数字孪生赋能下的智慧园区运营

数字孪生赋能下的智慧园区运营1浅谈数字孪生3智慧园区可视化2智慧园区的过去和现在目录4数字孪生赋能智慧园区运营智慧园区第一阶段–楼宇自动化楼宇自动化安防自动化消防自动化智能楼宇智慧园区的5A系统电话通信系统无线通信系统卫星通信系统多媒体通信系统公共广播系统电视通讯系统CA:通讯自动化门禁系统停车场系统防盗报警系统范系统出入口管理系统SA:安防自动化人事系统财务系统行政系统CRM系统OA:办公自动化报警系统水喷淋系统消火栓灭火系统气体灭火系统紧急广播系统FA:消防自动化配电系统给排水系统暖通空调系统送排风系统电梯系统照明系统BA：楼宇自动化智慧园区的三类通用场景安防、消防设备的空间化整合巡检、应急、预案系统的融入平安园区供配电、给排水、冷暖通接入结合环境变化实现自动化节能绿色园区自动调整环境提升舒适度常见动作的流程体验改善友好园区07：40消防中心显示食堂天台烟感报警监控室派人现场确认07：45园区消防人员赶到现场灭火发现火势难以控制，拨打119通过喊话疏散人员撤离07：58工程部人员赶到现场，切断电源、关闭风机08：15其他消防人员赶到现场抢险火灾被扑灭07：40就近烟感、同告警派生最高级别事件消防中心自动调取画面07：42手动启用对应区域喷淋灭火07：46工单自动流转工程部确认视频画面，手动关闭设备7：48物业消防人员赶到现场确认火势扑灭智慧园区第二阶段楼宇自动化安防自动化消防自动化智慧园区第三阶段统一配置库统一事件库楼宇自动化安防自动化消防自动化1浅谈数字孪生3智慧园区可视化2智慧园区的过去和现在目录4数字孪生赋能智慧园区运营DEMO园区浏览

Before:沙盘面积大，无区域划分不便于接待介绍场景环境固定，环境变更不能及时更新数据叠加，无法用于园区管理需求After：动态展示园区全貌及各区域，便于招商引资接待园区设施变更，可及时更新数据确保实时统一动态实时显示运营数据，做到宏观到微观精细化管理配电管理

Before:园区多个变电所，发生故障无法快速定位具体位置偏重系统逻辑管理，对实际环境无法掌握缺少多维度用电统计分析After：告警信息可快速定位具体位置。基于原有逻辑数据，清晰掌握各区域状态及环境按空间、时间、类型进行多维度统计设备管理

Before:界面固定监控数值，无法扩展监控项设备故障无法快速定位快速定位设备具体位置人流流动造成不断培训，熟悉环境After：监控指标根据管理可需要不断扩展设备故障检修可快速定位具体位置熟悉环境无需现场巡视，虽短培训上岗时间视频监控管理

Before:监控探头众多，无法调取所有画面非熟悉人员无法确认画面拍摄区域无法快速查找调取小范围监控画面After：掌握园区建筑内所有监控位置从“通过画面找位置”转变到“通过位置找画面”快速展示某一区域内实时监控画面盲区分析

Before:监控盲区难以发现，留下了安全隐患规划建设时，容过多的摄像头，造成点位浪费After：全局展现盲区布局，直观方便跟根据当前盲区规划，减少人力和财务成本电梯&视频联动管理

Before:电梯手段管理单一，多通过人为巡检查看设备状况，被动响应After：可及时发现电梯异常情况，辅助工作人员快速定位，实时同步电梯运行状某省市了运维时间视频融合

Before:呈现效果是2D画面，会忽略部分细节业务形式单一，无法与多个业务融合使用视频监控信息是海量的，但呈现方式碎片化After：与三维场景融合显示，增强了虚拟世界的真实程度可以整合各种数据分析的业务和工具，如轨迹追踪，告警管理等实现场景内的图像拼接，覆盖掉监控重复区域，避免造成误差福州软件园案例福州软件园某省市规模最大的软件产业园区，占地面积3.3平方公里，入驻企业700余家，集聚各类人才30000多名。通过智慧园区可视化平台，并整合经营和运维数据，成为园区运营最核心的人机交互界面，透视园区各种专业、维度的情况，并实现更高效的调度指挥与决策。西安交通大学案例西安交通大学是我国最早兴办、享誉海内外的著名高等学府，是国家教育部直属重点大学，学校共分为4个校区分别为曲江校区、雁塔校区、兴庆校区、创新港校区。而创新港为新建校区，整体规划中对教学楼、图书馆、学生宿舍都增加了智能的管理，力争做大具有中国特色世界一流水平智慧学镇。IBV主题内容：环境监测、能源管理、停车场管理、视频监控、门禁管理、IT运维、楼宇自控。练塘变电站案例某著名企业党组创造性地提出了建设三型两网、世界一流能源互联网企业的战略目标，其中泛在电力物联网是核心内容。本项目旨在提升某著名企业运行效率，构建著名企业一，重点实现输变电、配用电设备广泛互联、信息深度采集，提升故障就地处理、精准主动抢修等，提升数字化综合管理水平。实现了练塘变电站全物理设备可视、全实时数据可视、智能安防可视化、智能巡检可视化、重大保障可视化、泛在盒子可视化。产品架构DIX数据接口系统组件数据交互场景交互场景管理IBMS系统楼宇自动化IT系统业务系统IOT系统传感器网关可视化管理可视化应用场景调度指挥园区运营参观接待园区运维楼控类配置数据空间关系逻辑关系监控数据安防自动化消防自动化通信自动化业务信息化安防类消防类通讯类业务类物联类智慧园区第三阶段+“基于空间的自动化关系遍历”统一配置统一事件统一空间智慧园区数字孪生-欧式空间的应用

Before:发现设备告警，查找设备点位图纸基于设备点位图纸查找摄像头图纸中的ID人脑构建空间关系，手动打开摄像头画面After：基于空间一键反调视域内摄像头自动建立设备和摄像头视域的关系支持某著名企业巡检机器人基于位置自动耦合空间关系智慧园区数字孪生-欧式空间关系API

Before:无法实现基于空间的跨系统联动重新拆解图纸与系统数据结构获取关系单独代码维护关系用以支撑业务逻辑After：完成基于空间的数据基础建设基于模型内管理对象免代码维护空间关系逻辑自动生成API接口，即时供给后续各类业务系统1浅谈数字孪生3智慧园区可视化2智慧园区的过去和现在目录4数字孪生赋能智慧园区运营数字孪生：源起NASA-Pairing

Technology数字孪生的众多定义"TheDigitalTwinisasetofvirtualinformationconstructsthatfullydescribesapotentialoractualphysicalmanufacturedproductfromthemicroatomicleveltothemacrogeometricallevel.Atitsoptimum,anyinformationthatcouldbeobtainedfrominspectingaphysicalmanufacturedproductcanbeobtainedfromitsDigitalTwin."Grieves&Vickers(2016)[12]"ADigitalTwinisanintegratedmultiphysics,multiscale,probabilisticsimulationofanas-builtvehicleorsystemthatusesthebestailablephysicalmodels,sensorupdates,fleethistory,etc.,tomirrorthelifeofitscorrespondingflyingtwin"Glaessgen&Stargel,(2012)[13]"Coupledmodeloftherealmachinethatoperatesinthecloudplatformandsimulatesthehealthconditionwithanintegratedknowledgefrombothdatadrivenanalyticalalgorithmsaswellasotherailablephysicalknowledge"Lee,Lapira,Bagheri,anKao,(2013)[14]"digitaltwinisarealmappingofallponentsintheproductlifecycleusingphysicaldata,virtualdataandinteractiondatabetweenthem"Tao,Sui,Liu,Qi,Zhang,Song,Guo,Lu&Nee,(2018)[15]"adynamicvirtualrepresentationofaphysicalobjectorsystemacrossitslifecycle,usingreal-timedatatoenableunderstanding,learningandreasoning"Bolton,McColl-Kennedy,(2018)[16]"Usingadigitalcopyofthephysicalsystemtoperformreal-timeoptimization"Söderberg,R.(2017)[17]"Adigitaltwinisarealtimedigitalreplicaofaphysicaldevice"Bacchiega(2017)[18]"Adigitaltwinisadigitalreplicaofalivingornon-livingphysicalentity.Bybridgingthephysicalandthevirtualworld,dataistransmittedseamlesslyallowingthevirtualentitytoexistsimultaneouslywiththephysicalentity."ElSaddik,A.(2018)[1]InthecontextofDigitalBuiltBritainadigitaltwinis"arealisticdigitalrepresentationofassets,processesorsystemsinthebuiltornaturalenvironment"TheGeminiPrinciples(2018)[19]数字孪生的众多定义"数字孪生是一个综合的多物理、多尺度、概率模拟的完整车辆或系统，它使用最好的可用物理模型、传感器更新、车队历史等数据，来反映相应虚拟孪生的寿命。"Glaessgen&Stargel,(2012)[13]"在云平台上运行的真实机器的耦合模型，通过数据驱动的分析算法和其他可用物理知识的集成知识来模拟健康状况"Lee,Lapira,Bagheri,anKao,(2013)[14]"使用物理系统的数字副本执行实时优化"Söderberg,R.(2017)[17]"数字孪生是物理设备的实时数字复制品"Bacchiega(2017)[18]“数字孪生是使用物理数据、虚拟数据和它们之间的交互数据对产品生命所有组件进行的真实映射"Tao,Sui,Liu,Qi,Zhang,Song,Guo,Lu&Nee,(2018)[15]"物理对象或系统在其生命的动态虚拟表示，使用实时数据来实现理解、学习和推理"Bolton,McColl-Kennedy,(2018)[16]“数字孪生是一个活着或不活着的实体的数字复制品。通过连接物理世界和虚拟世界，数据被无缝地传输，从而允实体与物理实体同时存在."ElSaddik,A.(2018)[1]"在数字建造的英国背景下，数字孪生是“建造或自然环境中资产、过程或系统的现实数字表示"TheGeminiPrinciples(2018)[19]数字孪生与3D工业设计制造数字孪生与BIM

如下文所述，数字孪生的目的、数量和数据种类都有很大的不同。但它们都遵循两个基本原则：一物一孪生

每个现实世界的事物和一个数字孪生兄弟的实例之间都有一对一的对应关系。如果你的卡车车队有400辆卡车，你将有400对数字双胞胎。数字孪生体是数字孪生体模型（或“模板”）的一个实例。

有些人错误地认为计算机辅助设计（CAD）模型、材料清单（bom）、有限元模型（FEMs）、流体力学模型和其他物理模型是数字孪生的，因为它们与物理事物有关。它们不是数字孪生，因为它们为事物的类建模，而且，一般来说，每个事物的实例都没有单独的模型实例。CAD、BOM、FEM或物理模型可适用于1000辆同类型卡车。这些模型对于程目的都是有用的；例如，初始设计、某些类型的模拟和生产后的更改。

相比之下，数字孪生则用于运营目的，例如基于状态的维护、车队管理、供应链跟踪和其他接近实时的过程，在这些过程中，您需要每辆卡车的当前数据。这就是为什么所有数字孪生模型都包含特定于每个实例的一些属性，例如序列号、当前位置（例如纬度和经度，或建筑柱号）和传感器数据读数。然而，字孪生模型包含直接或间接从CAD、BOM、FEM或物理模型获得的信息。一些数字孪生支持模拟，尽管能。Gartner

-为何以及如何设计数字孪生

-两个基本原则一物一孪生

计算机辅助设计（CAD）模型、材料清单（bom）、有限元模型（FEMs）、流体力学模型。它们不是数字孪生，数字孪生用于运营目的，所有数字孪生模型都包含特定于每个实例的一些属性。Gartner

-为何以及如何设计数字孪生

-两个基本原则Gartner对数字孪生的举例说明PersonnelEquipmentAutoManufacturer101101010100001101ManufacturingLine101101010100001101101101010100001101101101010100001101组织数字孪生DigitalTwinofanOrganization(DTO)复合数字孪生positeDigitalTwin离散数字孪生Discrete

DigitalTwinAutoParts101101010100001101Auto101101010100001101CarRental10110101AutoFleet10110101AutoOwner10110101AutoServicer1011001011AutoInsurer1011001011E.g.,MaximizeValueE.g.,ImproveOperationsE.g.,OptimizeAsset101101010100001101IoTdigitaltwinapplication,dataGartner对数字孪生的类别定义离散数字孪生复合数字孪生组织数字孪生数字孪生的基本要素数据模型关键信息和变量的数据结构、元数据、功能和系统模型数据信息包括ID、配置数据、时序数据、告警事件、知识等在内的数据信息唯一映射与现实实体一对一映射的唯一数字孪生实例联接监控与实体联接，实时获取实体状态、指标和告警等多级数据的能力虚拟可视数字化的整合3D模型、2D图纸和数据信息的高效自然可视能力数据分析基于规则、算法、空间、统计等的分析能力控制操作数字孪生实例可以通过设备管理软件或操控接口控制实体仿真模拟仿真计算和模拟推演实体和实体行为的能力以图为核心的统一数据模型实体实体实体实体关系关系活动活动活动活动活动活动活动活动活动活动真实世界的抽象实体和实体之间有关系实体的活动实体的不断活动构成了大数据结构化和非结构化数据图实体的不断活动形成大数据（结构化、非结构化数据）实体的活动可表现为车辆行驶速度、机器的运转速率、服务器的CPU利用率实体是有限的，而活动是无限的，大数据是由大量的实体活动造成实体和实体关系构成对真实世界的描述IT和IoT世界中的一切物理存在均可以抽象为实体，如人、设备、计算机、云服务、应用系统等实体和实体之间有关系，如连接关系、依赖关系、安装关系、同事关系等，通过关系将实体形成知识图谱知识图谱是有时态的信息是有时效性的，将“时间”作为重要变量，可以根据时间定位事实的生成时间、有效时间段、知识在特定历史时刻的状态、开展趋势预测分析数字孪生的基本目标提升认知效率，嵌入知识，缩短查找信息的时间，快速排障监控现实系统中设备、资产和流程的实时活动和状态基于实际获取的活动状态数据预测运行问题，自动化排障制定保持和优化系统运行状态的行为、应用、知识和标准，延长生命数字化的用户使用体验(Visualization/AR/VR)1浅谈数字孪生3智慧园区可视化2智慧园区的过去和现在目录4数字孪生赋能智慧园区运营Digitaltwinsarepartofextend(butdon'treplace)businessapplicationsAutoManufacturerManufacturingLinePersonnelEquipment101101010100001101101101010100001101101101010100001101101101010100001101CustomerRelationshipManagementDigitaltwinsproducedatatohelpbetterunderstandcustomerusage/wants/needsInventoryManagementDigitaltwinscanimproveinventorytrackingtohelpreducestock-outsProductionPlanningandExecutionDigitaltwinscanmorecloselymonitorresourcestooptimizeschedulingEnterpriseAssetManagementDigitaltwinscanincreaseequipmentreliabilityandoptimizeperformanceFieldServiceManagementDigitaltwinscanmontiorresourcestominimizetheimpactofequipmentrepairBusinessApplicationsTraditionalbusinessapplication,da