智慧城市的建设涵盖大量的基础数据，如基础地理信息、规划成果、交通、综合管线、政策法规、人口等，如何存储和使用这些数据成为决策者亟需解决的问题。云计算、物联网等新一代信息技术的发展促进了大数据的迅猛发展，为政府提供决策支持，对企业组织和业务流程提供帮助，对城市、交通、医疗、教育等产生巨大的影响。

　　本文重点探索基于大数据技术的智慧城市照明管理，提出了一种包含多种传感器、中央控制器和通信模块的智慧照明系统架构。在此基础上， 可以构建一个基于云服务的城市公共照明管理大数据平台，利用云服务无处不在的特性，实时采集城市照明设备的位置及运行状态信息，不仅可以为城市提供全方位的路灯信息化运维服务，同时通过后台大数据分析，挖掘城市路灯运行与电网、气象等的相关性，为城市照明节能提供决策支持，同时也可以为城市智能交通、智能安防提供有效的支撑。

　　大数据与智慧城市照明

　　大数据或称巨量资料，指的是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。智慧城市是把信息技术充分运用在城市的各行各业之中的基于知识社会创新的城市信息化高级形态。

　　在中国，已有90 多个城市开展了智慧城市建设。然而，在智慧城市的建设与应用中，智慧城市产生的数据将从TB 到PB 级，随之进入大数据时代;大数据是智慧城市的核心要素，智慧城市的建设与应用带来数据量的急速增大，而大数据无处不在，遍布智慧交通、智慧医疗、智慧生活等智慧城市的各个领域。对大数据进行收集、存储、分类、重组分析、再利用等一系列的智能化处理后，可将其结果为决策者提供参考。

　　对于智慧城市的建设来说，可分为政府主导的建设和企业主导的建设，政府主导的建设侧重于基础数据的搜集、管理、分析、监控和共享，建设目标为智慧政府和公共平台;企业主导的建设侧重于行业应用，主要建设目标为智慧行业，如智慧交通、智慧医疗等。尽管侧重点和建设目标不同，但二者是一个相互协调的有机整体，政府主导的建设侧重于基础平台的搭建，企业主导的建设则侧重于实际应用。

　　城市照明作为智慧城市建设中重要的组成部分，它服务于交通安全和人们的生产、生活。城市照明系统遍布城市的每一个角落，对现有的城市照明装置进行升级，可以简单快捷的实现覆盖面较广的信息感知网络的搭建，实现路灯管控智能化、信息采集多样化和信息处理快速化。

　　智慧城市照明建设存在的问题

　　目前传统照明方式还是暴露了不少问题，比如，无法对无功损耗电量进行有效管理，对损坏设备无法进行及时维护，某些路段、公园等在晚上时已经无人的状态下，依旧灯火通明，还有路灯、电缆等设备经常被盗而没有及时处理等。具体而言，我国城市照明建设存在问题包括以下几个方面：

　　(1)重形象、轻科学规划

　　目前很多城市的夜景照明均存在过于追求城市形象和亮度，科学分析论证不足、统一规划或规划相对滞后的问题。出现了该亮的不亮，不该亮的反而很亮现象，整个城市的夜景分散零乱，没有主次和特点，这样的设计规划不仅浪费了能源，而且整体照明效果也不好。

　　(2)重景观、轻功能照明

　　笔者对多个城市照明项目实例进行分析，其中夜景照明实例占整个城市照明工程实例的2/3;而功能性照明实例，如道路、桥梁、隧道等照明实例仅占整个城市照明工程实例的1/3 左右。明显反映出了城市照明工程规划重景观、轻功能照明，这也应引起我们的高度重视。

　　(3)照明亮度超标

　　在我国的部分城市因过于追求城市形象，盲目追求灯光照明的亮度，出现了部分城市的交通主要干道路面照明的平均照度，均大大高出我国或国际标准规定的照度值(国家规定主干道的平均照度为30 lx)，路面平均照度的平均值达到51 lx，个别路面平均照度竟然达到105 lx。这种盲目追求路面亮度的现象，不仅造成了电能的过度浪费，而且还产生了照明眩光、光污染等问题，其照明的负面效应较为突出。

　　(4)管理问题

　　由于城市路灯照明系统管理制度的不完善，造成只重建设轻管理的现象较为普遍，特别是照明工程建成竣工后，照明设施的维护管理工作未能跟上，以致不少工程出现亮灯率低，照明效果急剧下降的现象。

　　大数据推动智慧城市照明建设

　　本文以文献提出的大数据技术智慧城市照明系统为基础，综合考虑解决传统照明管理不够细致的问题，同时实现更加智能化的管理并达到高效节能目的，构建了新的大数据技术的智慧城市照明管理系统，它充分融合先进的通信、传感、云计算等多种现代化科技手段，使照明在满足公共照明需求的基础上更为智能， 其总体结构如图1 所示，该系统由以下四层构成：

　　(1)采集、控制执行层：由多种传感器、单灯控制器、防盗报警末端三部分构成。传感器模块包括摄像头、噪声检测传感器、空气污染检测器、温度传感器、湿度传感器、烟雾感应器、亮度传感器、红外感应器等，可采集路灯周围环境数据信息。单灯控制器可采集路灯运行状态参数，并向路灯监控终端(RTU)回传路灯用电量、运行状态、照明强度等信息。

　　(2)前端分布控制层：路灯监控终端(RTU)可汇聚分支范围内的传感器采集信息、路灯用电量及运行状态等信息。

　　(3)通信传输层：路灯监控终端(RTU)和监控中心之间采用无线传感网或移动通信系统实现，路灯监控终端(RTU)与每盏路灯单灯控制、电缆防盗末端之间的通讯通过电力线载波通信来实现。

　　(4)应用处理层：综合利用采集到的各类数据信息及电网、气象等相关信息，实现大数据分析，并通过所分析的结果反馈到各分支路灯监控终端，实现智能路灯的自适应调节亮度从而达到节能的目的。同时，可辅助实现实时监测路灯工作状况，提供路灯故障类型报警及故障地点通知等功能。

　　除了对照明输出支路、供电配电柜、路灯的电流、电压、功率和能耗信息进行采集外，系统还可采集诸如气象数据、车流量和地理位置等信息，这些必将形成海量的数据。充分利用大数据技术，动态分析并挖掘城市各项信息需求，辅助管理决策者，其逻辑结构如图2 所示。

　　发展前景展望

　　可以预见在不久的将来，大数据将遍布智慧城市的方方面面。本文构建的基于大数据技术的智慧城市照明管理系统的基础上，可以对其功能进行扩充和延展， 进而组建智慧城市的二大智能感知系统：智慧交通系统和智能安防系统。

　　(1)智慧交通系统

　　智慧交通系统将先进的信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术等有效地综合运用于整个交通运输管理体系，从而建立起一种大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。

　　通过在智慧城市照明管理系统上安装的传感器，路灯可以感知行驶在马路上的汽车速度以及某区域内的汽车数量。将这些信息上传至智慧城市智能交通监控中心，控制中心就能以传统方式(如手机短信、路边LED 广告牌、收音机广播等)及新媒体手段(如Web、微博、微信等)传播出去，为司机选择最佳行驶路线提供参考，为市民出行路线提供选择依据，从而有效改善城市交通状况。

　　系统通过路灯传感器获得的数据还可以用于辅助交通规划决策，就公交网络而言，传统的方式需要在投入大量人力进行OD(起点—终点)调查和数据收集。而路灯传感器，则让数据更为全面的展现在决策人员面前，人流、车流量数据全部可以精确掌握，同时再利用车辆拥堵时间，拥堵路段的大数据分析后，公交车的线路调整、增加与减少换乘站的决策就会更加有依据。

　　系统的核心是智能路灯， 通过这些智能路灯和路灯联网技术，交通部门是能够大大增强路面监控能力。在有车辆违规停车，又或是路面上发生交通事故时，交警就能第一时间掌握路面状况。另外，路灯还能为交通规划者提供参考数据，代替目前昂贵的监测技术。

　　此外，在对路灯采集的大数据进行深度分析，就可以预测群体出行行为，对其可能出行的时间，出行路线，出行方式等等进行预测，从而为城市车辆调度提供决策帮助。

　　(2)智慧安防系统

　　智慧安防是科学技术发展和进步产生的一个全新领域，它使得传统的安防和计算机之间的界限在逐步消失。智慧安防系统通过全新的视频监控和图像分析，可以帮助城市管理者实现可视化的感知。

　　通过系统上的传感器装置，可以建设覆盖全市的感知网络，实时锁定出警人员、警用车辆的地理位置，合理调度，在应对警情的时候，及时锁定警情区域，搜索附近警力资源，实时响应，快速出警。

　　基于路灯上安装的高清摄像头，可以实时监测、采集智能路灯周边的行人、车辆数据，同时将数据上传至安防平台，组建一个覆盖全市的智慧安防系统。在案件的侦破中，公安机关结合110 报警平台，锁定案发区域的警情信息， 通过调用摄像头采集到的视频数据并进行分析，提高案件的侦破效率。

　　结合路灯上高清摄像头采集到的人类行为数据，分析犯罪区域的视频资料，可以发现相应的犯罪趋势和犯罪模式。完成对犯罪趋势、热点区域、热点问题的科学预测，对于治安形势的分析、研判、警力的部署以及重点工作的确定有着极其重要的作用。

　　在案件高发路段，行人在来不及，或者没有条件电话报警的情况下，可以通过安装在智能路灯上的“一键报警”按钮，及时向附近的治安网点、警力报告自己的精确地理位置，治安中心接收到报警请求后可以及时调用路灯附近的视频信息，分析案情，迅速出警。

　　结束语

　　本文针对智慧城市照明建设中存在的困难和问题，结合大数据技术提出了智慧城市照明系统体系框架，可对现有路灯进行改造，通过在路灯上安装多种传感器、控制器和通信模块，可方便快捷地实现破坏程度低、覆盖范围广、建设成本低、智能化程度高的智慧城市信息感知网络建设，可以为我国的智慧城市照明建设提供有力支撑。