本发明公开了一种基于大数据的智慧变电站实时监控系统及方法，具体涉及电力设备监控技术领域，包括多源采集处理模块、动态拓扑更新模块、设备状态监测模块、故障诊断预测模块、设备寿命预测模块、能效分析优化模块以及远程运维调度模块；本发明能够实现高精度故障检测及隐性关联挖掘，提高变电站异常检测能力，有效优化变电站各电力设备的寿命管理；能够确保维护资源分配合理，提高设备可靠性，提升综合能效，减少碳排放，无需人工干预调整运行模式，提高优化效率，实现变电站智能化运行。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

本技术设计了高效功率控制算法，实现了低功耗低延时的无线传输。同时，由于计算任务在数据量和计算量上的差异，本技术实现合理高效的卸载决策，利于有效降低计算延时。可以为未来的通信网络中，计算卸载物联网设备通信节能提供底层的技术支持。

oneM2M是欧洲电信标准化协会（ETSI）联络美国、中国、日本和韩国的通信标准化组织，成立国际标准化组织，共同开展物联网业务层国际标准的制定。oneM2M协议是应用层中的上层协议，以HTTP、CoAP、MQTT等协议作为通信载体，将自己的语义封装在HTTP等应用层协议之中。NB-IoT是3GPP针对低功耗广覆盖类业务而定义的新一代蜂窝物联网接入技术，主要面向低速率、低时延、超低成本、低功耗、广深覆盖、大连接需求的物联网业务，NB-IoT物联网协议是低层协议，二者的关系如图1所示。图1 协议体系关系图 基于多协议转换的研究以及系统模型方案的设计与分析，提出NB-IoT设备接入oneM2M的系统模型，如图2所示。NB-IoT设备：搭载了NB-IoT芯片的一套设备，包含了数个传感器。运营商服务器：负责接收NB-IoT设备数据包，并将其存放于平台数据库中。协议转换节点：将NB-IoT设备信息接入oneM2M系统中的核心模块。oneM2M平台：具体保存资源以及对外展现资源的平台。图2 NB-IoT设备接入oneM2M系统模型架构 本成果基于NB-IoT和oneM2M标准，研究构建的工业互联网全系统通用技术，包括基于NB-IoT硬件系统的嵌入式开发及其低功耗的解决方案；NB-IoT终端与运营商云平台系统的协同通信机制；运营商云平台系统与oneM2M企业私有云平台的通信机制；oneM2M工业企业的数据的统一表示，实现工业互联网大数据的深度人工智能应用。

项目属现代农业技术领域，围绕农田信息快速感知、稳定传输和精准管控三大瓶颈难题，在植物养分/生理/病害信息快速感知，土壤水/盐/养分特性多维快速测试，农田复杂环境下信息无线稳定传输，基于作物生长需求的物联网环境调控和肥水药精准管理等核心技术取得了重大突破，自主研制了系列产品和系统，总体达到了国际同类研究先进水平，部分达国际领先水平。相关成果已经在全国20 多个省市的农田、果园与设施农业等推广应用，取得了重大经济和社会效益，对推动我国数字农业和农业物联网技术的发展具有重要意义。

oneM2M是欧洲电信标准化协会（ETSI）联络美国、中国、日本和韩国的通信标准化组织，成立国际标准化组织，共同开展物联网业务层国际标准的制定。oneM2M协议是应用层中的上层协议，以HTTP、CoAP、MQTT等协议作为通信载体，将自己的语义封装在HTTP等应用层协议之中。NB-IoT是3GPP针对低功耗广覆盖类业务而定义的新一代蜂窝物联网接入技术，主要面向低速率、低时延、超低成本、低功耗、广深覆盖、大连接需求的物联网业务，NB-IoT物联网协议是低层协议，二者的关系如图1所示。 图1 协议体系关系图 基于多协议转换的研究以及系统模型方案的设计与分析，提出NB-IoT设备接入oneM2M的系统模型，如图2所示。NB-IoT设备：搭载了NB-IoT芯片的一套设备，包含了数个传感器。运营商服务器：负责接收NB-IoT设备数据包，并将其存放于平台数据库中。协议转换节点：将NB-IoT设备信息接入oneM2M系统中的核心模块。oneM2M平台：具体保存资源以及对外展现资源的平台。 图2 NB-IoT设备接入oneM2M系统模型架构 本成果基于NB-IoT和oneM2M标准，研究构建的工业互联网全系统通用技术，包括基于NB-IoT硬件系统的嵌入式开发及其低功耗的解决方案；NB-IoT终端与运营商云平台系统的协同通信机制；运营商云平台系统与oneM2M企业私有云平台的通信机制；oneM2M工业企业的数据的统一表示，实现工业互联网大数据的深度人工智能应用。

随着集成电路的发展，功耗问题越来越成为制约的瓶颈问题。特别是在即将到来的万物互联智能时代，物联网、生物医疗、可穿戴设备和人工智能等新兴领域更加追求极低功耗，尤其是极低静态功耗。面向未来庞大的物联网节点应用的需求，极低功耗器件及其电路芯片受到越来越多的关注。受玻尔兹曼限制，传统晶体管的亚阈摆幅存在理论极限，这一限制是阻碍器件功耗降低的关键因素，基于传统CMOS晶体管的集成电路已经无法满足物联网节点等对极低功耗的需求。 本项目基于标准CMOS工艺研制新型超陡摆幅隧穿器件，并进一步研发具有极低功耗的物联网节点芯片。新型超陡摆幅隧穿器件采用有别于传统晶体管的量子带带隧穿机制，可突破亚阈摆幅极限，同时获得比传统晶体管低2个量级以上的关态电流性能，具备极其优越的低静态功耗性能。通过超陡亚阈摆幅器件及电路技术的研究和突破，可促进我国物联网芯片产业的发展，显著提高物联网节点的工作时间，具有重要的应用价值。

本实用新型提供了一种基于物联网的安防报警监控系统，其中所述烟雾传感器感测到烟雾后发送报警信号至所述中央控制器，所述中央控制器控制烟雾传感器对应的图像传感器打开，所述图像传感器将获取的图像信号通过所述ZigBee通信单元发送至所述中央控制器，同时通过所述4G通信单元将图像信号发送至智能手机，所述中央控制器通过显示屏显示所述图像信号并发送报警信号至所述报警单元执行报警；所述智能手机、中央控制器分别通过4G网络、ZigBee通信单元打开所述消防灯。本实用新型通过通过ZigBee通信单元实现系统的现场监控，

已有样品/n该项目从生活出发，通过用户思维、体验思维、平台思维和创新思维，给用户提供在家居空间的智能生活，重构出一种新形态的绿色生活方式。特色：1） 绿色，采用“光”的形式将家居设备连入互联网，不存在射频对人体的影响等问题；2）隐私性，“光”不能穿透墙壁，保证了智慧家居数据的安全性； 2）强壮的接入能力， 采用IPv6 技术，允许为每个接入的设备或传感器分配一个全球唯一的地址，可在互联网上直接访问具体的家居设备。该项目有如下成果：1）开发了IPv6 路由器端通信连接器,IPv6路由器完成和云服务的数

本监控系统通过对起重机重量传感器、幅度传感器、高度传感器及角度传感器等输出数据进行分析处理，实现对塔机工作时起重量、起重力矩、小车幅度、吊钩高度以及回转角度的实时监控，能自动、可靠的保证塔机的工作始终处在该塔机起重性能曲线所限的范围内，一旦探测到可能超载或超力矩时将先预警，直至报警，尽可能的避免因操作者的疏忽或判断失误而造成的安全事故，极大的保证了塔机的安全使用，同时该系统能够实时记录塔机作业中的危险工况，为事故分析处理提供可靠的依据。