一、项目背景

        随着智能家居设备的普及，能源消耗问题日益凸显。为了更有效地管理家庭能源使用，减少浪费，并可能实现能源自给自足，我们提出了基于边缘计算的智能家居能源管理系统

        该系统能够实时监控和分析家庭能源消耗数据，提供能源使用建议和优化策略。

目录

一、项目背景

二、项目目标

三、系统架构

系统由以下几个部分组成：

四、技术选型

五、代码实现

边缘计算设备代码（Python）

用户界面代码（这里以简单的Web界面为例，使用Flask）

index.html（简单的Web界面模板） 

六、部署和运行

七、结语

二、项目目标

• 实时监控家庭能源消耗情况。
• 分析能源使用模式并提供优化建议。
• 实现与智能家电的联动，实现能源的智能管理。

三、系统架构

• 系统由以下几个部分组成：

  • 智能能源设备：如智能电表、智能插座等，负责采集能源使用数据。
  • 边缘计算设备：接收并处理来自智能能源设备的数据，进行实时分析和优化。
  • 用户界面：通过移动应用或网页界面展示能源使用情况和分析结果。

  四、技术选型

  • 硬件：树莓派或其他嵌入式设备作为边缘计算设备。
  • 软件：Python作为主要编程语言，配合数据库进行数据存储和分析。
  • 通信：使用MQTT协议进行设备间的通信。

  五、代码实现

  • 边缘计算设备代码（Python）

    import paho.mqtt.client as mqtt  
    import time  
    import RPi.GPIO as GPIO  
      
    # MQTT配置  
    MQTT_BROKER = "your_mqtt_broker_url"  
    MQTT_TOPIC_IN = "home/energy/data"  
    MQTT_TOPIC_OUT = "home/energy/control"  
      
    # GPIO配置（示例：控制一个智能插座）  
    SOCKET_PIN = 17  
    GPIO.setmode(GPIO.BCM)  
    GPIO.setup(SOCKET_PIN, GPIO.OUT)  
      
    # MQTT回调函数  
    def on_message(client, userdata, msg):  
        # 处理从智能能源设备接收到的数据  
        energy_data = msg.payload.decode("utf-8")  
        print("Received energy data:", energy_data)  
        # 这里可以添加数据处理和分析的代码  
        # ...  
      
    # MQTT连接函数  
    def connect_mqtt():  
        client = mqtt.Client()  
        client.on_message = on_message  
        client.connect(MQTT_BROKER)  
        client.loop_start()  
        return client  
      
    # 主函数  
    def main():  
        client = connect_mqtt()  
          
        try:  
            while True:  
                # 假设这里从智能电表或其他设备获取能源数据  
                # energy_data = get_energy_data()  
                  
                # 模拟数据发送  
                energy_data = "power: 120W, energy_used: 5kWh"  
                client.publish(MQTT_TOPIC_OUT, energy_data)  
                  
                # 控制智能插座（示例：定时开关）  
                if time.time() % 600 < 30:  # 每5分钟开30秒  
                    GPIO.output(SOCKET_PIN, GPIO.HIGH)  
                else:  
                    GPIO.output(SOCKET_PIN, GPIO.LOW)  
                  
                time.sleep(1)  # 1秒更新一次  
      
        except KeyboardInterrupt:  
            pass  
      
        finally:  
            GPIO.cleanup()  
            client.loop_stop()  
            client.disconnect()  
      
    if __name__ == "__main__":  
        main()

    ---

    • 用户界面代码（这里以简单的Web界面为例，使用Flask）

      from flask import Flask, render_template, request  
        
      app = Flask(__name__)  
        
      @app.route('/')  
      def index():  
          # 这里可以从数据库或其他存储中获取能源数据  
          # energy_data = get_energy_data_from_database()  
            
          # 模拟数据  
          energy_data = {"power": "120W", "energy_used": "5kWh"}  
            
          return render_template('index.html', energy_data=energy_data)  
        
      @app.route('/control', methods=['POST'])  
      def control():  
          # 处理用户发送的控制指令，如开关设备  
          control_command = request.form['control_command']  
          print("Received control command:", control_command)  
          # 这里可以添加发送控制指令到边缘计算设备的代码  
          # ...  
          return "Control command received", 200  
        
      if __name__ == '__main__':  
          app.run(debug=True)

      ---

      • index.html（简单的Web界面模板） 

          
          
          
              
              
              
              
          
          
              
                
        智能家居能源管理系统
          
                  
                    
        当前功率: {{ energy_data.power }}
          
                    
        已使用能源: {{ energy_data.energy_used }}
          
                  
                  
                    
          
                        关闭电源  
                        开启电源  
                    
          
                  
              
          
        

        ---

        六、部署和运行

        部署边缘计算设备：

        • 将边缘计算设备的代码部署到树莓派或其他嵌入式设备上。
        • 确保设备已连接到MQTT代理，并正确配置MQTT的相关参数。
        • 连接GPIO设备（如智能插座）并编写相应的控制逻辑。

          部署用户界面：

          • 在一个服务器上部署Flask应用。
          • 配置Web服务器（如Nginx）以提供静态文件和路由请求到Flask应用。
          • 确保数据库（如果使用）已正确配置并可以访问。

            运行和测试：

            • 启动边缘计算设备上的Python脚本。
            • 启动Web服务器上的Flask应用。
            • 使用浏览器访问Web界面，并观察能源数据和控制功能是否正常工作。

         

        ---

        七、结语

                本项目通过结合边缘计算和智能家居设备，实现了一个基本的能源管理系统。在实际应用中，还可以进一步扩展功能，如添加更多的智能设备支持、实现更复杂的能源分析算法、集成第三方服务等。此外，安全性也是需要考虑的重要因素，确保数据传输和存储的安全性。

         
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