智慧园区有以下几个应用场景:
1. 园区空间可视化
通过数字孪生技术对园区全貌、楼宇建筑外观、建筑内部空间结构和主要管理设施设备进行全要素的可视化,对空间资源使用情况和环境数据进行综合可视分析,提高园区空间利用效率。
2. 能耗管理可视化
根据实时能耗监控数据,在园区数字孪生场景中综合展示空调、电梯、照明、供水、通风、通讯、安防、机房等各项耗电情况,包括分类统计面板、分区统计面板和历史趋势图表等,使管理能够准确掌握能源成本比重和发展趋势,制定有的放矢的节能策略,辅助园区节能减排规划。
3. 安防监控可视化
借助图像识别技术,集成视频监控、消防管理、环境监控等系统,提供告警处置联动机制,提升园区应急管理的反应速度。
4. 人员定位可视化
提供实时显示人员在园区和楼宇中空间位置及相关信息的能力。系统能实时展示人员活动轨迹,可调取附近监控视频查看真实现场情况。此外,系统还能展示园区内人员分布情况以及显示人员停留是否超时等信息,从而满足疫情防控和特定办公场地安全保密等管理需求。
5. 环境监测可视化
集成室内外空气质量监测系统和温湿度监测系统,在三维场景下提供实时监测和显示数据信息的能力。可以根据环境监测的告警阈值,用醒目颜色直观展示一定区域\楼层空气质量和温湿度超标情况。
数据预处理
在数字孪生网络仿真引擎中,数据预处理环节是至关重要的。在数据预处理环节中,需要对采集的设备数据进行清洗、校验和去噪等操作,确保数据的准确性和可靠性。同时,数据预处理环节还需要对数据进行降维、特征提取和归一化等操作,将数据转化为可用于建模和仿真的数据。
建模与仿真
在数字孪生网络仿真引擎中,建模与仿真环节是对生产线进行数字化建模和仿真实验的关键环节。在建模过程中,需要考虑设备的几何形状、物理特性、运动规律等因素,将设备的状态信息转化为数字模型。在仿真过程中,可以对生产线进行不同的仿真实验,模拟不同的工况和操作流程,通过仿真实验对生产线进行预测和优化。
数据分析
在数字孪生网络仿真引擎中,数据分析环节是对仿真结果进行分析和处理的环节。通过对仿真实验的结果进行分析,可以评估生产线的性能和安全性,预测设备故障和维护周期等。数据分析环节包括数据可视化、数据挖掘和机器学习等技术,通过这些技术可以对仿真结果进行分析和处理。