0 引言

隨著國家經(jīng)濟快速發(fā)展，鐵路、航空、輕軌、地鐵、公路等公共交通形成的便捷物流和高速客運對經(jīng)濟發(fā)展的推動越來越重要，公共交通運載人次和運輸量不斷創(chuàng)新高，確保公共交通的安全、可靠、經(jīng)濟運行就更緊迫，對公共交通安全用電也就提出更高要求。公共交通所在場所，往往是物流、人流密集地區(qū)，公共交通安全用電事故可能會波及經(jīng)濟發(fā)展，甚至影響社會穩(wěn)定；公共交通用電運營具有不可中斷、必須提前預判預警、能快速反應處置等特點；同時，隨著公共交通電氣化發(fā)展和智能化社會快速推進，公共交通設備運維能力取決于電氣設備運維管理系統(tǒng)的信息化、智能化，將直接影響公共交通安全用電。對交通運營企業(yè)來說，交通安全用電擁有一票否決權(quán)。

本文結(jié)合公共交通領域智能安全運行監(jiān)管的實際案例分析，探討研究在電氣設備與物聯(lián)網(wǎng)、“互聯(lián)網(wǎng)+”、AI 大數(shù)據(jù)技術(shù)融合下，通過公共交通系統(tǒng)運維管理智慧服務平臺，能實現(xiàn)對整個公共交通行業(yè)電氣設備安全用電狀態(tài)進行實時全域監(jiān)控，對防止電氣火災、及時排除電氣故障、保證公共交通系統(tǒng)人員及設備的安全具有重要的實用價值。

診斷多重共線性的方法常用的是方差膨脹因子（VIF）法，可根據(jù)方差膨脹因子（VIF）的大小進行判斷。一般地，當0＜VIF＜10時可認為指標不存在多重共線性。借助SPSS，計算結(jié)果如表4：

1 公共交通安全用電瓶頸

公共交通電氣安全事故造成的損失在全部安全損失中占據(jù)主要位置，而電氣設備的過高溫度和電火花及電弧是引起電氣安全事故的直接原因。因此，采集公共交通安全領域電氣設備的剩余電流、電壓和線纜上的溫度等數(shù)據(jù)，以此為依據(jù)判斷電氣設備是否出現(xiàn)短路、漏電或過溫情況，從而判斷電氣設備是否出現(xiàn)安全風險，這是至關重要的。

2.2 患者甲狀腺結(jié)節(jié)消融區(qū)液化性壞死發(fā)生時間與臨床表現(xiàn) 11 枚甲狀腺結(jié)節(jié)消融區(qū)液化性壞死發(fā)生于術(shù)后 14～28 d，4 枚發(fā)生于術(shù)后 29～35 d，3 枚發(fā)生于術(shù)后第 36 天。18 枚甲狀腺結(jié)節(jié)消融區(qū)液化性壞死的首發(fā)癥狀均為消融區(qū)相應頸部體表皮膚紅腫變硬，并非消融針穿刺點紅腫（圖1A），腫脹多繼續(xù)加重，局部隆起，最后紅腫范圍擴大直至覆蓋穿刺點，其中 6例患者頸部皮膚破潰后有黃白色黏稠液體從原皮膚穿刺點流出（圖1B）；最嚴重者可形成頸部腫塊狀隆起，并可見皮膚多處破潰（圖1C）。18例患者均無發(fā)熱等全身癥狀，血常規(guī)示白細胞計數(shù)及比例均在正常范圍。

公共交通安全電氣設備運營安全數(shù)據(jù)監(jiān)測，正在由原來大部分靠人工巡檢辨識，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椴糠挚渴殖盅矙z設備收集，并由經(jīng)驗豐富的電工進行預警判斷。但仍然存在一些重要的瓶頸：事前運維缺乏準確及時定點巡察分析、預告預警機制、事故處理時可實時執(zhí)行的預案；事中反應呈現(xiàn)對事故響應慢、處理周期長、故障定位難等問題，甚至可能出現(xiàn)人為誤操作；事后總結(jié)缺乏全過程故障產(chǎn)生原因追溯記錄、無法實時記錄追蹤判斷故障處理過程。

當前我國雖然已經(jīng)出臺了相應的法律法規(guī)來規(guī)范市場，但是對于企業(yè)發(fā)展來說，要降低財務風險，需要建設符合企業(yè)運行以及發(fā)展戰(zhàn)略的規(guī)章制度，并且在規(guī)章制度的建設中要涵蓋企業(yè)運行中的各個系統(tǒng)。但是就實際情況來看，當前的很多企業(yè)只應用出臺的法律法規(guī)指導企業(yè)的運行和發(fā)展過程，這種企業(yè)自身規(guī)章制度不全面的現(xiàn)象必然會導致企業(yè)無法有效規(guī)避互聯(lián)網(wǎng)金融財務風險。

隨著全國公共交通加速擴張和社會對交通安全事故零容忍的需求，通過智能化監(jiān)管手段，確保交通安全用電不間斷、增強抵抗外界自然因素的能力、“源網(wǎng)荷儲”綜合利用的提升，以盡早實現(xiàn)“雙碳”目標，這些因素都體現(xiàn)出加速解決公共交通安全用電瓶頸的迫切性。

2 公共交通安全用電的智慧解決方案

ie-Cloud利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈、能源互聯(lián)網(wǎng)等先進技術(shù)，研究多能深度融合和應用的模型設計，通過對能源站（含變配電站和電氣設備）進行智能化改造，實現(xiàn)包括電力能源在內(nèi)的能源監(jiān)管、智能調(diào)度、智能運維、能效分析、預判預警、需求側(cè)管理等功能，為能源運營提供用能安全和可靠系統(tǒng)解決方案。作為ie-Cloud 核心功能模塊的“電站衛(wèi)士”配電智能運維，是傳統(tǒng)電力運維結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)產(chǎn)生的新型電力電氣設備運維管理模式，通過分布在配電房和電氣設備內(nèi)的各類傳感器、采集與通信設備，將各種電氣信號、運行參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)傳送到運維服務平臺上，實現(xiàn)配電房和電氣設備的狀態(tài)檢測、異常報警、預報警，大幅度提高公共交通安全用電設備的安全運行保障。

本文統(tǒng)計的文章中，中文分詞技術(shù)的發(fā)展與搜索引擎技術(shù)研究和發(fā)展緊密相關，2003-2009 年同時包含分詞與搜索引擎的文章占約16%，之后中文分詞技術(shù)開始逐漸向各個應用領域滲透，如互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)等，至2015 年同時包含分詞與搜索引擎的文章只有8%，分詞技術(shù)更多的與情感分析、文本分類、專業(yè)語料庫等聯(lián)系起來。這個統(tǒng)計結(jié)果也支持分詞技術(shù)發(fā)展相對成熟，并逐漸到各個領域推廣應用的現(xiàn)實情況。

2.1 ie-Cloud架構(gòu)[1]

將大數(shù)據(jù)AI 分析技術(shù)融入公共交通變電站和電氣設備的運維管理中，實現(xiàn)由傳統(tǒng)的運維異常和缺陷管理人工被動告知、現(xiàn)場單一人員經(jīng)驗判斷、事后狀態(tài)評價的被動運維檢修模式，轉(zhuǎn)變?yōu)榛谧冸娬竞碗姎庠O備多維數(shù)據(jù)資源池的趨勢分析、智能診斷的主動預警模式，分級分類主動推送預警信息，提升運維檢修的準確性、及時性。

2.2 ie-Cloud關鍵技術(shù)及創(chuàng)新點

ie-Cloud 通過“電站衛(wèi)士”（見圖3），代運維某航空集團的電站，實現(xiàn)實時監(jiān)管公共交通用電用能運行工況，監(jiān)測電氣設備設施安全運行，用電隱患提前預警，預警告警實時診斷，即通過數(shù)據(jù)智能校驗形成自動分析判別，及主動智能預警，形成完整的云運維安全服務，有效快速排除安全隱患，避免斷電造成損失，有利于企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展和安全服務。

IEC-61970 電力自動化能量管理系統(tǒng)的公共信息模型（COMMON INFORMATION MODEL ，CIM）是比較成熟的電力模型體系。ie-Cloud 以IEC-61970 模型為基礎，對其他能源體系對象化、抽象化、派生迭代，形成多能融合全景能源一體化模型（Energy-CIM，e-CIM），在平臺邊緣計算側(cè)對接入的數(shù)據(jù)進行歸并、標準化入庫，在云中心對外各種場景中應用提供統(tǒng)一模型、統(tǒng)一接口的數(shù)據(jù)服務。

2）基于“云-邊-端”的分布式彈性接入支撐（DCMT）設計

針對公共交通領域安全用電，ie-Cloud具備以下5點核心功能，分別是：

3）開放式應用發(fā)布環(huán)境

在小山坡的山腰僻靜處，范崢崢轉(zhuǎn)身偎依到賈鵬飛的懷里，兩人緊緊地摟抱在一起。日夜的思念，今天居然在山野團圓，真的，說農(nóng)民工建設了城市，可是這小城卻沒有我們夫妻的一張床啊。喘著粗氣的賈鵬飛邊說邊轉(zhuǎn)過范崢崢的身子，讓她抱住一棵大樹，然后從后面褪下范崢崢的百褶裙子……

平臺從數(shù)據(jù)層提供各種能源數(shù)據(jù)基于e-CIM模型的標準化處理、數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)存儲，對數(shù)據(jù)層提供標準化數(shù)據(jù)服務；在服務層，提供授權(quán)校驗機制、消息優(yōu)先等級機制、內(nèi)存快速檢索機制、全網(wǎng)同步機制、數(shù)據(jù)完整性校驗機制等強健底層支撐體系，對外提供可擴展服務；在表現(xiàn)層，平臺對各能源模型進行對象化、標準化處理，提供接線圖、地理圖、組態(tài)圖、視頻集成、物聯(lián)網(wǎng)集成等微服務、組態(tài)化產(chǎn)品，對外提供統(tǒng)一接口服務。開放式應用發(fā)布環(huán)境的三個層次見圖2。

2.3 平臺應用功能

ie-Cloud終端實現(xiàn)單節(jié)點的數(shù)據(jù)采集、分析判斷、統(tǒng)計分析，為邊緣計算側(cè)提供第一手數(shù)據(jù)；邊緣計算側(cè)實現(xiàn)規(guī)約集成、各節(jié)點數(shù)據(jù)匯聚、原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)接入，形成就地運行系統(tǒng)能源數(shù)據(jù)實時采集、處理、存儲、運行、展現(xiàn)的完整體系，同時與云中心同步數(shù)據(jù)；平臺云中心實現(xiàn)無限多個能源站點、配變電站、電氣設備的海量接入、數(shù)據(jù)匯聚、儲存、同步，對外提供數(shù)據(jù)服務和綜合展現(xiàn)應用。

1）自動分析判斷模式

將深度學習、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)應用到公共交通變電站和電氣設備的數(shù)據(jù)智能校驗中，實現(xiàn)由傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗主觀判斷的識別模式，轉(zhuǎn)變?yōu)榛跇藴史煞ㄒ?guī)、專家經(jīng)驗數(shù)據(jù)模型、歷史數(shù)據(jù)庫等的自動分析判別模式，減少判斷失誤、提高生產(chǎn)力、減輕變電站運維工作量。

2）主動智能預警模式

ie-Cloud采用“云-邊-端”分布式彈性接入架構(gòu)，各司其職，有效緩解云中心的運行壓力。云中心采用去中心化思想，多中心地位等同，同步運行、同步備份、互為支撐，有效解決網(wǎng)絡斷網(wǎng)、數(shù)據(jù)異常、海量數(shù)據(jù)響應低速、并發(fā)低效等問題。ie-Cloud對下層數(shù)據(jù)采集匯聚層提供標準化處理，對上層SaaS 應用提供統(tǒng)一對外結(jié)構(gòu)；自主開發(fā)采用弱相關的微服務組件設計，IaaS層滿足即插和簡單配置即用需求、PaaS 層實現(xiàn)能源站接入即用和表現(xiàn)層及時展示需求、SaaS 層實現(xiàn)各種能源應用的搭積木開發(fā)展示，滿足第三方集成開發(fā)商各種能源系統(tǒng)快速開發(fā)應用需求。ie-Cloud架構(gòu)見圖1。

此時，丈夫的態(tài)度至關重要，無謂的抱怨只會帶來更糟的結(jié)果。作為丈夫，最好的做法應該是主動承擔起照顧孩子的義務，并盡力去開導寬慰妻子。在產(chǎn)后抑郁這個問題上，愛是融化不良情緒的最佳處方。

2015 年11 月6 日凌晨，平臺報警某火車南站交通樞紐總所內(nèi)某饋線十一柜216高壓開關供電故障，高壓進線總柜21開關保護跳閘。

將人工智能技術(shù)引入公共交通變電站和電氣設備運維工作的設備故障判別、檢修計劃管理中，實現(xiàn)由傳統(tǒng)的高度依賴人員責任心和能力的經(jīng)驗決策模式，轉(zhuǎn)變?yōu)橐劳羞\維知識庫和分析算法模型的用電智能決策模式，機器AI 智能判斷故障異常，主動推送運維處置措施建議，自動生成分析報告，輔助運維管理。

在研究中發(fā)現(xiàn)，單一分析基因與性狀的關聯(lián)很難模擬真實的情況，這也可能是豬繁殖性狀的遺傳力比較低的原因之一。但是，在動物生物技術(shù)團隊前期對母豬的超排研究中，利用PMSG＋hCG組合進行超排處理，可以得到大量的卵母細胞／胚胎，并且超排試驗經(jīng)過近30年的重復發(fā)現(xiàn)結(jié)果一直很穩(wěn)定。這說明在母豬的繁殖上，母豬的“垂體－下丘腦－性腺”這條激素調(diào)控軸是起主導作用的。

4）云運維安全服務

“電站衛(wèi)士”主要實現(xiàn)公共交通變電站和電氣設備安全運行維護保障的業(yè)務支撐，包括預警分析、報警處理、運維排班、工單管理、巡檢管理、缺陷管理、工作票、操作票、試驗管理等，為用戶安全用電提供運維支持服務。

5）云消防安全應急處理

更老一點的徽式宅子是有天井的，還有畫窗和閣樓。郭村這樣帶天井的老宅已不多了，也不再住人，空在那里，里面堆著些鄉(xiāng)間常見的物什：做茶葉的器具，耕田種地的器具。

“電站衛(wèi)士”主要實時展現(xiàn)收集煙感、明火、有毒氣體、溫濕度、水浸、漏電流、過載過流等安監(jiān)消防數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)進行公共交通安全用電運行智能決策分析，輔助安全預警預判及應急處理。

2.4 平臺在公共交通安全用電中的成功應用

ie-Cloud在公共交通領域投產(chǎn)使用以來，大量應用于航空、火車站、地鐵、公交場所、園區(qū)充電場所，為包括中國商飛、南京火車南站、常州火車站、上海地鐵等近百家用戶提供了智慧用電安全、綠色低碳解決方案和相關服務，通過平臺系統(tǒng)預測預判分析，多次發(fā)現(xiàn)并排除安全隱患，避免了重大事故發(fā)生，得到了用戶的肯定和認可。

3 公共交通安全用電案例

3.1 航空領域——自動安全預警

1）基于e-CIM 的多能融合全景能源一體化模型構(gòu)建

2019年12月27日，公司監(jiān)控值班室ie-Cloud報警航空集團公司龍華園區(qū)高配站8號配電柜一處B 相電流出現(xiàn)異常，觸發(fā)監(jiān)控平臺過流預警。平臺自動向值班員和值班負責人發(fā)送報警信息，結(jié)合運維知識庫和專家歷史知識庫自動形成運維預案。公司值班技術(shù)人員迅速調(diào)集現(xiàn)場錄像和相關數(shù)據(jù)進行故障判斷，同時向業(yè)主單位進行匯報，結(jié)合運維預案給出最終運維處理方案。通過APP 自動創(chuàng)建運維工單和備品備件清單，指定運維人員領取備件后，攜帶維修工具，進行現(xiàn)場消缺。經(jīng)過快速最優(yōu)化合理處置，最終成功消除了集團公司安全用電隱患，避免了重大火災事故發(fā)生。

ie-Cloud 通過四個“一”來自動實現(xiàn)公共交通安全用電預警。

公務員薪酬統(tǒng)一、完整、有效的數(shù)據(jù)是公務員薪酬市場化改革的前提和基礎。我國公務員工資改革已經(jīng)經(jīng)歷了四次，更多的地改革著眼于薪酬的內(nèi)部公平性，雖然《公務員法》中也明確提到了公務員薪酬市場化的內(nèi)容，但是一直無法落實到位，其中主要原因是，數(shù)據(jù)的碎片化帶來統(tǒng)計的難度，市場就業(yè)人數(shù)無法準確獲得，支付方式的不同，計算口徑的差異以及管理部門的不同等問題，都導致無法提供統(tǒng)一、完整、有效的薪酬數(shù)據(jù)，以至于對于每年政府發(fā)布的各行業(yè)平均工資水平數(shù)據(jù)，遭到太多的吐槽，很多的人認為自己被平均了。

1）搭建一個平臺。搭建配電和電氣智能運維管理平臺，實現(xiàn)變配電站房、電氣設備等用電信息全覆蓋。

2）建立一個中心。建立用電設備智能運維管理服務中心，中心施行7×24 h運行值班，實現(xiàn)對用電設備的集中管控和服務。

3）培養(yǎng)一支隊伍?；ヂ?lián)網(wǎng)化“線上運維+線下服務”支撐團隊，提供故障搶修、日常巡檢、預試定檢等線下運維業(yè)務。

4）形成一套模式。采用動態(tài)拓撲技術(shù)，通過對母線、變壓器、斷路器的電流、電壓、諧波等運行狀態(tài)和參數(shù)的監(jiān)控，構(gòu)建自動預警告警、自動故障報修等一站式監(jiān)控運維管理流程，通過WEB系統(tǒng)+移動APP，構(gòu)建安全用電智能運維服務體系，從傳統(tǒng)的單點值守模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤艾F(xiàn)場+集控中心+移動班組”的全新模式，為公共交通安全用電的配電站和電氣設備提供多重、實時、可靠的安全保障。

首先，小額訴訟置于簡易程序之中，導致小額訴訟沒有獨立的程序，難以滿足小額訴訟的特殊需求。因為立法雖規(guī)定小額訴訟，卻沒有小額訴訟程序，這不僅使得小額訴訟無法可依，而且還可能使它難以發(fā)揮其制度設計之初的功能，比如及時快捷地化解大量的小額糾紛。

3.2 某火車站南廣場——快速應急反應

2018年8月21日，ie-Cloud發(fā)出告警：某火車站南廣場電站400 V1段5號柜斷路器從合到分（見圖4）。調(diào)度中心值班員發(fā)現(xiàn)告警后，立即與該鐵路局分中心現(xiàn)場運維人員核實情況。調(diào)度值班員隨即通過平臺，調(diào)閱該電站運行曲線和一次接線圖，發(fā)現(xiàn)三相電流跌落為0，斷路器動態(tài)顯示分閘，判斷為非計劃性停電。平臺隨即啟動快速應急反應，派發(fā)搶修工單給火車站運維人員現(xiàn)場處理?，F(xiàn)場運維人員手機APP 上收到工單通知后，立即趕到現(xiàn)場，經(jīng)勘查發(fā)現(xiàn)CT短路造成了跳閘，立即啟動故障維修程序，更換備件，經(jīng)過近1 小時的搶修，完成故障修復送電。

3.3 某火車南站——緊急搶修通電

3）運維智能決策模式

ie-Cloud 第一時間分級（分管領導+用電管理層+值班電工）發(fā)出多重（WEB端+手機APP+短信）跳閘和云消防安全應急告警信息，并自動形成搶修方案（預案），同時通知搶修小組和備品倉庫，即系統(tǒng)自動啟用自動分析判別、主動智能預警、運維智能決策模式。

平臺值班人員隨即響應，通過平臺的視頻回放功能，遠程確認現(xiàn)場，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場發(fā)生了開關柜爆炸嚴重事故（見圖5），云消防安全應急處理已經(jīng)自動運行，現(xiàn)場可控。隨即啟動云運維安全服務搶修流程，通知“移動運維檢修試驗班組”立即行動，并協(xié)調(diào)值班專家在線診斷，通過系統(tǒng)告警和故障錄波等分析功能，初步判斷出故障原因，形成搶修方案（定案），并在搶修人員趕赴現(xiàn)場途中給出了處理建議，同時運送搶修備品備件到現(xiàn)場。

“移動運維檢修試驗班組”攜帶專用工具到達現(xiàn)場，搶修備品備件隨后也送到，維修人員迅速完成故障隔離，更換備品備件，按要求實施倒閘操作，該火車南站交通樞紐總所恢復供電。

該火車南站交通樞紐總所從發(fā)現(xiàn)故障，到故障處理完成恢復供電，全程用時僅1 h 10 min，未對該火車南站的正常運行造成影響。

楊譯：“You ungrateful thing!Like the dog that bit Lü Dongbin---you bite the hand that feeds you”

ie-Cloud內(nèi)的設備臺賬、運行記錄、故障信息，在緊急搶修通電過程中，能幫助快速診斷、組織備品備件、完成搶修，恢復供電；平臺根據(jù)數(shù)據(jù)自動化智能校驗自動提供搶修預案，也可提供“集控中心+APP+專家坐席”等多種方式，為公共交通安全用電提供專業(yè)技術(shù)保障。

更重要的是，人工智能擁有獨特的非人能力，這使得人工智能和人類工作者之間的區(qū)別不僅僅是程度上的差異。人工智能所具有的兩種特別重要的非人能力是連通性和可更新性。

4 總結(jié)

本文分析了公共交通安全用電目前面臨的瓶頸，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)AI大數(shù)據(jù)等工具，提出ie-Cloud（電站衛(wèi)士）在公共交通運行中安全用電的解決方案，展示平臺在自動安全預警、快速應急反應、緊急搶修通電三方面的典型案例，說明智慧能源云平臺是能帶給公共交通安全用電更安全的運維模式平臺。

ie-Cloud在公共交通安全用電運維上，部分關鍵環(huán)節(jié)仍需靠人工確認和執(zhí)行維修方案。為增加平臺的智慧化，提高安全用電的水平，今后平臺研究方向主要有2個：

1）公共交通安全領域出現(xiàn)的各種干擾和事故，有許多是無法預測和控制的，因此，在干擾或事故下，對公共交通最大安全承受能力的判斷，即安全評價是必須的。也就是說模擬預想事故下平臺的靜態(tài)和暫態(tài)響應中預想事故的篩選是個難點，往往依賴人員的運行經(jīng)驗來篩選，故而，AI 和大數(shù)據(jù)分析作為預想事故篩選工具，還需進一步發(fā)展完善。

2）公共交通安全用電事故發(fā)生后，需要在最短時間內(nèi)恢復平穩(wěn)供電，但不恰當?shù)幕謴晚樞蚩赡芤鹦碌氖鹿?，現(xiàn)階段還是人工判別執(zhí)行。因此，采用智能化恢復技術(shù)，結(jié)合歷史庫、智能校驗、AI 算法、數(shù)字孿生技術(shù)，確保正確的恢復動作，是公共交通安全用電系統(tǒng)中的重要研究方向

。

公共交通安全用電水平的提升，依賴近年來新興技術(shù)的成功發(fā)展；新技術(shù)的成功，依賴更多場景更多案例更多數(shù)據(jù)。只有通過收集大量實踐案例數(shù)據(jù)，輔以更加“聰明”的人工智能核心算法，永無止境地追求更高級別的人工智能，才能使公共交通安全用電變得更智能、更可靠。

[1]蔣曄，邵燕，張勇躍.一種基于分布式架構(gòu)的綜合能源服務平臺系統(tǒng)[P]：2018111795744.公告號：CN109379420B.

[2]蔣曄，邵燕，張勇躍.一種基于元數(shù)據(jù)的綜合能源一體化e-CIM模型設計方法[P]：CN201811179584.8.公告號：CN109272248A.

[3]蔣曄，邵燕，陶亞龍，唐文.一種基于霧節(jié)點的邊緣計算系統(tǒng)[P]：2018112608321.公告號：CN109151072A.

[4]汪琴，劉秋新.基于互聯(lián)網(wǎng)+的軌道交通動力設備安全管理系統(tǒng)的研究[J].工業(yè)安全與環(huán)保,2016,42(6).