HOME Automation și predicție energetică: 6 pași (cu imagini)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:45

De _prateekjha_Follow About: Hacker Mai multe despre _prateekjha_ »

HAEP (Home Automation and Energy Prediction System) este un proiect despre sistemul Home Automation care este construit în jurul ideii de măsurare și estimare a consumului de energie al casei. Au trecut câțiva ani de când Home Automation a pășit în viața noastră și ne-a făcut mai bine decât a fost până acum. Dacă ați fost un fan al seriei de desene animate The Jetsons care a crescut, probabil că ați visat mașini zburătoare, o casă complet automatizată și o lume în care orice este disponibil doar prin apăsarea unui buton. Cu siguranță, mașinile nu zboară încă, dar conducerea automată nu este prea departe. Și nici capacitatea de a controla multe aspecte ale casei dvs. cu câteva clicuri. În cele din urmă, la un moment dat, diferitele noastre electrocasnice ar putea fi conectate, permițându-ne să le controlăm pe toate de pe telefoanele noastre sau dintr-un alt tip de dispozitiv. Deocamdată, unele aparate pot fi controlate utilizând o conexiune Wi-Fi, dar aveți nevoie de aplicații sau dispozitive separate pentru smartphone-uri pentru a le spune ce trebuie să facă.

Scopul principal al acestui proiect este de a efectua analize asupra datelor colectate și de a prezice consumul de energie pentru ziua sau luna următoare. Noi, oamenii, risipim multă energie în utilizarea noastră zilnică, fie prin faptul că nu stingem luminile când nu sunt folosite, fie folosind aparate vechi și ineficiente care consumă o cantitate mare de energie. Energia trebuie conservată nu numai pentru a reduce costurile, ci și pentru a păstra resursele pentru o utilizare mai îndelungată. Și nici capacitatea de a controla multe aspecte ale casei dvs. cu câteva clicuri.

Pasul 1: Parcurgerea sistemului

1. Utilizatorul va porni / opri dispozitivul utilizând aplicația Android construită pentru sistem.
2. Datele de pe Android sunt trimise către documentul Firebase pe Cloud.
3. Arduino ascultă continuu schimbarea datelor din documentul Firebase.
4. Pe baza valorii câmpului din documentul Firebase, acesta modifică starea dispozitivului.
5. Arduino continuă să colecteze temperatura și umiditatea curente.
6. Aceste valori sunt trimise în documentul Firebase în scop analitic.
7. Acum datele sunt colectate de scriptul Python care rulează pe server.
8. Un model de regresie liniară este rulat pe datele colectate și se face predicția a doua zi.
9. Valoarea este apoi trimisă din nou aplicației Android prin Firebase.