1、基于IPv6校园的 仪器设备能耗监控平台研究,01,02,03,背景,算法,系统架构与功能,04,相关工作,05,总结与展望,Part 01 背景,智慧校园和能耗监控,在以高校为主体的教育信息化建设进程中，实验室和设备管理成为智慧校园重要组成部分。然而，大多数高校的实验室与仪器设备的管理效率较低、成本较高，使得仪器设备利用率无法满足日益增加的实验需求。同时，仪器设备基础信息存在描述不规范、更新处理不及时、统计数据不准确等问题，导致数据存储查询存在设备信息孤岛的问题。,考虑到越来越多的仪器设备将接入校园网，需要提供更多的IP地址支持智能硬件的运行。但 IPv4地址的容量是极其有限的，尤其是在物联
2、网模式下，将面临地址枯竭的严重问题。,IPv6和监控平台,问题,1、监测仪器设备用电能耗； 2、控制仪器设备的用电。,解决方案,1、通过物联网和IPv6技术，部署智能硬件对仪器设备能耗数据进行计算和采集； 2、以层次化结构为指导设计了松耦合的平台体系结构，采用Web服务作为数据上传和硬件控制的中间件，提出了相关的能耗分析算法对数据进行处理和分析； 3、实现了基于IPv6的校园仪器设备能耗监控平台，通过图形化界面展示数据分析和统计结果，实时地显示仪器设备的能耗和运行状态。,Part 02 算法,1、待机状态分析算法，根据已知的仪器设备、仪器设备类型和一段时间的仪器设备运行功率等数据分析仪器设备的
3、运行状态； 2、采用机器学习方法，计算最低工作功率； 3、对采集的能耗数据进行实时分析，判断该仪器设备在某个时间是否处于待机状态。,当机器学习算法获得某仪器设备的最低工作功率Pm后，对该仪器设备每天的待机能耗、时间进行统计分析。,1、对于某一台仪器设备的某一天的能耗数据进行统计，可得出某仪器设备某天的能耗数据； 2、将该数据作为单独的数据项，得到所有仪器设备数据所形成的集合，称为仪器设备单日能耗数据。 3、对于所有的单日能耗数据的集合A，其包含所有设备的已经统计的每日能耗数据，p(A)表示A中满足p条件的所有元素的集合，那么，对于多维度组合查询算法而言，筛选出满足3个条件（学院/p、地理位置/
4、q、时间区间/r）的数据集合N可以表示为：N=p(A)q(A)r(A),Part 03 系统架构与功能,1、该平台共分为5个层次，从底层到高层依次为：硬件层、数据通讯层、服务层、控制层、用户交互层。 2、相邻层次之间通过接口相互调用，其中，平台数据通讯层的实现主要基于IPv6技术。,用户通过平台对仪器设备进行相关控制，同时可以多维度的查看仪器设备能耗统计情况。,1、对于仪器设备的控制通过控制硬件的供电实现； 2、仪器设备的供电均须通过仪器设备监控终端，其中供电端是校园供电电路，用电端是校园仪器设备； 3、该设计模式可以获取设备当前用电的电流、电压、功率等仪器相关数据，同时实现仪器设备的上电和断
5、电。,对仪器设备的控制流程包括：向硬件控制服务器发送控制指令，由硬件控制服务器向相关硬件转发指令。,1、采用B/S模式，基于SSH框架对数据进行存储、管理、分析和展示。 2、在数据分析方面，采用C#语言编程，使用三层框架(数据模型-业务逻辑-用户视图)实现对数据的统计和分析。 3、在Web服务方面，采用.Net编写实现Web服务对外发布访问接口。,Part 04 相关工作,在物联网的环境中，IPv4的地址正在逐渐耗尽。 胡光武等针对IPv6技术在物联网中的应用，提出了基于IPv6的源地址验证整体架构，基于该架构，设计了基于IPv6的物联网末梢网络分布式源地址验证方案。 葛敬国等提出了对于IPv
6、6过渡机制的过渡机制的评价的统一指标，对评价指标进行了对比和比较，提出了ISP(Internet Service Provider)网络的核心网和接入网IPv6过渡部署的策略。 可以预见，未来IPv6将是物联网的重要技术保障和发展方向。对于仪器设备能耗数据进行分析和挖掘，可以以支持决策、节能减排。,对物联网数据的分析和处理将有助于挖掘仪器设备耗能大户并制定相关能源利用策略。 王磊等人, 提出利用Hadoop分布式架构，结合建筑基本信息对公共建筑能耗数据进行数据挖掘的方法，对空调系统的电量消耗进行了能耗数据的挖掘和分析，对建筑节能提出了建议、提供了数据支持。 宋杰等人提出了一种能耗的度量模型和数
7、学表达，设计了系统能耗的测量方法，分析了若干云数据管理系统在执行数据装载、读取、查询、聚集和连接等操作时的能耗特征，提出了通过降低“等待能耗”而进行云数据管理系统的能耗优化。 王杰锋等提出运用数据挖掘技术对建筑能耗数据分析，设计物联网能耗数据智能分析系统验证数据挖掘理论研究的可行性。 牛星等设计了一款传感器网络节点能耗测量设备，它利用电流采样、高速模拟数字转换芯片和可编程逻辑阵列构成的功耗测量电路实现对节点功能的准确和连续的测量，并对测量结果进行进一步分析。,Part 05 总结与展望,总结,本文将物联网技术、IPv6技术和数据分析技术等综合运用到智慧校园的平台设计中，实现了基于IPv6的校园仪器设备能耗监控平台。 考虑到物联网设备在IPv4网络环境下地址匮乏，采用IPv6解决仪器设备监控硬件的地址管理问题。 采用机器学习方法设计的仪器设备待机状态分析算法和多维度组合查询算法，能解决仪器设备的状态监控、待机能耗计算、能耗统计等需求。,展望,在下一步工作中，将采用分布式的数据存储和大数据分析工具，对数据检索速度和数据展示方式进行优化，提高平台适应性和通用性，为进一步在国内高校推广提供技术指导和积累经验。,THANKS!,
