1引言改革开发以来，国内经济高速发展，对水、电等能源的消耗也在不断增加。
高校既是高等人才的聚集地也是能源消耗重要单位。
进入二十一世纪，高等院校的办学规模不断扩大，学校的基础设施建设（教学楼、实验设备、图书馆、宿舍）、生活、科研等各个方面对能耗的需求不断增加。
能源管理工作已近成为高校后勤部门一项重要工作。
目前，高校后勤部门对于能耗的管理普遍存在测量设备丢失、数据不准确、无法实时获取能源消耗数据，教学生活场所浪费水、电资源等问题。
由于后勤部门缺乏相应的技术人员，主要依靠人工抄录的方式获取数据。
这种方式获取的数据在实时性和准确性上无法得到保证。
随着计算机、互联网技术的快速发展，如何利用互联网思维实现对能耗的监控逐渐成为了关注的焦点。
对能耗的管理便捷化、实时化、简单化，势必需要建设一套全新的高校能源实时监控平台。
本文对高校能源实时监控平台进行了研究，利用Storm实时流处理计算框架为高校提供了实时数据监测、照明系统控制、空调系统控制、水资源控制等功能。
2能源实时监控平台系统功能高校能源实时监控平台通过实时采集水、电等能耗数据，利用Storm流计算框架对上报的数据进行处理，提供多维度的数据分析报表、警报预测、实时监控等功能于一体的监控平台。
高校能源实时监控平台主要涉及的功能模块：水资源管理、照明系统管理、空调系统管理、实时数据监测等。
2.1水资源管理对水资源的使用量监测和安装可用于远程控制的节水装置，实现全校水资源终端流量的统计和分析。
利用智能水表（具备实时上传水流量数据的水表）代替传统水表，实时上传水流量数据到监控平台的消息队列中（同时存储到持久化工具中），Storm流计算框架从消息队列中获取数据进行实时分析，将实时分析的结果存储在数据库中，同时利用图表展现在平台中。
通过对不同时段、不同季节、不同年月、极限条件下水流量数据的对比分析，掌握出高校水资源的使用情况。
如果发现水流量数据出现异常情况，平台将自动启动节水设备，同时发送短信给设备维修人员现场查看。
2.2照明系统管理对高校内部全部的照明用电进行实时控制和实时用电数据分析，实现对高校内部用电情况的实时监控。
利用智能电表（具备实时上传用电数据的电表）代替传统电表，将收集到的用电数据发送到监控平台的消息队列中，照明系统管理的实时数据监控模块对消息队列中的数据进行分析，在电数据出现异常（波动较大）的情况下，系统将会发出警报信息，同时发送短信给响应区域的设备维护人员进行检修。
同时照明系统管理模块通过对不同时段、不同季节、不同年月、极限条件下用电数据的对比分析，从而分析出高校能源实时监控平台建设与研究韦刚邢益军（南京工业职业技术学院，江苏南京21000）[摘要]资源节约目前已经成为了全球关注的焦点问题。
高校既是高等人才的聚集地也是能源消耗重要单位。
如何对高校内部能源消耗进行实时监控和科学化管理受到了广泛的关注。
本文对高校能源实时监控平台进行了研究，利用物联网技术实现对水、电等资源进行监控和管理，为高校的节能工作提供数据支撑。
高校能源实时监控平台利用Storm实时流处理计算框架为高校提供了实时数据监测、照明系统控制、空调系统控制、水资源控制等功能。
该平台对提高后勤部门能源管理水平，降低高校能源开销都具有非常重要的意义。
[关键词]实时监控；能耗；节能管理；远程控制中图分类号：TP311.52文献标识码：A文章编号：1008-6609(2016)12-0068-03——————————————作者简介：韦刚（1982-），男，江苏扬州人，硕士，实习研究员，研究方向为实时监控、节能管理、远程控制化。
--68高校内部照明用电情况。
2.3空调系统管理空调管理系统主要对空调工作过程中涉及的参数（室外温度、室内房屋面积、室内温度等）进行实时监控。
将上报的数据与空调在节能运行下工作参数进行对比，自动调整空调运行状态为节能运行。
同时空调系统管理模块通过对不同时段、不同季节、不同年月、极限条件下室内温度变化，从而分析出高校内部空调使用情况。
2.4实时数据监测实时数据监测模块主要实现对水、电等信息数据分类统计。
利用通信技术、互联网技术采集和分析能耗数据。
监控平台对能耗数据集中式存储，同时提供各种类型的查询、分析功能。
实现学校整体、二级学院和部门、建筑物在不同时间段、不同季度等多个维度的信息统计和对比分析。
按照时间节点生成数据分析报告，后勤管理人员根据数据分析报告可以快速定位节能位置，便于预测节能水平。
3基于Storm框架能源实时监控平台架构模式高校能源实时监控平台主要实现的功能包括了能耗数据的实时监控和远程节能控制。
利用无线通信技术实现了数据传输，利用Storm流计算框架实现数据实时计算，对水、电数据进行实时采集、传输、分析、存储、数据可视化等过程，实现对高校内部各部门、各教学楼宇、宿舍的水、电消耗实时监控并进行大数据分析，为部门决策提供数据基础、数据分析、节能方案规划等。
图1描述了高校能源实时监控平台工作流程。
图1描述了高校能源实时监控平台工作流程3.1Storm框架分析Storm是一个免费的、开源的、分布式、高容错性的实时计算系统。
Storm经常用于实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。
Storm集群主要由一个主节点（Nimbus后台程序）和一群工作节点（worker node）Supervisor的节点组成，通过Zoo-keeper进行协调。
Nimbus类似Hadoop里面的JobTracker。
Nimbus负责在集群里面分发代码，分配计算任务给机器，并且监控状态。
每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor 的节点。
Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动/关闭工作进程。
每一个工作进程执行一个topolo-gy的一个子集；一个运行的topology由运行在很多机器上的很多工作进程组成。
图2给出了Storm集群的架构图。
图2Storm集群的架构图（1）Nimbus主节点主节点通常运行一个后台程序——Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。
这个很类似于Hadoop中的Job Tracker。
（2）Supervisor工作节点工作节点同样会运行一个后台程序——Supervisor，用于收听工作指派并根据要求运行工作进程。
每个工作节点都是topology中一个子集的实现。
而Nimbus和Supervisor 之间的协调则通过Zookeeper系统或者集群实现。
（3）ZookeeperZookeeper是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。
应用程序实现实时的逻辑被封装进Storm中的topolo-gy。
topology是一组由Spouts（数据源）和Bolts（数据操作）通过Stream Groupings进行连接的图。
（4）WorkerWorker是运行具体处理组件逻辑的进程。
（5）TaskWorker中每一个spout/bolt的线程称为一个Task。
在Storm0.8之后，Task不再与物理线程对应，同一个spout/bolt 的Task可能会共享一个物理线程，该线程称为Executor。
图3给出了基于Storm框架能源实时监控平台的架构图。
--69图3监控平台架构图Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。
Storm也可被用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时将结果以流的形式输出给用户。
监控平台各部分主要功能描述：监控平台中的数据接入层主要负责对智能硬件实时上报的数据进行存储，作为Storm实时处理系统的数据来源。
同时也将原始数据存储在本地，作为数据备份。
Strom实时处理系统从数据接入层源源不断地获取数据，进入处理系统进行数据处理。
同时将处理后的结果存入Mysql或者写入HDFS（被Hadoop框架再次使用）。
HDFS，Mysql，Lustre组成了本地存储层，主要负责将分析完成的数据进行存储，并提供给Web端进行调用。
4结束语本文对高校能源实时监控平台的系统架构和系统功能做了详细的论述。
高校能源实时监控平台不仅节约能源，给高校带来巨大的经济价值，同时也促进了后勤部门对于能耗管理工作的改革和创新。
随着计算机、互联网技术的不断发展以及数字化校园的建设，传统的管理模块已经无法适应智能化校园的需求。
利用高校能源实时监控平台可以充分展示整个高校内部的能耗情况，为决策者的决策提供强大的数据支撑。
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