的探讨。
一、城市照明大数据的形成
城市照明的数据按来源可分为内部数据和外部数据两大类，内部数据就是城市照明管理部门掌握的数据，外部数据是其他公共服务部门掌握的数据。内部数据又可大致分为基础数据、运行数据两大类。基础数据主要是指可以一次性获取，并长期保持相对稳定的数据。运行数据是指管理过程中持续产生的数据，是动态变化的数据。
（一）基础数据主要是设备数据和工程数据。设备数据如电源、控制箱、电表、电缆、灯杆、灯头、景观照明、控制系统、防盗系统等等的数据。工程数据是从一个照明工程的立项到竣工、移交、管理过程中的一切记录。
电源的数据有电源的性质，公变还是专变；电源的资料，如变压器容量、型号；电源的地址、来源等；控制箱的数据有控制箱的名称、地址、尺寸、图纸等。电表的数据有电表的表号、户号、户名、地址、型号、用电合同等。电缆的数据有电缆的长度、走向图，详细规格等。灯杆、灯头、景观照明的数据有灯杆的图纸、包含灯杆高度、类型、装灯功率、数量、光源类型、分布图、灯杆身份证编号。景观照明的型号、功率、数量、驱动类型、控制方式等。控制系统的数据有控制系统的控制方式、系统编号，安装位置等。防盗系统的数据有防盗终端／设施的详细地址，分布图，编号等。为了更好地显示设备的属性，如电源、控制箱、灯杆等实物设备建议都应拍照存档。纸质的文字、图纸数据则需要把进一步转化为电子数据。
工程数据有该工程的工程准备文件、包含立项、审批、勘察、设计、招投标、有关人员名单等文件；监理文件、如监理工作记录；施工文件、如工程图纸变更、隐蔽工程记录、质量检验记录竣工图和竣工验收文件、如接地电阻测试数据，线路全负荷通电试运行记录等数据。
（二）运行数据主要有自动采集数据和人工动态管理维护的数据。
自动采集数据有控制系统自动采集的各终端的电压、电流数据；每天系统开启关闭时间；各系统报警记录，如意外灭灯报警、防盗报警、缺相报警、开门报警、电流超上限／低于下限报警、漏电报警等；每日电费数据，实时功率记录，当日用电量。采集终端自动采集的数据，如车辆运行( GPS)数据，路灯视频监控数据、光感照度数据、采集模块（传感器）收集的数据等。
人工管理维护数据有报单登记和维修单、应急抢修记录、电缆故障排查（修改）分析记录、日常巡查记录、材料出入库数据、人工开关灯时间、灯杆被撞事故（增补）记录、路
灯新装／改造／移交数据、路灯系统外接电数据、灯杆设施附属（广告）数据等等。
（三）外部数据包括所有可以获得的具有参考价值的数据。公共服务部门提供的数据，如规划部门掌握的道路、小区区域详图、地埋管线数据、数字城管掌握的城市设施分布数据、公安部门掌握的天网监控数据、道路流量数据、通信部门的手机定位和轨迹数据、供电部门掌握的电力数据等等。各类商业公司提供的数据，如各类街景、卫星地图。获取外
部数据的意义在于加强资源共享，减少重复建设，提高数据的利用效率。
二、城市照明大数据系统的基本要求
（一）简单易用
为了方便管理使用，系统应尽可能简单、易操作。对基础数据要有快捷的查询入口，查询结果能统计出报表，对设备属性能直观的图形显示，对各类数据能方便地编辑，对各
类设备、线路能准确的定位。对动态数据，能方便的录入，完整的存储、更新。能够支持手机移动终端设备，方便班组人员使用。
（二）智能分析
日积月累的超大数据量靠人工分析是很难做到的。城市照明大数据系统必须有先进的算法来分析这些获得的数据，各类数据之间要相互得到验证，错误的数据要有过滤机制，从而挖掘出真正有价值的信息。
（三）安全可靠
数据的可靠性和安全性至关重要。一是要避免数据的泄露和篡改。内外网间应设置防火墙，对不同的操作人员要设置不同的权限。二是要确保数据的安全。要避免各种原因引起的数据丢失而造成系统崩溃，并建设好容灾备份系统。
三、城市照明大数据系统的实际应用
（一）提高数据使用的便捷性
第一我们可以快速精确定位任一控制箱、路灯杆、电源位置，在管理维护方面提高效率：如通过手机APP，对当日的报单进行一个合理的线路规划，省去了找灯的麻烦。
第二方便市民报修、监督，通过手机就可以直接把故障灯报上来，是否修好、修灯时效、服务态度等可以直接留言、评价，提高人民群众参与城市管理的积极性。
第三快速统计路灯各项数据，包括路灯／景观灯数量、装灯／实时功率、电费情况、电缆长度等等，方便制作报表。
第四让我们能更好地掌握路灯设施的实际情况：如某路段的灯头数量，装灯功率是多少，灯杆高度是多少，线路的走向是如何，甚至设计图纸、施工情况、更改记录，不用去
翻倒柜找资料，在工作现场这些问题就都可以通过手机APP找到答案。
（二）及时发现存在的问题
通过采集电压、电流数据，实时掌握各个设备的运行状态。及时发现、确认并修复如变压器缺相，电缆短路、断路、漏电等各类故障。结合防盗系统自检和视频巡逻，及时发现、打击变压器、电缆等设施的偷盗行为，减少财产损失。
通过电费数据分析，来掌握路灯基本运行情况。如有无意外灭灯、功率因素是否满足要求、设备损耗是否正常、有无漏电、偷电情况。通过历年同期和近期的电费数据，发现电表计量过程中存在的估抄、误抄、多抄现象。
（三）改进生产管理模式
通过维护数据分析，开展对路灯设备的考核。如灯泡的寿命考核、节能设备效果的核查。对历年的耗材做科学分析，合理安排材料采购，减少库存。对报单、报警／巡查情况进
行研究，加强路灯设施风险点（缺陷）管理，合理开展路灯的周期性维护，避免某些路灯设备的忘修漏检。通过车辆GPS定位系统，实时掌握班组工作动向，加强应急指挥调度、安全生产监督能力。通过视频监控系统，在防汛抗灾，风险管控方面发挥作用。
（四）优化照明方式
根据道路流量实际情况，为实行半夜灯提供更加科学的依据，完善对道路监控（车流）感知能力（手机定位、人流）的建设，采集如光照度等相关的数据信息，为不同的道路如
快速路、支路、重点区域周边道路，分别制定开关灯策略，为将来按需照明提供支撑，节约能源。
根据分布在各个路段的采集点数据，来进行路灯的亮灯率考核。不仅提高了路灯亮灯率管理的科学性，客观性，还减轻了人工巡灯的压力。
（五）完善数据的管理
通过构建大数据系统，改变目前生产管理、GIS系统、远程控制系统、路灯档案各管理系统分散、独立的局面，通过系统整合、动态更新、做到数据的完整性、准确性、唯一性。让数据走出档案柜，真正地“活”起来，才能发挥它们应有的价值。
参考文献
[1]薛禹胜赖业宁《大能源思维与大数据思维的融合》
[2]章晓镭《利用大数据提升电力企业档案资源管理和服务能力》
[3]刘紫燕罗超《大数据技术在智慧城市照明建设中的应用》
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