HOME automatizācija un enerģijas prognozēšana: 6 soļi (ar attēliem)

2024 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-30 10:57

Autors _prateekjha_Sekot par: Hakeris Vairāk par _prateekjha_ »

HAEP (mājas automatizācijas un enerģijas prognozēšanas sistēma) ir projekts par mājas automatizācijas sistēmu, kura pamatā ir ideja par mājas enerģijas patēriņa mērīšanu un prognozēšanu. Ir pagājuši vairāki gadi, kopš mājas automatizācija ir ienākusi mūsu dzīvē un padarījusi mūs labākus nekā jebkad agrāk. Ja jūs bijāt The Jetsons multfilmu sērijas cienītājs, jūs, iespējams, sapņojāt par lidojošām automašīnām, pilnībā automatizētu māju un pasauli, kurā viss ir pieejams, nospiežot pogu. Automašīnas noteikti vēl nelido, bet automatizētā braukšana nav pārāk tālu. Un arī nav iespēja kontrolēt daudzus jūsu mājas aspektus ar dažiem klikšķiem. Galu galā kādā brīdī mūsu dažādās sadzīves tehnikas varētu tikt savienotas, ļaujot mums tās visas vadīt no tālruņiem vai cita veida ierīcēm. Pagaidām dažas ierīces var vadīt, izmantojot Wi-Fi savienojumu, taču jums ir nepieciešamas atsevišķas viedtālruņu lietotnes vai ierīces, lai norādītu, kas jādara.

Šī projekta galvenais mērķis ir veikt savākto datu analīzi un prognozēt enerģijas patēriņu nākamajai dienai vai mēnesim. Mēs, cilvēki, ikdienā tērējam daudz enerģijas, neizslēdzot gaismu, kad to nelietojam, vai arī izmantojam vecas un neefektīvas ierīces, kas patērē lielu enerģijas daudzumu. Enerģija ir jāsaglabā ne tikai, lai samazinātu izmaksas, bet arī lai saglabātu resursus ilgākai lietošanai. Un arī nav iespēja kontrolēt daudzus jūsu mājas aspektus ar dažiem klikšķiem.

1. solis: ejot cauri sistēmai

1. Lietotājs ieslēgs/izslēgs ierīci, izmantojot sistēmai izveidoto Android lietotni.
2. Dati no Android tiek novirzīti uz Firebase dokumentu mākonī.
3. Arduino nepārtraukti klausās, kā mainās dati Firebase dokumentā.
4. Pamatojoties uz lauka vērtību Firebase dokumentā, tas maina ierīces stāvokli.
5. Arduino turpina vākt pašreizējo temperatūru un mitrumu.
6. Šīs vērtības tiek nosūtītas uz Firebase dokumentu analīzes nolūkos.
7. Tagad datus apkopo Python skripts, kas darbojas serverī.
8. Uz savāktajiem datiem tiek palaists lineārās regresijas modelis un tiek veikta nākamās dienas prognozēšana.
9. Pēc tam vērtība vēlreiz tiek nosūtīta uz Android lietotni, izmantojot Firebase.