智能基础设施是指由先进硬件和软件协同工作的智能自动化系统，能够实现智能的实时决策。智能基础设施整合了传感器、物联网（IoT）设备、建筑信息模型（BIM）、实时数据分析和其他专用技术，用于监控物理基础设施并优化其性能。
借助智能功能，物理基础设施可以更高效地运行、实现性能提升，并减少排放。智能基础设施在社会中的应用案例包括公共交通、能源、公用事业、智能建筑技术和智慧城市基础设施。
智能基础设施的功能实现依赖于其基本构成要素，包括：
传感器是智能基础设施的基石。它们包括从简单的温度和湿度传感器到先进的物联网传感器，负责收集环境数据。如果缺乏这些数据，更广泛的智能技术系统将对周围环境一无所知，从而无法做出任何实时或有依据的决策。
除传统传感器外，成像摄像头可用于录制视频、识别资产和跟踪环境中的物体。这类摄像头既可以安装在户外杆塔和室内墙面，也可以部署在无人机、卫星等飞行器，实现大规模基础设施监测。传统传感器可跟踪环境刺激，而成像摄像头则可提供环境的视觉图像。
智能基础设施的核心在于，所有硬件与软件组件实现实时相互通信。如果没有高效的通信技术，智能基础设施（以及广义的智能技术）将无法实现。无线网络现在由5G通信驱动，将传感器、成像摄像头和物联网设备连接到执行软件分析的中央控制系统。
BIM通过整合几何数据与目标基础设施的设计属性（材料数据、成本等），生成建筑、公用设施或交通环境的3D模型。BIM所含数据支持实时监测和预测性维护操作，使基础设施更安全、更具可持续性且选址部署更优。
BIM并非全新技术，但近年来取得了重大进展——数字孪生提供了更多有关物理基础设施生命周期、老化趋势以及最佳运行方式的信息。
将BIM和实景捕获工具（如激光扫描和摄影测量）与地理信息系统（GIS）相结合，可为环境信息添加更多情境化维度。这种基于位置感知、具有情境敏感性、更精准高效的系统能显著提升决策质量。可通过GIS实现情境化的信息示例包括：
这种情境化信息非常重要，因为其能在基础设施选址前，帮助我们提前判断地理和环境因素。如果施工已经开始后，才发现分区/规划限制或公用设施连接问题，那么此时对任何规划问题进行补救，都将变得更加困难且成本高昂。
如今，已有多种类型的智能基础设施，它们均采用不同的技术来监测和优化其选址部署与日常运营。以下是一些主要类型：
智能电网正在改变电网的能源生产与管理方式。电网的数字化将提升能效、降低能耗、增强电网可持续性，并使更广泛的能源生态系统联系更加紧密。许多旧电网仅支持公司与消费者之间的单向通信，而智能电网现在可提供双向通信。此外，智能电网还在电网周围部署了多个传感器和物联网设备（可针对老旧设备进行改装），用于管理分布式能源（DER）的负荷。这些DER包括可再生能源（RES）和电动汽车（EV），它们分别以间歇性的方式向微电网提供和消耗电能。
分散式控制系统通过对电网资产进行实时数据采集与监测，促进高峰时段的能源高效流动。这样就可以更轻松地预测停机时间、快速发现输电线路故障（无需人工干预）、停电后加速恢复供电，并将可再生能源整合到电网中。
对于负荷需求，智能电网可以监测电动汽车等用电设备引起的局部用电高峰。智能电网还可以识别可再生能源接入过多所引发的局部输电线路阻塞问题。通过实时监测负荷变化，系统可以重新分配电力以优化传输网络，并根据负荷需求增加或减少线路电力，从而确保所有用户获得稳定的电力供应。
交通管理系统，是另一个智能基础设施示例。该类系统以时间与调度策略为基础，会根据一天中不同时刻的预测交通情况来决定信号灯的放行节奏。然而，交通流量每天都会变化，而且发生任何事故，都可能会彻底改变交通动态情况。为了应对意外情况，智能交通管理系统提供了先进调度功能，可执行实时动态交通控制。
通过结合先进摄像头、持续统计各路口车辆数量的天线以及先进算法，信号灯可以动态调整，以优化通行效率。这也有助于提升行人安全，因为人行横道通行时间也可以灵活调整。
在未来，还可能将实时交通传感器系统集成到自动驾驶汽车（AV）中，实现车辆与交通信号的双向通信。这可能会成为更广泛 智能交通系统和智慧城市环境的组成部分，其互联程度将远超当今的智能系统。
智能水务管理系统也是关键的智能基础设施，可用于解决现有管道基础设施在供水和维护中的若干问题。公共事业公司现正在部署传感器，以更好地测量、管理和了解任何潜在问题，并在问题恶化之前及时修复。智能水务管理系统可用于：
集成了先进传感技术的新一代建筑，对环境的影响将显著降低，因为智能技术可根据建筑中各空间的使用状态来监测内部环境，从而提高智能建筑的能效。从自动灯光控制、调整HVAC设置以控制空气质量和湿度，到测量室内温度和二氧化碳水平，智能建筑也为居住者提供了更舒适的居住环境和更高品质的生活体验。
在运营方面，智能监控系统还可以确保建筑中所有设施（电梯、泵、电力系统等）始终正常运行，并安排预测性和预防性维护计划，避免意外停机。
与任何新技术一样，智能基础设施的实施与应用也同时存在优势和局限性。
智能基础设施技术的优势包括：
另一方面，当今智能基础设施技术的局限性包括：
下面我们将探讨仿真软件的类型，以及如何使用类似软件来推动不同智能基础设施的设计与实施。
仿真软件可帮助设计从组件到系统级的先进智能电网。以下是一些仿真工具示例：
Ansys Maxwell高级电磁场求解器：该电磁工具可用于设计智能电网中的变压器、开关及其他电力电子设备。该工具可研究组件的热效率、安培数和电流，以确保组件具备高性能表现。
Ansys Icepak电子冷却仿真软件：该热仿真软件可评估组件在不同温度环境下的性能。无论是因大电流而产生大量热量的电力电子产品，还是长期暴露于阳光下的设备，Icepak软件都可以研究组件在峰值浪涌工况下的表现，确保其不会过热。
Ansys Twin Builder，基于仿真的数字孪生平台以及Ansys TwinAI，由AI提供支持的数字孪生软件：这些软件系统构建的数字孪生环境，可从整体系统层面对智能电网进行建模与分析，并设计整个电网控制系统算法。这有助于确定组件的任何性能退化、潜在故障、维护周期，以及智能电网中众多传感器的最佳位置和性能。数字孪生构建了物理电网的虚拟环境，并且可以利用来自物理资产的实时数据研究多种潜在的运行场景。
智能交通系统中的传感器和摄像头通常安装在杆塔上，因此需要具备足够的耐久性，才能经受住风和热载荷等因素导致的长期磨损。无论是采用光学摄像头、红外摄像头还是标准视觉摄像头，Ansys Mechanical结构有限元分析软件都能捕获这些系统的性能退化数据，并对其在长期运行以及雾和雨等恶劣天气条件下的表现进行仿真。
另一方面，Ansys SCADE Suite基于模型的关键嵌入式软件开发环境，可对支撑控制系统监测的嵌入式软件进行仿真，以分析摄像头数据如何输入实时控制系统，以及两种技术之间的通信方式。这有助于识别并捕获交通管理系统中所有潜在的边缘场景。
Ansys Fluent流体仿真软件是一款计算流体力学（CFD）工具，可对管道内水流和泄漏进行仿真。管道泄漏区域会产生与正常管道不同的噪声，这种噪声可以通过Fluent软件进行仿真，以训练智能监测设备。当算法学会区分不同的噪声特征，传感器仅根据水流噪声即可轻松检测是否存在局部泄漏。
Twin Builder软件和TwinAI软件也可用于构建水管网络的虚拟数字孪生环境。数字孪生可以进行多种环境的仿真，包括：
建筑的内部环境可以通过多种方式进行仿真。例如，Fluent软件可以分析建筑内部的气流模式，并确定走廊或房间中的温度梯度。这些可用于对系统如何监控不同空间进行仿真，并始终确保舒适的温度。
在照明方面，Ansys Speos CAD集成型光学及照明仿真软件可以优化灯具布局，使用尽可能少的灯具实现最高亮度，从而节省能源。更重要的是，Speos软件能够在布线和灯具安装之前优化布局，因为在实际安装后就很难再纠正任何问题了。
Maxwell软件可用于捕获建筑内电梯、中央空调及HVAC系统可能产生的声学振动与噪声水平，从而为居住者提供更安静的环境。传感器经过基于仿真数据的训练后，仅根据风管系统噪声变化即可准确定位管道中的任何潜在问题。Maxwell软件还能对智能建筑运行所涉及的控制系统软硬件进行仿真，确保其在运行过程中不会发生短路或过热。
目前，物理和数字技术已发展成熟，能够有效管理和监测不同环境中的各类基础设施系统。展望未来，人工智能（AI）将驱动大量智能基础设施技术的发展，所有传感器输入都将由AI算法读取并解析。与汽车领域的“软件定义汽车”类似，我们很快将迎来“软件定义建筑”、“软件定义交通信息系统”和“软件定义水务管理系统”。
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