HOME Automatizacija i predviđanje energije: 6 koraka (sa slikama)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja izmjena: 2024-01-30 08:08

Napisao _prateekjha_Follow O: Haker Više o _prateekjha_ »

HAEP (Sistem kućne automatizacije i predviđanja energije) je projekt o sistemu kućne automatizacije koji je izgrađen oko ideje mjerenja i predviđanja potrošnje energije u kući. Prošlo je nekoliko godina otkad je kućna automatizacija zakoračila u naše živote i učinila nas boljim nego što je to bilo ikad prije. Da ste bili ljubitelj crtane serije Jetsons koja je odrastala, vjerojatno ste sanjali o letećim automobilima, potpuno automatiziranom domu i svijetu u kojem je sve dostupno pritiskom na dugme. Automobili zasigurno još ne lete, ali automatizirana vožnja nije previše daleko. A nije ni mogućnost da kontrolirate mnoge aspekte svog doma s nekoliko klikova. Na kraju, u jednom trenutku, naši različiti kućanski aparati mogli bi se povezati, što nam omogućava da ih kontroliramo sa svojih telefona ili druge vrste uređaja. Za sada se nekim uređajima može upravljati putem Wi-Fi veze, ali potrebne su vam zasebne aplikacije ili uređaji za pametne telefone kako biste im rekli što trebaju učiniti.

Glavni cilj ovog projekta je izvršiti analitiku prikupljenih podataka i predvidjeti potrošnju energije za sljedeći dan ili mjesec. Mi ljudi trošimo puno energije u svakodnevnoj upotrebi ili gašenjem svjetla kada se ne koristi ili korištenjem starih i neefikasnih uređaja koji troše veliku količinu energije. Energiju je potrebno čuvati ne samo radi smanjenja troškova, već i radi očuvanja resursa za dužu upotrebu.r. A nije ni mogućnost da kontrolirate mnoge aspekte svog doma s nekoliko klikova.

Korak 1: Prolazak kroz sistem

1. Korisnik će uključiti/isključiti uređaj pomoću Android aplikacije izgrađene za sistem.
2. Podaci s Androida idu u Firebase dokument na oblaku.
3. Arduino neprestano osluškuje promjene podataka u Firebase dokumentu.
4. Na osnovu vrijednosti polja u Firebase dokumentu mijenja se stanje uređaja.
5. Arduino nastavlja prikupljati trenutnu temperaturu i vlažnost.
6. Ove vrijednosti se šalju u Firebase dokument radi analitike.
7. Sada se podaci prikupljaju Python skriptom koja se izvodi na serveru.
8. Na prikupljenim podacima izvodi se model linearne regresije i predviđa se sljedeći dan.
9. Vrijednost se zatim ponovo šalje u Android aplikaciju putem Firebasea.