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

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2024-01-30 09:37

Napisao _prateekjha_Follow O: Haker Više o _prateekjha_ »

HAEP (Sustav kućne automatizacije i predviđanja energije) je projekt o sustavu kućne automatizacije koji je izgrađen oko ideje mjerenja i predviđanja potrošnje energije u kući. Prošlo je nekoliko godina otkad je kućna automatizacija ušla u naše živote i učinila nas boljim nego ikada prije. Da ste bili obožavatelj serijala Jetsons iz crtića koji ste odrastali, vjerojatno ste sanjali o letećim automobilima, potpuno automatiziranom domu i svijetu u kojem je sve dostupno pritiskom na gumb. Automobili zasigurno još ne lete, ali automatizirana vožnja nije previše daleko. A nije ni mogućnost da kontrolirate mnoge aspekte svog doma s nekoliko klikova. U konačnici bi se u jednom trenutku mogli povezati naši različiti kućanski aparati, što bi nam omogućilo da ih kontroliramo sa svojih telefona ili druge vrste uređaja. Zasad se nekim uređajima može upravljati putem Wi-Fi veze, no potrebne su vam zasebne aplikacije ili uređaji za pametne telefone kako biste im rekli što trebaju učiniti.

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

Korak 1: Prolazak kroz sustav

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