Управление городами включает в себя управление коммунальными службами, которые необходимы для поддержания работоспособности города. Об этом в статье «Role of Geospatial Systems in Making City Utilities Efficient and Cost-effective», размещенной на сайте www.gwprime.geospatialworld.net пишет профессор Arup Dasgupta. Коммунальные сети похожи на нервы и вены города. В предыдущий период в управлении коммунальными сетями на первый план вышли САПР и базы данных, чтобы сформировать AM / FM (Automated Mapping/Facilities Management — автоматизированное картографирование / управление объектами). Со временем, появление интегрированного управления с помощью геоинформационных систем (ГИС) и, что наиболее важно, геоаналитики, визуализации и поддержки принятия решений, стало огромным шагом вперед по сравнению с решениями на основе САПР. Благодаря внедрению новых технологий сбора данных, таких как спутниковые снимки высокого разрешения, цифровые аэрофотоснимки, лазерное сканирование, наземные радарные съемки и интеграция ГИС со SCADA (система диспетчерского контроля и сбора данных) и ERP (интегрированная система управления предприятием), управление и эксплуатация сложной сетями активов и коммунальных служб стало более легким.
Данные AM / FM / ГИС и интегрированные функции
Современное коммунальное хозяйство
Современное коммунальными услуги включают транспорт, распределение электроэнергии, газа и воды, уличное освещение, твердые отходы, ливневые и сточные воды, а также связь. Если есть сеть, соединяющая различные активы и предоставляющая услуги населению, то это часть коммунальных услуг. Коммунальные услуги могут находиться в муниципальной собственности, или в частной, например, у оператора телефонной связи.
Роль геопространственных систем
Типичный город имеет некоторые или все эти услуги. Чтобы сделать город «умным», коммунальные предприятия необходимо снабдить данными и аналитикой в реальном или почти в реальном времени, которые могут предоставить альтернативные решения для поддержки управления объектами коммунальных предприятий. Геопространственные системы уже являются частью систем AM / FM, но помимо картографирования города и его сети наземных и подземных коммуникаций и активов, эти системы могут использоваться для обеспечения мониторинга и управления коммунальными услугами и услугами в реальном времени путем интеграции других источников данных и сервисов.
Для сбора данных существует несколько систем — хорошо известны спутниковые данные высокого разрешения, данные аэрофотосъемки и лазерного сканирования. Появление дронов делает сбор таких данных более простым и оперативным, особенно для отслеживания изменений в быстро растущем городе, а также для быстрого реагирования во время бедствий. Наличие интеллектуальных датчиков в виде устройств интернета вещей значительно расширяет возможности получения ситуационных данных. Дополнительные данные в виде анонимной геолокации со смартфонов, сообщений в социальных сетях и добровольной информации от жителей также помогают коммунальным организациям.
Управление данными
Хотя ГИС подходит для обработки базовых данных, скорость, с которой растут как пространственные, так и непространственные данные, а также добавление высокоскоростных и переходных данных, поступающих от датчиков интернета вещей и других источников, делает простые решения AM / FM / ГИС неадекватными. Следовательно, города все больше движутся к интеграции современных информационно-коммуникационных систем, таких как облачные вычисления, большие данные и блокчейн.
Большие данные
Структурированные и неструктурированные данные, собранные из различных источников и используемые как совокупность для получения информации, называются большими данными. Эти наборы данных могут варьироваться от терабайт до петабайт и более. В современном взаимосвязанном цифровом мире существуют огромные потоки данных в реальном времени из различных источников, таких как мобильные телефоны, кредитные карты, устройства RFID, данные датчиков, социальные сети. Большие данные характеризуются четырьмя «V» — volume, variety, velocity, veracity (объем, разнообразие, скорость, достоверность).
Ключ к большим данным — это необходимость рассматривать все данные в виде комплектов, специфичных для приложений. Таким образом, большие данные также включают в себя вычисления, связующее ПО, аналитику, а также научные и социальные приложения. Типичная система больших данных, платформа городских данных и аналитики (City Data and Analytics Platform — CiDAP) была внедрена в испанском городе Сантандер. Система управляет архивными данными, данными ближайшего времени, а также данными в реальном времени, такими как данные от фиксированных датчиков, таких как датчики парковки, движения и освещения, а также движения, установленные на автомобилях и автобусах. Неструктурированные данные могут быть текстами, собранными из социальных сетей, и изображениями / видео, собранными из систем видеонаблюдения, развернутых в городах. В проекте широко используются облачные сервисы данных.
Блокчейн
«Чейн — цепочка» в блокчейне — это цепочка транзакций в форме записей в бухгалтерской книге об активах, которые могут быть деньгами, изображениями, данными, картами, документами и т. д. На самом деле, транзакция осуществляется с помощью токенов, содержащих метаданные активов. Фактическая физическая передача происходит отдельно. «Блок» относится к группировке связанных друг с другом транзакций. Один из способов взглянуть на блокчейн — это рассматривать его как реестр, в который вводятся все транзакции.
Блокчейн может сделать мониторинг сетей, состояния активов и транспортировки эффективным. Что касается коммунальных услуг, три основных области, в которых может использоваться блокчейн, — это транспорт, энергетика и управление отходами. Блокчейн приводит к децентрализации, повышению безопасности и интероперабельности систем. Управление цепочкой поставок обеспечивает безопасную и надежную транспортировку товаров, особенно скоропортящихся продуктов и лекарств. Датчики интернета вещей могут взаимодействовать с блокчейном, чтобы обеспечить балансировку энергетической нагрузки и контролировать управление отходами
Облако
Многие приложения, интенсивно использующие вычисления и данные, перешли на облачные платформы. С точки зрения клиента, ключевым аспектом облака является возможность доступа к облачным объектам по требованию без управления базовой инфраструктурой и связанных с этим затрат на инвестиции и обслуживание. Что касается утилит, облако можно использовать для разработки проприетарного программного обеспечения с использованием PaaS (Platform-as-a-service) или использования доступных решений, таких как Salesforce в SaaS (Software-as-a-service). DaaS (Data-as-a-service) может использоваться для агрегирования данных из разных источников, таких как геопространственные данные, данные датчиков IoT, данные клиентов, данные клиентов, данные транзакций, данные добровольцев, данные из социальных сетей и т. д.
Иерархия управления данными
Большие данные, блокчейн и облако являются частью общей системы управления данными. Система под названием Computer Integrated Management (CIM) позволяет распределять данные, относящиеся к каждому уровню управления. На вершине CIM находится планирование ресурсов предприятия (Enterprise Resources Planning — ERP), которое устанавливает общий план управления коммунальными предприятиями. Система управления производством (Manufacturing Execution System — MES) управляет подробным планированием в соответствии с планами ERP. Система диспетчерского управления и сбора данных (Supervisory Control and Data Acquisition System — SCADA) не требует пояснений, и на самом низком уровне находятся различные датчики и другие источники необработанных данных. Эти источники данных производят множество нестандартизированных данных, в частности, большие данные, которые по самому своему определению включают неструктурированные данные.
Унифицированная архитектура Open Platform Communications-Unified (OPC-UA) предоставляет средства для управления этими источниками данных и обеспечивает безопасную интеграцию с различными платформами, а также безопасную передачу данных от датчиков на различные уровни пирамиды управления от SCADA до уровня предприятия.
Архитектура платформы CiDAP
Примеры использования
Управление коммунальными предприятиями может использовать одну или несколько технологий и источников данных, как описано выше. В то время как AM / FM / ГИС формируют базовый уровень данных, повседневное планирование, внедрение и обслуживание могут варьироваться в разных коммунальных предприятиях. Эти варианты иллюстрируются следующими примерами.
Производство и распределение электроэнергии
Использование ГИС для управления производством и распределением электроэнергии хорошо известно. На конкурентном рынке операционная эффективность и снижение затрат являются обязательными. Рынок должен учитывать новые технологии, такие как интеллектуальные счетчики и распределенное производство электроэнергии с помощью солнечных батарей. Для управления производством и передачей электроэнергии требуется надежная система связи и наложение контрольно-измерительных приборов, которые определяют, записывают и передают важные параметры. Аналитика больших данных в этом сценарии — само собой разумеющееся.
В Боулдере, штат Колорадо, интеллектуальные счетчики позволяют удаленно считывать потребление энергии, а также позволяют клиентам войти в систему и проверить свое энергопотребление. Отрасли могут планировать перенос пиковых нагрузок. В Бангкоке проводится эксперимент, в рамках которого отдельные дома в сообществе инвестируют в возобновляемые источники энергии и становятся «производящими потребителями», потребляя и продавая произведенную энергию.
Нефть и природный газ
Kaare Helle, менеджер по инновациям DNV GL-Oil & Gas, пишет в Pipeline Technology Journal, что некоторые из ключевых цифровых технологий, влияющих на трубопроводную отрасль, — это децентрализованные энергетические транзакции, учет и выставление счетов на блокчейне. Искусственный интеллект / машинное обучение можно использовать для улучшения моделей прогнозирования и получения нового представления о больших наборах данных операционных активов. Платформы данных могут использоваться для обмена данными между владельцами активов, операторами, регулирующими органами и инвесторами. Повышенная безопасность может быть достигнута за счет использования дронов для инспектирования трубопроводов и мониторинга с использованием спутниковых данных.
Рабочий процесс на местах и автоматический сбор данных можно стандартизировать с помощью подключенных мобильных устройств. Большие данные, аналитика и машинное обучение могут помочь в сравнительном анализе производительности активов. Моделями также можно поделиться между заинтересованными сторонами для улучшения сотрудничества. Наконец, цифровые двойники могут помочь в расчетах оставшегося срока службы, а также в прогнозировании отказов и надежности.
Городская мобильность
Быстрый рост городов и преобладание частных транспортных средств привели к пробкам, загрязнению и неэффективности. Современные объекты общественного транспорта должны быть интеллектуальными и мультимодальными, иметь умные светофоры и мониторы загрязнения. В городе Лос-Анджелес используются магнитные датчики и видеокамеры для отслеживания дорожного движения и синхронизации 4500 автоматических светофоров, что снижает загруженность дорог на 16%.
В Сеуле, Сингапуре, Иокогаме и Барселоне есть интеллектуальные транспортные системы, которые делают упор на пешеходов, езду на велосипеде и общественный транспорт как основные средства передвижения, при этом использование личных автомобилей не приветствуется. Есть потребность в выделенных велосипедных дорожках. Многие города объединяют общие велосипедные объекты, которые подключаются к системам скоростного транспорта, таким как MyByk в Ахмедабаде и Velib в Париже.
Маршруты скоростных перевозок без светофоров требуют многоуровневых развязок и объездных дорог, которые необходимо встроить в автомобильные и железнодорожные сети. Это привело к появлению специализированных объектов, таких как системы быстрого транзита для автомобильных дорог и BRTS и Metro Rail для железных дорог.
Современные решения в области мобильности, особенно электромобили, каршеринг и автомобили без водителя, требуют данных в реальном времени. Электромобили стали реальностью, и начинают появляться беспилотные автомобили. Для этих типов транспортных систем необходимо разработать сеть зарядных станций и современные системы дорожной информации. Типичная система, основанная на облачной архитектуре, которая интегрирована со средствами ISP, была предложена Fraunhofer Institute for Open Communication Systems (FOKUS), Берлин.
Водоснабжение
Эффективное снабжение качественной питьевой водой с минимальными потерями — цель управления водными ресурсами города. Некоторые из используемых методов включают установку датчиков для отслеживания расхода воды, использования воды и потерь воды в режиме реального времени. Системы используются для оптимизации использования воды, а также для устранения утечек. В городе Лонг-Бич, штат Калифорния, используются интеллектуальные водомеры, которые помогают обнаруживать незаконное использование воды и оптимизировать общее использование — клиенты могут сократить потребление воды на 80%.
В Университете Овьедо в Хихоне была разработана интересная концепция использования многоагентной системы для максимизации уровней обслуживания при минимизации затрат, основанная на передовых методах прогнозирования, таких как ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) и нейронных сетях. Предлагаемая система не только сводит к минимуму объем воды, используемой для удовлетворения спроса, но также снижает потребление энергии при работе по сбору, очистке, распределению и воды. Модель обращается к долгосрочному прогнозированию (годовой прогноз спроса), среднесрочному прогнозированию и краткосрочному прогнозированию и даже почасовым прогнозам.
Санитария
Основными проблемами санитарии являются канализация и удаление твердых отходов. Многие города внедряют децентрализованную систему очистки сточных вод, гарантирующую, что воду можно будет повторно использовать для технических целей, что позволяет сэкономить ограниченный ресурс. Там, где очищенные сточные воды попадают в водные объекты, необходимо контролировать их качество, чтобы гарантировать безопасность сточных вод.
Управление твердыми отходами предполагает своевременный сбор и утилизацию. В Сонгдо, Южная Корея, имеется автоматизированный сбор твердых отходов из частных домов через сеть труб. Затем твердые отходы сортируются, перерабатываются или захораниваются. В Порту, Португалия, датчики интернета вещей используются для отслеживания груза в мусорных контейнерах и планирования движения грузовых автомобилей, которые периодически вывозят заполненные мусорные контейнеры с пустыми.
Интернет и телефония
AM / FM / ГИС используются поставщиками услуг проводной телефонной связи для построения карты своей сети и активов с помощью служб CIM. В то время как Интернет по проводным сетям существует уже давно, последним из них является использование оптоволоконных технологий для домашних сетей, работающих параллельно с проводными сетями.
Услуги беспроводной телефонии начались с Wireless in Local Loop (WLL) для обслуживания клиентов с краткосрочными требованиями или ограниченными требованиями к мобильной связи. Полная мобильность должна была подождать, пока не будут разработаны сотовые системы. Сотовые услуги перешли с 2G на 4G, а теперь и на 5G. Появление сотовых сетей привело к появлению нового типа сетей беспроводных вышек и соответствующего программного обеспечения для управления мобильными клиентами. Эти сети в основном городские по своей природе, но обеспечивают связь вдоль основных магистральных маршрутов.
Беспроводные сети приобрели значение в отдаленных районах, где предоставление проводной связи или оптического волокна может быть в 20 раз дороже. Решения для подключения к таким регионам осуществляются через VSAT, обеспечивающие транзитную спутниковую связь для подключения к основной сети.
Одним из крупных пользователей сетей проводной и беспроводной связи являются датчики интернета вещей, которые используются в большинстве утилит, рассматриваемых в этой статье.
Будущее ЖКХ
AM / FM на основе ГИС будет продолжать расти с появлением более универсальных данных со спутников ДЗЗ и воздушных платформ. Геопространственные системы всегда наилучшим образом использовали современные системы ИКТ и утилиты. Облако, интернет вещей, блокчейн, аналитика больших данных и искусственный интеллект будут играть важную роль в будущем планировании, выполнении и управлении коммунальными предприятиями. Новые бизнес-модели будут развиваться по мере появления новых технологий, что приведет к повышению эффективности и рентабельности решений. Коммунальные предприятия будут все больше децентрализоваться и станут более удобными и интерактивными, что позволит потребителям оптимизировать использование услуг.