HOME automaatika ja energiaprognoos: 6 sammu (koos piltidega)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-30 08:49

Autor _prateekjha_Follow Teave: Häkker Lisateave _prateekjha_ kohta »

HAEP (koduautomaatika ja energia prognoosimise süsteem) on koduautomaatikasüsteemi käsitlev projekt, mis põhineb maja energiatarbimise mõõtmise ja prognoosimise ideel. Möödunud on mitu aastat sellest, kui koduautomaatika on meie ellu astunud ja muutnud meie paremaks kui kunagi varem. Kui olite üles kasvamas The Jetsonsi koomiksisarja fänn, olete tõenäoliselt unistanud lendavatest autodest, täielikult automatiseeritud kodust ja maailmast, kus kõik on nupuvajutusega saadaval. Autod kindlasti veel ei lenda, kuid automatiseeritud sõit pole liiga kaugel. Samuti pole see võimalus mõne klõpsuga oma kodu paljusid aspekte juhtida. Lõppkokkuvõttes võis mingil hetkel meie erinevad kodumasinad ühendada, võimaldades meil neid kõiki oma telefonidest või muud tüüpi seadmetest juhtida. Praegu saab mõnda seadet juhtida WiFi-ühenduse abil, kuid teil on vaja eraldi nutitelefonirakendusi või -seadmeid, mis ütlevad neile, mida teha.

Selle projekti peamine eesmärk on analüüsida kogutud andmeid ja ennustada järgmise päeva või kuu energiatarbimist. Meie, inimesed, raiskame oma igapäevases kasutuses palju energiat, kas ei lülita valgust välja, kui seda ei kasutata, või kasutame vanu ja ebatõhusaid seadmeid, mis tarbivad palju energiat. Energiat tuleb säästa mitte ainult kulude vähendamiseks, vaid ka ressursside säilitamiseks pikemaks kasutamiseks. Samuti pole see võimalus mõne klõpsuga oma kodu paljusid aspekte juhtida.

Samm: süsteemi läbimine

1. Kasutaja lülitab seadme sisse/välja süsteemi jaoks loodud Androidi rakenduse abil.
2. Andmed Androidist lähevad pilve Firebase'i dokumenti.
3. Arduino kuulab pidevalt Firebase'i dokumendi andmete muutumist.
4. Firebase'i dokumendi välja väärtuse põhjal muudab see seadme olekut.
5. Arduino kogub pidevalt praegust temperatuuri ja niiskust.
6. Need väärtused saadetakse analüüsimiseks Firebase'i dokumenti.
7. Nüüd kogub andmeid serveris töötav Pythoni skript.
8. Kogutud andmete põhjal käivitatakse lineaarne regressioonimudel ja järgmisel päeval tehakse ennustus.
9. Seejärel saadetakse väärtus uuesti Firebase'i kaudu Androidi rakendusse.