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智慧校园的目标是建设基于互联网、物联网和大数据技术的现代化校园。在不断推进以高校为主体的教育信息化进程中，智慧校园成为教育信息化的重要组成部分[1-5]。在数据信息化的大背景下，建设智慧校园是必然趋势，其中实验室与设备管理是智慧校园建设的重点之一。然而，大部分高校的实验室与仪器设备的管理效率较低、成本较高，数据处理和存储存在设备孤岛的问题，设备信息不透明。对于有效的数据信息的分析利用效率较低，同时存在资源能源浪费的问题。对于仪器设备基础信息存在描述不规范、更新不及时、统计数据不准确等问题。 因为，为了实现高效地监控和管理仪器设备的能耗，实现精细化管理，提高资源利用率。本文重点研究仪器设备能耗监控方法，涉及Web服务方案、仪器设备监控方案、仪器设备控制方案和数据分析算法。通过硬件模块对校园内的各种仪器设备进行监控和管理，实现智慧校园建设。在基于物联网的仪器设备监控、数据采集的基础上，采用数据挖掘和数据分析技术，监控仪器设备的运行状态、运行时间等数据。同时，考虑到越来越多的仪器设备将接入互联网，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，在当前物联网模式下，面临着地址枯竭的严重问题[6-8]。为了解决IPv4地址短缺问题，采用IPv6地址的方式对物联网监控硬件进行部署。 本文第1节介绍基于IPv6的校园仪器设备能耗监控平台系统架构设计；第2节讨论本文涉及的关键技术；第3节介绍平台实现与原型；最后是本文的相关工作与总结展望，并指出了今后的研究方向。 1 基于IPv6的校园仪器设备能耗监控平台系统架构设计 1.1系统架构设计 校园仪器设备能耗监控平台综合运用了物联网、IPv6、数据分析术、Web服务等技术，设计了一个分层的软件体系结构[9]，使得各模块功能高内聚和低耦合。如图1所示，该平台共分为五个层次，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。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采用了IPv6以及IPv4/IPv6地址过渡技术。 图1 平台功能的层次结构 1）硬件层主要实现硬件控制以及仪器设备运行数据的采集。包含监控终端、通讯模块和传感器三个部分。其中，仪器设备监控终端采集仪器设备的能耗数据、控制仪器设备开关机，均通过调用相应的接口实现。 2）数据通讯层主要实现硬件层调用上传能耗数据、接收控制模块向硬件层传递的硬件控制指令。服务层调用数据通讯层的接口获取数据；数据通讯层作为服务层和硬件层的中间件，进行数据和命令的传递；硬件层通过通讯模块和数据通讯层进行交互，将仪器设备的实时能耗数据上传。 3）服务层以Web服务的形式协调控制层和数据通讯层的工作[10]，其中数据通讯层调用Web服务上传数据到控制层，用于数据处理、数据分析和数据展示，硬件控制调用Web服务控制仪器设备的开关机。服务层调用数据通讯层的数据接口获取数据，并且接收控制层的指令。 4）控制层负责接收服务层的数据，对数据进行分析并传递分析结果到用户交互层，接收硬件控制命令并且向下层传递。控制层主要实现对于已经采集的数据的处理、分析和展示以及对于硬件的控制，包括展示实时功率、仪器设备运行状态、历史数据统计等。 5）用户交互层是面向用户的。用户的需求从功能上看，分为实时功率、仪器设备运行状态、历史素具分析和硬件控制四个部分。采用接口访问模式实现数据分析展示的需求，包括按年月日统计，按行政单位统计展示，按实验室层级进行统计展示。 1.2 平台功能模块 用户通过该平台对能耗监控硬件进行相关的控制，查看多维度的仪器设备能耗统计情况。如图2所示，该平台主要分为硬件控制功能和数据展示功能两个主要模块。 图2 仪器设备能耗数据监控平台主要功能图 在数据展示模块中，智能硬件采集仪器设备的能耗数据，通过Web服务向数据库传递数据。数据分析模块调用数据库数据进行数据分析，并将分析结果重新放入数据库中。当用户调用数据展示接口时，接口收到查询请求，在数据库中的提取相关数据分析结果，通过接口将数据返回给用户。 在硬件控制模块中，用户通过该平台发出硬件控制指令，硬件控制模块调用相应的Web服务，Web服务向硬件控制服务器发送控制命令，实现对硬件进行控制。如图3所示，对于硬件的控制是通过控制仪器设备监控硬件实现。每一个仪器设备的供电均必须通过该硬件，其中供电端是校园供电电路，用电端是校园仪器设备。在这个设计中，校园设备的供电必须经过仪器设备监控终端。该设计模式可以获取仪器设备当前的电流、电压、功率等数据，同时可以通过继电器的开和关的控制实现对仪器设备的上电和断电。 图3 仪器设备监控终端供电流程 硬件控制模块主要是通过仪器设备监控终端实现对仪器设备的控制。对仪器设备控制通过向硬件控制服务器发送数据、硬件控制服务器向硬件发送命令实现。如图4所示，对于硬件的控制主要包含对仪器设备的断电、电源供电（开机和关机）和取消上条命令3种命令。其中对于开机命令，又分为预约开机和预约开机两种，但是预约开机和立即开机均调用预约开机Web服务，处理方式为立即开机时传递的预约开机时间为当前时间，预约开机则传递实际的预约时间；同样的预约关机和立即关机的处理方式类似。例如，禁止仪器设备开机则通过仪器设备控制的关机功能对仪器设备监控硬件进行断电。取消命令的作用则是取消指定的预约命令。 图4 仪器设备控制模块 如图5所示，数据展示模块主要分为三个部分：仪器设备实时功率、仪器设备运行状态分析、历史数据分析与展示。对仪器设备的电能消耗情况进行，实现节能减排、数据分析挖掘的目的。其中历史数据分析与展示模块可以对某个学院、某个实验室或者某个单个的仪器设备的能耗数据、运行时间数据等进行分析和统计。 图5 数据展示模块
校园仪器设备能源监控平台的实现是基于J2EE进行开发的，采用Web服务进行数据采集和仪器设备控制、采用WPF（Windows Presentation Foundation）框架进行数据分析。其中关键技术主要包含三个方面： 1） 能耗检测与数据分析技术，主要处理大数据特征分析和展示能耗数据，如待机能耗分析算法等； 2） IPv6技术，主要解决现有IPv4地址短缺问题以及IPv6和IPv4的地址互转及兼容问题。 2.1 仪器设备待机状态分析算法 待机状态分析算法，主要采用机器学习方法，通过已知的能耗数据对仪器设备进行实时分析。分析该仪器设备在某个时间是否处于待机状态。该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运行状态。如算法1所示，实现描述如下： 通过对设备的初始化最低工作功率进行设定，然后通过多组训练数据修正最低工作功率，根据最低工作功率和实时监控获得的数据进行对比分析，从而判定该仪器设备的运行状态。算法的输入部分分为学习状态和置信状态两个部分，在学习状态通过训练数据和设备的基础数据得出该设备的最低工作功率Pm。其中T 在算法的执行过程中P0 保持稳定的次数，当T 得到最低判定次数Tm 时，确定此时的P0 为Pm ，进入置信状态；过程中不断通过训练数据校正P0 ，当对于运行状态的单方向（偏高或者偏低）达到质疑次数UB 时，通过产生质疑的数据的平均值修正P0。Vl为最低工作电压Vh为最高工作电压；Il为最低工作电流Ih为最高工作电流；p-为偏低质疑次数，p+为偏高质疑次数， PL为偏低平均功率， PH为偏高平均功率。在置信状态时通过对比实时功率Pn和最低运行功率Pm判断是否处于待机状态。 2.2 能耗分析 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。如算法2所示，实现描述如下： 算法通过对比实时功率P和最低运行功率Pm判断是否处于待机状态。当判定处于待机状态时，将待机时间△t进行累加，累计运行结果为T ，累计待机能耗为E。可以根据算法2类，将运行能耗和待机能耗进行叠加即为仪器设备的总能耗数据。 2.3多维度组合能耗统计算法 对于某一台仪器设备的某一天的能耗数据进行统计，通过相应计算处理即可得出某仪器设备某天的能耗数据，将该数据作为单独的数据项，所有的仪器设备的数据形成集合称为仪器设备单日能耗数据。然而，再进行仪器设备能耗数据统计分析时，需要按照不同的维度，如：学院、地理位置、时间区间等进行组合对能耗数据进行统计。多维度组合能耗统计算法，实现从学院、地理位置和时间区间三个维度的组合查询，从而反馈出相应的能耗统计结果。如算法3所示，实现描述如下： |
