HOME Automation und Energievorhersage - Gunook

2025 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2025-01-23 12:52

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HAEP (Home Automation and Energy Prediction System) ist ein Projekt über ein Hausautomationssystem, das auf der Idee basiert, den Energieverbrauch des Hauses zu messen und vorherzusagen. Es ist mehrere Jahre her, dass Home Automation in unser Leben eingetreten ist und unser Leben besser gemacht hat als je zuvor. Wenn Sie ein Fan der Zeichentrickserie The Jetsons waren, haben Sie wahrscheinlich von fliegenden Autos, einem vollautomatischen Zuhause und einer Welt geträumt, in der alles auf Knopfdruck verfügbar ist. Autos fliegen sicher noch nicht, aber das automatisierte Fahren ist nicht mehr weit. Und auch nicht die Möglichkeit, viele Aspekte Ihres Zuhauses mit wenigen Klicks zu steuern. Letztendlich könnten irgendwann unsere verschiedenen Haushaltsgeräte verbunden werden, sodass wir sie alle von unseren Telefonen oder einem anderen Gerätetyp aus steuern können. Im Moment können einige Geräte über eine Wi-Fi-Verbindung gesteuert werden, aber Sie benötigen separate Smartphone-Apps oder -Geräte, die ihnen sagen, was sie tun sollen.

Hauptziel dieses Projekts ist es, Analysen der gesammelten Daten durchzuführen und den Energieverbrauch für den nächsten Tag oder Monat vorherzusagen. Wir Menschen verschwenden im täglichen Gebrauch viel Energie, indem wir entweder das Licht bei Nichtgebrauch nicht ausschalten oder alte und ineffiziente Geräte verwenden, die viel Energie verbrauchen. Energie muss nicht nur eingespart werden, um Kosten zu senken, sondern auch, um die Ressourcen für eine längere Nutzung zu schonen. Und auch nicht die Möglichkeit, viele Aspekte Ihres Zuhauses mit wenigen Klicks zu steuern.

Schritt 1: Durch das System gehen

1. Der Benutzer schaltet das Gerät mit der für das System entwickelten Android-App ein / aus.
2. Daten von Android gehen an das Firebase-Dokument in der Cloud.
3. Arduino lauscht ständig auf die Änderung der Daten im Firebase-Dokument.
4. Basierend auf dem Feldwert im Firebase-Dokument ändert es den Status des Geräts.
5. Arduino sammelt weiterhin die aktuelle Temperatur und Luftfeuchtigkeit.
6. Diese Werte werden zu Analysezwecken an das Firebase-Dokument gesendet.
7. Jetzt werden die Daten vom Python-Skript gesammelt, das auf dem Server ausgeführt wird.
8. Ein lineares Regressionsmodell wird mit den gesammelten Daten ausgeführt und die Vorhersage für den nächsten Tag wird durchgeführt.
9. Der Wert wird dann erneut über Firebase an die Android App gesendet.