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Domótica y predicción de energía: 6 pasos (con imágenes)
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INICIO Automatización y predicción de energía
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Por _prateekjha_Seguir Acerca de: Hacker Más acerca de _prateekjha_ »

HAEP (Home Automation and Energy Prediction System) es un proyecto sobre el sistema de automatización del hogar que se basa en la idea de medir y predecir el consumo de energía de la casa. Han pasado varios años desde que la automatización del hogar entró en nuestras vidas y nos hizo mejores que nunca. Si eras fanático de la serie de dibujos animados The Jetsons mientras crecía, es probable que hayas soñado con autos voladores, un hogar completamente automatizado y un mundo donde todo está disponible con solo presionar un botón. Ciertamente, los automóviles aún no vuelan, pero la conducción automatizada no está demasiado lejos. Y tampoco lo es la capacidad de controlar muchos aspectos de su hogar con unos pocos clics. En última instancia, en algún momento, nuestros diversos electrodomésticos podrían estar conectados, lo que nos permitirá controlarlos todos desde nuestros teléfonos u otro tipo de dispositivo. Por ahora, algunos dispositivos se pueden controlar mediante una conexión Wi-Fi, pero necesita aplicaciones o dispositivos de teléfono inteligente separados para indicarles qué hacer.

El objetivo principal de este proyecto es realizar análisis de los datos recopilados y predecir el consumo de energía para el próximo día o mes. Las personas desperdiciamos mucha energía en nuestro uso diario, ya sea al no apagar las luces cuando no están en uso o al utilizar electrodomésticos viejos e ineficientes que consumen una gran cantidad de energía. La energía debe conservarse no solo para reducir costos sino también para preservar los recursos para un uso más prolongado. Y tampoco lo es la capacidad de controlar muchos aspectos de su hogar con unos pocos clics.

Paso 1: Recorrido por el sistema

Caminando por el sistema
Caminando por el sistema
  1. El usuario encenderá / apagará el dispositivo mediante la aplicación de Android creada para el sistema.
  2. Los datos de Android van al documento de Firebase en la nube.
  3. Arduino está escuchando continuamente el cambio de datos en el documento de Firebase.
  4. Según el valor del campo en el documento de Firebase, cambia el estado del dispositivo.
  5. Arduino sigue recopilando la temperatura y la humedad actuales.
  6. Estos valores se envían al documento de Firebase con fines analíticos.
  7. Ahora los datos son recopilados por el script de Python que se ejecuta en el servidor.
  8. Se ejecuta un modelo de regresión lineal sobre los datos recopilados y se realiza la predicción al día siguiente.
  9. Luego, el valor se envía a la aplicación de Android a través de Firebase nuevamente.

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