智慧管养平台

　　说明：

　　智慧管养平台通过结合先进的互联网技术、大数据分析技术和物联网感知技术，研究高速公路机电设备状态的感知技术、边缘端与云端非对称协同技术、多源数据故障特征抽取与选择技术、高速公路机电设备故障检测的特征选择与信息融合技术等关键技术，实现高速公路机电设备数据的智能采集，通过融合厂商数据、互联网数据等多源数据，实现对设备故障的自动检测、及时报警和快速处置，是实现设备资产的全生命周期精细化、透明化管理。

　　智慧管养平台还利用人工智能分析和大数据挖掘技术，对积累的海量数据进行深度挖掘分析，形成多维度分析结果，实现对系统健康状态、设备运行状态、运维服务质量、维护效率等的评价，并根据运维业务沉淀下来的知识经验，形成运维知识库，指导运维工作的指挥与部署，进行精细化的人员派工、备品备件管理等，变“被动运维”为“主动运维”，解决高速公路机电系统“重建设、轻管养”的问题，推动“智慧高速机电系统”建设。

　　智慧管养平台涵盖养护巡检、故障报修、绩效考核、资产管理、数据管理、供应商管理、备品备件管理、安全管理、知识管理、系统管理、统计分析等功能。截止2024年6月，平台总用户数达15491人，涵盖高速公路业主单位48个、高速公路机电维护单位37个，管理隧道约1314公里(单洞总长)、约4433公里路段的路网核心机电设施设备基础信息。现已录入涉及9个地区中心56个路段、311个收费站、1285条ETC车道、1260条MTC混合车道、304条治超车道、757套ETC门架、1406块情报板、15160路重要运维摄像机等172万件机电资产设备信息。智慧管养平台根据高速机电养护规范及营运管理需求，实现系统自动巡检、人工巡检的全过程管控，实现机电运维一体化。

　　在应用高速机电智慧管养平台后，实现了效率提升、质量提升、管理提升等运行效果，机电维护时限缩短至0.5小时响应、4小时内修复故障。截止2024年6月，平台总维护工单311233单(其中软件报修工单164907单、硬件报修工单146326单)，修复及时率达94%，修复率达97%，同时助力业主方实现全量机电资产完好率高于92%，服务满意度高于96%。

　　总结来说，智慧管养平台主要是结合高速机电业务特点与大数据、人工智能技术适配性，进行技术融合综合应用。

　　(1)基于物联网的高速公路机电设备状态感知体系研究。建立基于物联网技术的高速公路机电设备状态感知系统，需要依托RFID、智能芯片等智能识别技术，结合物联网技术以及各类设备状态传感器、移动终端等感知手段，从而实现高速公路机电设备感知状态和感知数据的互联互通。其次，通过研究基于多种类型传感器结合的数据预处理，建立高速公路机电设备状态数据预处理与远程协同传输子系统。

　　(2)基于边与云协同的智能养护计算模型与调度优化方法研究。研究建立高速公路机电设备故障诊断子任务的数学模型，其次根据边缘计算的资源分布情况，确定合适的优化目标并建立其数学模型，再次依据优化目标和约束条件研究多目标优化的方法，最后获得较优的适合边缘计算环境下的高速公路机电设备故障诊断子任务的协同调度方案，实现高速公路机电设备故障的实时诊断。

　　(3)大数据驱动的高速公路机电设备养护的智能辅助系统研究。在特征选择方法上，分析高速公路机电设备故障特征与特征之间以及特征与故障类别之间的关系，考虑特征选择的维度，构建特征选择网络，实现特征数量少、数据处理与传输任务轻、诊断效果佳的选择目标，提升高速公路机电设备故障检测的时效性。

　　智慧管养平台结合跨行业跨平台数据联动，融入数据管理和数据分析技术，对机电设备进行数据采集并在系统记录设备保养、维修等相关信息，有效提高高速公路机电设备管理工作效率，降低维护成本，提高故障设备的维修及时性和设备完好率， 通过数据分析为管理提供了精准养护和科学决策的依据，同时可以提升我省质量创新跟实体经济融合的水平，构建基于大数据与互联网的智能养护技术高地，树立我省高速公路机电系统养护与大数据实体融合的应用典范，促进实体经济升级转型的领先地位。