基于物联网和大数据应用的高速公路机电系统数字监测与运维

周 玲，甘洁之，王 标，陈洽尧

(广东利通科技投资有限公司，广东 广州 510663)

0 概述

随着高速公路建设和系统不断升级，高速公路机电系统的结构与应用技术发生了较大变化，特别是取消高速公路省界收费站以来，收费系统转变为业务高度耦合、实时在线的新一代机电系统，其复杂性大幅提高。机电设施运行的稳定性、收费数据上传的及时性，直接影响到计费与拆分账的准确性。同时，随着社会公众对出行环境的要求不断提高，行业监管机构对机电系统、日常运营及管理也提出了更高的要求，机电系统运维面临较大压力。

广东省高速公路里程与通行量均位居全国首位，但目前我省高速公路机电运维资源分散，管理方式不一。一方面，存在维护人员不足、技能不全面、成本核算困难、评定考核措施难以落到实处等问题；另一方面，存在养护单位对系统性、疑难问题处理能力不足、处理效率低的问题，缺乏一个统一的智能化平台支撑等问题。

交通运输部《数字交通发展规划纲要》要求：“促进先进信息技术与交通运输深度融合，构建数字化的采集体系、网络化的传输体系和智能化的应用体系，加快交通运输信息化向数字化、网络化、智能化发展”。从《交通运输信息化“十三五”发展规划》、《交通强国建设纲要》等政策导向，到高速公路收费模式的转变，专业化、网络化、系统化已成为未来高速公路智慧运维的必然趋势。

本文基于高速公路机电运维现状及未来发展趋势，提出采用物联网、大数据等技术，建设统一数字监测与运行支撑平台，实现智能化、精准化运维和预防性养护，以提高高速公路机电系统运维的智能化水平，提高整体运维效率和质量。

1 平台建设技术路线

为应对新形势变化，提升高速公路机电系统运维效率和水平，数字监测与运行支撑平台通过物联网和云计算技术，实现多种运维数据采集和汇聚，通过大数据技术实现监测评估与持续改进(图1)。

图1 多维数据融合分析应用

通过数字监测与运行支撑平台构建基于“监测-分析-处理-复核”的标准化、闭环运维管理新流程，如图2所示。

图2 运维管理新流程

1.1 监测

依托数字监测与运行支撑平台及定义的指标模型，基于物联网数字改造的机电系统对接，汇集多源运维相关数据，开展日常监测和大数据智能分析与评估，定期输出系统运行健康报告，并针对各种不合格指标进行预警和提示。

1.2 分析

针对监测发现和养护单位上报的问题，后台技术人员以远程的方式开展分析诊断工作。通过组织不同方向的专家团队，系统分析问题原因，深挖问题根源，形成解决方案。平台针对各种问题，生成不同类型、等级的事件工单，便于跟进整个处理过程。

1.3 处理

针对不同类型的问题采用不同的解决方案:

(1)需要现场解决的问题,由现场养护单位负责处理和恢复，后台技术支持团队提供技术支持。

(2)需要远程解决的问题,由后台技术支持团队负责远程处理，现场养护单位负责配合。必要时，后台技术支持团队也可以提供现场技术支持。

(3)需要原厂服务解决的问题,由后台技术支持团队负责协调，组织软、硬件厂家和现场养护单位进行处理和恢复。

1.4 复核

问题解决以后，由相关人员负责将现场情况进行登记备案，后台技术支持团队负责问题的复核。针对已经解决的问题和解决方案，整理归纳形成知识库，便于持续改善运维工作；针对遗留问题，发起专项，协调现场养护单位、软硬件开发商和厂家协同解决。

2 平台总体架构

数字监测与运行支撑平台采用当前主流的云原生中间件(微服务、容器化、K8S等)和大数据中间件(Hadoop、Spark、Flink等)技术，结合高速公路的业务应用场景，通过提取前端业务应用系统的共性需求，将各业务应用系统需要的共性能力变为可共享、可重用的业务服务能力，实现敏捷开发，加快前端交付速度，避免重复建设，节约开发成本的目标。

总体技术架构主要分为展示层、业务层、中心支撑系统和数据接入层：

(1)展现层主要为用户提供前端数据展现，分为WEB端、移动应用、大屏展示。

(2)业务层主要为微服务架构，主要有运维监测中心、运维支持中心、数据分析中心、数据管理中心。

(3)中心支撑系统完成数据接入，主要对接路段数字监测平台、路运一体化平台、路段安全态势感知平台、养护单位机电运维管理平台等系统，完成综合、多源运维信息的汇集(图3)。

3 平台主要功能

数字监测与运行支撑平台包括一个中心平台、一套管理系统、一套标准服务接口和一系列的配套工具等。平台通过标准的数据接口，汇集前/后端机电系统、关键设备、网络信息安全及通信链路等相关信息，通过统一接口服务，可以直接对接前端硬件设施，也可以对接各路段、养护单位的业务系统。

图3 系统总体技术架构

平台具有运行监测、工单管理、技术支持、综合管理、大数据分析改进、基础信息、系统管理、软件远程升级工具等八大核心模块。本文重点介绍运行监测、工单管理、远程技术支持以及大数据分析改进等核心功能。

3.1 运行监测

数字监测与运行支撑平台通过数据传输接口汇集所有机电系统运行状态信息，对数据进行进一步分析，建立分析模型，提取统计指标，实现集中监测。当出现数据监测指标不在指定的参考值范围内、指标在连续时间段内异常波动或数据完整性校验不通过等情况，系统可直观地展示并推送告警信息。

业务系统运行监测：以收费业务为例，监测核心指标项见表1。

表1 收费业务系统核心监测指标

机电设备运行监测：以机电设备为例，监测核心指标见表2。

表2 机电设备状态监测指标

系统实现对收费车道、ETC门架、收费站及路段中心等硬件设备状态数据进行监测，提供监测数据的查询筛选，包括查询时间、路段、收费站、收费车道/ETC门架、设备类型、设备状态等，同时可点击查看收费车道/ETC门架数据的详情(表2)。支持列表模式和GIS模式的监控。

平台根据相关规范要求制定一系列指标监测预警规则，同时使用经验法则、切比雪夫法则对部分缺乏规范要求的指标进行异常预警。

预警规则：

此外，应用ARMA/ARIMA时间序列模型预测各项指标的变化趋势，对系统潜在的性能恶化风险进行预警，实现预防性养护。

针对非结构化的监控视频数据，应用AI算法对异常事件进行自动监测。应用差分算法、卷积算法，计算监测视频图像像素点与样本图像像素点的差异，判断监控视频中出现的异常事件，实现异常事件的自动监测预警。

3.2 工单管理

所有技术支持内容均以工单形式进行登记、全流程跟进和闭环管理。工单包括路段一线养护单位协作请求、热线工单、故障工单和专项工单的处理，既支持人工分析发现的故障登记处理，同时支持智能告警一键建单跟进。

以故障处理为例，平台处理流程如图4所示。

图4 问题处理流程

平台实现了工单从“登记-受理-处理-复核-评价-知识更新”的闭环处理。

工单登记：提供热线电话、互联网WEB和移动应用等多渠道方式报障，同时支持语音转录、告警关联、常见问题关键词联想输入等高效登记方式。

问题处理：包括知识库应用、AI智能诊断与定位，生成解决方案，远程调取日志及视频资料用于辅助分析等功能。

针对遗留问题，设置问题管理功能，明确问题解决的时间及责任人，做到有问题及时处理。

3.3 远程技术支持

远程技术支持包括远程巡检、软件版本管理和知识库管理等。

(1)远程巡检：支持视频巡逻车、无人机、运维机器人等智能巡检方式及对接，接入实时检查数据，自动导出巡检报告，实现高效的远程巡检。

(2)软件版本管理：收录软件版本开发需求、制定软件开发计划，实现软件版本发布登记及自动下发升级。

(3)知识库管理：建立故障特征库，通过大量运维数据进行故障数据特征采集，构建故障特征树，并计算各类特征集与问题解决方案的匹配率。同时，对故障工单进行特征词提取，并利用贝叶斯算法，将问题特征与故障特征库进行匹配，寻找最佳的问题解决方案，为用户推荐高效率的解决方案。如：P(A/B)为故障工单出现特征词集B的情况下A解决方案有效的概率，该概率可通过使用解决方案A的故障中出现B特征词集的概率，乘以A解决方案有效的概率，再除以B特征词集的概率，选取P(A/B)较高的解决方案作为推荐方案，P(A/B)=P(B/A)P(A)/P(B)。

3.4 大数据评估与改进

针对系统性能、软硬件运行状况、养护单位养护效果和数据准确性等建立专题数据分析及展示。同时通过大数据分析技术，从运行健康、设备质量、维护效率等方面进行评估、分析，出具多维度分析报告。后续根据运维处理知识库，可以制定自动化处理策略，提前进行预处理。

3.4.1 系统运行评估

具备统计生成路段硬件设备状态正常率、软件运行状态正常率、运营参数版本正常率、兜底费率使用率、车道性能指标等。对比各路段各项指标差异、路段内各项性能指标月份间差异，发现指标异常路段及路段数据的异常变化功能。

其中，通过层次分析法为各机电子系统建立综合评价模型，通过模型快速定位各类不合格的子系统，如：对ETC车道系统性能评估见表3。

表3 车道综合性能评价

3.4.2 硬件品牌性能评估

支持按需统计生成关键设备的故障率、性能指标(如交易成功率、识别率)，对比不同厂家、不同品牌硬件设备稳定性、性能指标的差异，评估硬件设备的整体性能。

采用假设检验算法验证不同型号设备的关键指标、系统升级优化效果、路段系统运行效果等是否具备显著性差异，从而为系统优化、设备采购提供数据支持。评估模型：

如:ETC车道关键设备性能对比评估见表4。

表4 设备性能对比评估

3.4.3 设备使用年限与故障率分析

系统使用相关系数分析设备使用年限与不同设备类型、不同设备型号的故障率相关关系，在设备使用一定年限后可对设备故障率进行评估，为设备更换、选型提供数据支持(表5)。

表5 设备使用年限与故障率相关关系

4 平台效益分析

本文介绍的数字监测与运行支撑平台已上线使用，在6个月的试运行期间，通过主动监测发现机电系统问题并推送告警2 867次，发现和推送网络安全事件告警179次，对1 752个机电系统疑难问题及网络安全事件进行专项研判及处理，有效保障了高速公路的安全高效稳定运行。

4.1 建立高效集约运维模式，机电运维提质降本增效

收费模式转变之后，对收费管理、日常养护人员的要求也大幅提高，在目前各路段专业技术人才较缺乏的情况下，如果每个路段和养护单位都配备专业技术人员，势必要增加大量专业的机电养护人员。平台建设以后，可以在后台配备专业技术人员，建立高效集约的运维模式，既可有效保障机电系统运行稳定可靠，又能实现人才复用，减少整体运维投入，起到提质降本增效的效果。

4.2 减少通行费损失，助力高速公路业务营收保障

试运行半年来，通过系统主动监测预警和及时处理路段发现的流水滞留问题326次，避免301万条流水未及时上传导致通行费用流失风险，减少了资金流失风险，助力高速公路业务营收保障。

4.3 提升用户通行体验，满足广大群众出行需求

通过系统综合评价模型评价车道系统总体健康状况，快速定位机电系统不合格项，特别是车道性能不达标车道，为路段提供优化建议，车道性能得到不断提升，性能优良的ETC车道比例不断提高(图5)。

图5 性能优良的ETC车道比例提升

4.4 推广智慧交通建设，加强交通强国战略落实

采用物联网、大数据、互联网+、AI等先进技术，对高速公路机电系统建立全要素、全周期的数字化监测。在此基础上，主动发现问题，解决系统性、复杂性的问题，为运营和养护单位提供专业化技术支持；同时构建分析模型，对机电系统软硬件性能、日常运维效果等进行综合评估，实现故障及时预警、精准养护、高效处置和科学预防，推动机电系统的持续改进，加强交通强国战略的落实。

5 结语

数字监测与运行支撑平台是高速公路机电运维模式转型升级的重要保障，也是数字交通建设的典型应用，目前已在广东省94个高速公路路段推广应用，取得良好的效果，并将进一步深化与物联网、大数据、人工智能等新技术的应用，深挖数据价值，将智能化平台和新的应用模式推广到各个相关领域，为高速公路数字化建设保驾护航，为交通强国赋能增效。

(收稿日期：2022-04-27)

DigitalMonitoringandOperationMaintenanceofExpresswayElectromechanicalSystembasedonInternetofThingsandBigDataApplications

ZHOULing,GANJiezhi,WANGBiao,CHENQiayao

(Guangdong Leatop Technology Investment Co., Ltd., Guangzhou 510663，Guangdong， China)

Abstract:Since the abolition of expressway provincial boundary toll stations, the toll collection system has been transformed into a new generation of toll collection system with highly coupled business and real-time online system, and the complexity of the expressway electromechanical system has greatly increased. With the increasing demands of the public on the travel environment and user experience, the pressure on daily operation management and on-site charging to ensure smooth operation has been increased significantly, putting forward higher requirements for electromechanical operation and maintenance. At present, the electromechanical operation and maintenance of expressways generally have problems such as scattered resources, low processing efficiency, and low level of intelligence. It has been proposed to use Internet of Things, big data and other technologies to build a digital monitoring and operation support platform to realize intelligent and precise operation and maintenance and preventive maintenance, so as to improve the operation and maintenance efficiency and quality of expressway electromechanical systems.

Keywords: expressway; electromechanical system; internet of things; big data; digital monitoring