韩燕波，教授，博士生导师，现任大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室主任。获德国柏林工业大学计算机软件博士学位，曾就职于德国国家计算机研究中心、德国弗郎霍夫软件技术研究所和美国大规模分布系统实验室等机构。2001年入选中科院首批海外杰出人才计划（中科院百人计划）并任中科院计算所网格与服务计算研究中心主任。曾联合发起中国计算机学会服务计算专委会并任副主任。

　　依托北京市重点实验室已建立了一支知识结构全面、年龄结构合理、理论与技术研究结合的人才队伍，被授予北京市高校学术创新团队。实验室现有研究人员80余人，其中科研岗专职核心教师12人，包括教授/研究员3人，副研究员5人，北京市海聚人才1人，北京市特聘教授1人。

　　实验室团队是是国内最早开展软件集成技术研究的团队，曾是中国国家网格软件（CNGrid）研发主力，在服务计算、云计算、大规模流数据处理、物联网大数据等领域有较多积累，先后承担国家自然科学基金重大和重点、863重点、973以及北京市科技计划等科研项目50余项，国家科技资源共享服务工程技术研究中心云应用服务基地挂靠本实验室，并与国家电网中电普华信息技术有限公司、保利集团国防科技研究中心等多家企事业单位签署了合作协议，共建联合实验室或科研基地。实验室已发表相关学术论文170余篇，出版学术专著6本，培养博士和硕士研究生100余名。

　　实验室瞄准物联网环境下的大规模流数据的管理、集成、共享、分析和有效利用，利用云计算、实时处理、并行分析和智能服务等手段缓解工业界和大型应用中时效性很强情形下的关联分析和资源联动相关的难题。核心技术涉及大数据分析、大数据管理、数据融合与集成、感知数据/流数据实时处理、支持大规模流数据处理和管理的云平台相关的方法、技术、基础理论、管理和运营模式等方面。

　　实验室已申请专利和软件著作权60余项（已获专利授权18项，以成果转化方式向业界输出8项，技术转让额度约500万元）。

　　DeCloud平台围绕当前各行业产生的海量物联大数据的全生命周期，定位于通过云计算、大数据处理和智能服务等新一代信息技术，打造一个可有效支撑众多行业领域物联大数据的接入、存储、组织、计算及智能分析与服务的系列软件，使能不同行业领域物联大数据创新型应用的探索、验证与实施，支撑业务发展和行业升级。

　　电能质量感知与评估分析：电能质量状态评估及分析技术基于大数据驱动的思想，利用电能质量时空数据实时处理技术，建立了电能质量评价指标体系及状态评估模型，可实时评估电能质量状态，分析电能质量问题主成因，为新能源和微电网电能质量治理提供决策支持。

　　电能质量感知与评估分析：电能质量状态评估及分析技术基于大数据驱动的思想，利用电能质量时空数据实时处理技术，建立了电能质量评价指标体系及状态评估模型，可实时评估电能质量状态，分析电能质量问题主成因，为新能源和微电网电能质量治理提供决策支持。

　　电厂设备故障诊断与预警系统：系统通过对电厂设备状态实时监测及运行参数的数据分析，发现设备故障的前期征兆及模式，实现设备故障早期智能预警，大幅减少“非停”事故，提高检修效率。

　　工具针对智慧城市、应急管理等领域大量围绕IoT数据价值的不确定性探索和应用创新需求，旨在能快速的帮助业务人员构造围绕物联大数据的IoT服务，以改变现有软件系统研发方式存在的周期长、代价高等问题，提升万物互联背景下数字化系统感知并响应物理世界的及时性、精准性。

　　LNG危化品陆海联运物流安全监管系统：针对海运LNG危化品物流的安全监管需求，在船舶正常航行、将要到达船舶聚集区域和事故多发区域、极端天气条件等不同情形下，实时针对性地监测与调节危化品本身与所处环境的各项IoT指标，输出预警和异常事件，降低发生危险的概率，提高危化品海运安全性。

　　大规模移动对象（例如城市浮动车辆、海洋船舶等）的轨迹数据处理与分析能够为智能交通系统中的许多应用带来巨大价值。系统整合多个轨迹数据集及大量轨迹处理与分析算法，可支持海量轨迹数据清洗、查询、路网匹配、道路提取、轨迹预测、轨迹聚类等功能，为城市和海洋智能交通系统应用提供有效支撑。

　　城市车辆轨迹大数据查询系统：可基于城市交通中各类车辆的轨迹大数据完成轨迹数据清洗、准确快速的对象-时间范围、时空范围等查询任务。

　　高速公路大数据处理与分析：针对数据质量低，通过边缘使能的实时数据清洗降低了延迟；针对业务统计指标多，通过服务模板大幅提高可维护性；通过偷逃费车辆发现、多义路径识别等解决了业务分析存在瓶颈和弊端。

　　基于船舶轨迹的海上交通路网提取及构建：目前海上道路构建主要有专业测绘等方法，成本高、更新周期长。基于众源轨迹数据的自适应道路网络提取方法能够对大范围的空间区域进行精度自适应的道路网络提取。

　　轨迹数据预处理及位置预测：海量轨迹数据的分布式预处理及路网约束下的轨迹位置预测方法，整合城市、海洋多个轨迹数据集，整合了分布式预处理算法、针对多种时空查询的索引和优化方法、路网约束条件下的轨迹位置预测方法。

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