基站机房的数字孪生多源数据融合平台设计及应用

通信世界网消息（CWW）通信基站作为移动通信网络的核心基础设施，长期暴露于室外环境，需要周期性巡检与维护。尤其是5G网络规模化部署后，站点数量不断增加、布局日益分散，传统以人工巡检、被动告警为核心的运维模式弊端凸显：资源分散、数据割裂、管理粗放，各类运维数据形成“信息孤岛”，无法统筹管控；故障处置依赖事后排查，系统缺乏风险预判能力，难以满足全局可视、精准管控、主动预警的智能化运维需求。

数字孪生技术能够构建基站物理环境的实时映射[1]，多源数据融合技术可整合动环监控、网管日志、历史告警等异构数据，两者相结合可推动运维模式从被动响应向精准预测、主动预警转变。本文结合数字孪生与多源数据融合技术，构建面向基站机房的智能运维平台，该平台采用“多源异构数据汇聚-双层融合处理”一体化架构，可形成“一站式巡检—告警联动—故障定位”的闭环，从而推动基站机房运维从被动处置向主动预防转型。

1 关键技术

1.1 数字孪生

数字孪生技术利用BIM（building information model，建筑信息模型）/GIS（geographic information system，地理信息系统）模型，开展基站机房物理实体三维建模，构建物理场景与数字模型的实时虚实映射。BIM承载机房内部设备精细化几何与属性信息，GIS实现基站集群空间定位，二者共同构建数字孪生静态空间底座。

1.2 多源数据融合

多源数据融合技术面向动环监控、网管日志、历史运维记录等各类信息，实现多源异构数据统一汇聚接入；依托双层融合处理架构，底层完成原始数据清洗、协议适配接入、统一编码等预处理，上层融合时空对齐、实体关联匹配、目录树节点生成、虚实映射等技术，实现静态模型与动态运行数据联动，为跨类型运维数据关联挖掘提供基础数据，为智能研判提供技术支撑。

2 平台总体设计

基站机房的数字孪生多源数据融合平台采用“五横两纵”框架，通过多源异构数据汇聚层兼容并标准化治理各类运维异构数据，在BIM/GIS模型孪生建模的基础上，可汇聚动环、网管、视频、设备、告警五类机房异构数据。数字孪生多源数据融合平台整体架构如图1所示。

图1 数字孪生多源数据融合平台架构

2.1 数据采集层

数据采集层通过摄像机采集基站机房及天面实景图像，录入CAD（computer-aided design，计算机辅助设计）工程图纸，并通过外部系统接口引入动环、网管、资产台账以及工单，为平台数字孪生提供基础数据[2]。

2.2 多源异构数据汇聚层

多源异构数据汇聚层利用BIM/GIS模型获得孪生空间模型信息[3]，并通过接收动环监控数据、机房网管数据、视频监控图像，以及设备、告警等文本类信息，完成多源异构数据的集中汇聚。

2.3 融合处理层

融合处理层作为平台中枢，负责数据标准化处理及算法融合。数据标准化处理通过协议适配接入、数据清洗纠错、统一编码及格式转换等，对汇聚层数据进行归一化、标准化处理。

融合算法基于统一空间坐标系与时间戳实现模型、设备数据的时空对齐，再通过孪生编码，建立三维模型与动环、网管、视频、工单等数据的关联关系，并生成“省—市—区县—机房—设备”的目录节点树用于支撑全层级查询，为上层业务提供坚实的孪生数据基础。

2.4 应用层

根据省级基站运维需求，实现一站式孪生巡检、多维度视图、孪生原子共享能力、融合呈现、对外共享等核心功能。

一站式孪生巡检：通过三维场景，实现机房内各专业设备的一站式孪生巡检，运维人员在现场可以通过平台完成各种专业设备的孪生映射操作，辅助进行数据治理。

多维度视图：可在三维场景下，实现“省—市—区县”不同层级机房、天面、机柜、U位（数据中心、机柜领域的标准化空间单位）、设备及板卡等资源的可视化。

孪生原子共享能力：通过数字孪生系统标准接口，提供孪生原子共享能力，为资源、动环、维护等系统筑牢数字孪生底座。

融合呈现：平台预留标准接口，支持将告警信息、温湿度环境数据、设备性能指标叠加映射至孪生三维场景中，实现多源数据的一体化、可视化展示。

对外共享：系统对外提供3D机房视图，并可直接嵌入其他应用中进行查看。

2.5 用户层

面向外部系统、管理人员及运维人员提供访问接口。

2.6 标准规范体系以及安全保障体系

作为整个架构的顶层纲领，为全层级、全业务及全流程提供规则、规范与安全支撑。

3 应用案例

以某省试点基站机房为例，详细分析数字孪生多源数据融合平台在实际运维工作中的应用。实践表明，该平台能够在三维场景下，实现“省—市—区县”不同层级机房、天面、机柜、U位、设备及板卡等资源的可视化，以及机房内各专业设备的一站式孪生巡检。一线巡检人员在现场通过拖拽方式，完成各专业设备的虚实映射操作，辅助进行数据治理。平台还预留标准接口，支持将告警信息、温湿度环境数据、设备性能指标叠加映射至孪生三维场景中，从而实现对物理世界的实时管控。

试点基站机房的验证结果表明，该平台可有效提升基站运维与资源管理效率：传统巡检模式下每年需要进行4次现场复核，平台应用后，利用三维一站式孪生巡检，结合移动端虚实映射，每年仅需1次现场复核；U位可视化结合智能推荐功能，实现U位错配率从15%降至3%，试点机房U位利用率由65%提升至82%。

4 结语

本研究面向基站机房的数字孪生多源数据融合平台，依托多源数据融合重构运维模式，可完成从被动运维到主动预判、实时管控的智能化升级，在大规模基站运维场景具有一定的推广价值。未来，本研究将深度融合AI大模型技术，完善多站点联动仿真分析能力，进一步提升平台的智能化、一体化运维水平。

参考文献

[1] 王珂, 姜春艳, 冯洁玉, 等. 基于数字孪生的5G基站故障预测方法研究[J]. 电信快报, 2025(10): 26-32.

[2] 罗珊珊, 冷佳. 基于数字孪生机房的三维可视化监控系统的设计与实现[J]. 计算技术与自动化, 2021, 40(1): 135-139.

[3] 胡嵩, 姜明冲, 黄安东, 等. 面向数字孪生城市建设的BIM+CIM多源数据融合关键技术研究[J]. 土木建筑工程信息技术, 2025, 17(S1): 119-125.