Proyecto Eficiencia Energética

Vamos a desarrollar un proyecto para mejorar la eficiencia energética de nuestro centro.

Para ello hemos puesto una serie de sensores en el aula para comprobar si dejamos las puertas o ventas abiertas cuando está encendido la calefacción o el aire acondicionado.

El montaje de todo ello es el siguiente:

Home Assistant: Servidor domótico que recoge toda información.

TimescaleDB: Base de datos Postgresql especializada en series de tiempo

Mosquitto: Un broker de MQTT opensource

Zigbee2MQTT: Un puente entre Zigbee y MQTT

SLZB-06: Antena Zigbee a Ethernet

Sensores

Aqara MCCGQ11LM: Sensor de puertas y ventana

Aqara WSDCGQ11LM: Sensor de temperatura, humedad y presión

Shelly Pro EM-50: Sensor de corriente para carril DIM

Calefacción del centro

Temperaturas del sensor de la calefacción

Aire Acondicionado del aula

Integración Home assistant: Meteorologisk institutt (Met.no): Información meteorológica

Integración Home assistant: Sun: Posición del sol

Servidores

Máquina real

IP: 172.16.204.240
Usuario:
Contraseña: ****

Home assistant

URL:http://172.16.204.240:8123/
Usuario:admin
Contraseña: *****

Mosquitto:

IP:172.16.204.240
Puerto:1883
Usuario:admin
Contraseña: *****

Zigbee2mqtt:

URL: http://172.16.204.240:8080/

SLZB-06 (Antena Zigbee):

URL: http://172.16.204.241

Timescaledb (Postgress)

IP: 172.16.204.240
Puerto: 5432
usuario: postgres
contraseña: ****
Base de datos:postgres

Tareas

Tareas 1: Target

¿Qué queremos hacer?

Tareas 2: Recopilar los datos

La primera tarea a realizar es la obtención de datos.

Los datos los vamos a agrupar por horas. Para cada hora vamos a querer el valor de todos los sensores sin embargo hay que ver como resumirlos.

¿Qué temperatura ponemos en cada sensor?

¿Qué ponemos respecto a las ventanas y puertas abiertas?

¿Qué consumo eléctrico ponemos?

Incluir las temperaturas de la calefacción

Los alumnos deberán:

Elegir como resumir la temperatura de en cada sensor en cada hora.

Elegir como resumir cuando los sensores de puertas y ventanas están abiertos

Tarea 3: Temperatura del aula

Definir que es la temperatura del aula

Los alumnos deberán decidir entre:

La temperatura del Aula es la media de todos los sensores

O por otro lado no pensar en la temperatura media del aula y dejar la temperatura de todos los sensores.

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Tarea 4: Correlaciones entre sensores de temperatura

Para ahorrar dinero en sensores, ver si hay correlaciones entre los sensores de temperatura.

Tarea 5: Correlaciones entre sensores de puertas y ventanas

Para ahorrar dinero en sensores, ver si hay correlaciones entre los sensores de puertas y ventanas.

Tarea 6: Cálculo de calefacción encendida

Calcular para cada hora si la calefacción está encendida.

Para ello es necesario ver la correlación entre la temperatura del aula ( o de los sensores) y la temperatura del sensor de temperatura de la calefacción.

Hacer ese modelo usando:

Un modelo de ML lineal

Una red neuronal

Por otro lado, probar:

Con 1 sensor de temperatura

Con 2 sensores de temperatura,

Etc.

Y ver si es mejor usar pocos datos o muchos.

Ver cual es mejor y si se generará sobreajuste.

Tarea 7: Datos modelo de IA

Definir los datos que necesitamos para nuestro modelo de IA.

¿Cuál es el target?

¿Qué datos necesitamos?

Tarea 8: Crear un modelo de IA

Crear un modelo de IA basado en:

Machine Learning

Redes neuronales

Ver cual es mejor y si se generará sobreajuste.