数据和运行的历史数据进行可视化展示。
数字孪生应用模块包括产品招商模块、运营服务模块、商业消费模块、智慧物联模块、线上平台运营态势模块、园区活动运营模块、采购运营模块、园区能耗模块、智慧停车模块。
数字孪生应用模块各个子模块的数据是相互连通，有利于园区统筹运营。下面以一个例子来说明：商业消费模块包括监测装置、数据采集预处理子单元、数据处理建模单元及数据子传输模块。具体地：
监测装置，采集园区的商业区域内的人员流动情况；
数据采集预处理子单元，获取园区内各商铺的数据，对商铺进行分类(如中餐、西餐、火锅、小吃快餐店、奶茶店等)，并将各商铺的信息经过数据处理中心映射至对应的建筑信息模型中。对店铺进行分类汇总能够清楚的发现哪一些类型的商铺短缺/冗余，以便于负责运营模块、招商模块的职员采取不同的策略维护园区的运营，如通过淘汰冗余竞争力差的店铺或者引进新的店铺。
数据处理建模单元，获取检测装置的数据，并按照人员流动数量从大至小将商业区域分类一类、二类、三类，并在建筑信息模型中对不用类别的商业区域用不同的颜色标记显示，读取数据采集预处理值单元的数据，并根据各商铺历史的每天营业额状态和顾客消费清单，建立商业消费模型。
该商业消费模型包括每家商家的热销产品、商家的每天营业额、顾客消费习惯信息，并将商家的热销产品反馈至商家，以便于商家购买材料。该商业消费模型还具有预警功能，譬如某一家店铺的销售额相对于同期连续下滑，并会将该信息发送至运营服务模块，而运营服务模组、园区活动运营模块的工作人员介入了解情况，协助店铺运营，如让该店家在一类商业区域类投放广告或者组织相应的活动帮助该商家增加曝光率。
数据子传输模块，将数据处理建模单元的数据至数据处理中心，数据处理中心对对数据子传输模块传输的数据进行处理并向产品招商模块、运营服务模块输出招商运营报告处理中心。其中，数据处理中心能够根据分析商家的营业额与店面位置的关系粘度，一般来说商家的营业额与地理位置有很大的关系，譬如商家位于人流量多的一类区域会增加的曝光率且就近消费原则，因此客流量也会相对增多，并根据不同的地理位置调整店铺的租金，并将租金调整信息发送至产品招商模组。
本实施例基于时空地理信息的数字孪生建设理念，面向数据、应用以及AI分析的综合服务，满足园区规划、建设、管理、运营的全方位需求。智慧园区数字孪生生态，赋能数字化建设。
本实施例通过数字孪生模型，结合工程数据，可追溯历史工程建造信息，对后续园区建设更新、维护保养带来辅助性帮助。
本实施例基于数字孪生模型，搭建园区招商、党建、文化产业、5G产业等展示平台，为园区对外招商、品牌宣传推介提供数字化、在线化展示窗口。
本实施例基于数字孪生模型，对园区所有用户行为数据、业务数据进行相关性整合，结合大数据分析，对运营服务带来服务效率与运营收益的提升；同时深化开拓新业务，带来更多的场景可能。
本实施例基于数字孪生模型，对园区能耗、人流、物联设备(包括机电)、园区监控等进行实时数据采集和监控，结合AI智能分析场景融合，有效节省人力的同时，提升安全管理效率，预防事件的发生。
通过智慧园区的建设，帮助园区在信息化方面建立统一的组织管理协调架构、业务管理平台和对内对外服务运营平台。
本实施例建立了统一的工作流程，协同、调度和共享机制，通过云平台的整合，以云平台为枢纽，形成一个紧密联系的整体，获得高效、协同、互动、整体的效益。
本实施例建立了统一的应急管理与日常管理、对内与对外服务这2大服务和2大管理体系。
本实施例建立了统一的综合管理平台，针对园区的安全、环保、应急、能源、经济、园区及企业办公等应用需求，建立园区综合管理服务体系。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：包括园区物联系统、数据中心系统和云端应用系统；
数据中心系统包括设备网关，设备网关连接有第一消息中间件，第一消息中间件连接有数据中心；
云端应用系统包括第二消息中间件，第二消息中间件连接有RDBMS；RDBMS连接有应用服务器，应用服务器连接有数字孪生应用模块和后台管理模块；应用服务器与数据中心连接，第二消息中间件与第一消息中间件连接；
所述数字孪生应用模块能够利用BIM+GIS针对园区中的建筑物构建建筑信息模型，并将所述园区中安装的所有传感器反馈的数据和运行的历史数据进行可视化展示。
2.根据权利要求1所述的智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：数字孪生应用模块包括产品招商模块、运营服务模块、商业消费模块、智慧物联模块、线上平台运营态势模块、园区活动运营模块、采购运营模块、园区能耗模块、智慧停车模块。
3.根据权利要求2所述的智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：所述商业消费模块包括监测装置、数据采集预处理子单元、数据处理建模单元及数据子传输模块；
所述监测装置，采集园区的商业区域内的人员流动情况；
所述数据采集预处理子单元，获取园区内各商铺的数据，对商铺进行分类汇总，并将各商铺显示至对应的建筑信息模型中；
所述数据处理建模单元，获取所述监测装置的数据，并按照人员流动数量活粉商业区域，并在所述建筑信息模型中对不用类别的商业区域用不同的颜色标记显示，读取数据采集预处理值单元的数据，并根据各商铺历史的每天营业额状态和顾客消费清单，建立商业消费模型；
所述数据子传输模块，将所述数据处理建模单元的数据至所述数据处理中心，所述数据处理中心对数据进行处理并向产品所述招商模块、运营服务模块输出招商运营报告。
4.根据权利要求2所述的智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：园区物联系统包括多个项目，项目与对应的边缘服务器连接。
5.根据权利要求4所述的智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：项目包括物联设备、子控制系统和传感器。
6.根据权利要求5所述的智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：数据中心连接有多个数据处理服务模块。
7.根据权利要求6所述的智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：第二消息中间件连接有Redis缓存模块。
8.根据权利要求7所述的智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：数据处理服务模块包括流处理模块、第三消息中间件、数据存储模块和批处理模块。
9.根据权利要求8所述的智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：流处理模块包括依次连接的数据清洗模块、数据解析模块、报警判断模块和状态判断模块。
10.根据权利要求9所述的智慧园区数字孪生平台系统，其特征在于：数据存储模块包括HDFS原始数据库、CassandraNoSQL数据库、RDBMS业务数据库、Redis实时数据库。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|---|
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-
2022
- 2022-04-29 CN CN202210468833.5A patent/CN115550392A/zh active Pending
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