Embedded Systems
SchwerpunktIntelligentes Solar-Tracking-System mit adaptivem Energiemanagement und Wetterschutz
Ein Solarpanel, das der Sonne folgt, sich vor schlechtem Wetter schützt, Solarverhalten prognostiziert und seine Leistung sichtbar macht.
Kontext: Bachelorarbeit / technisches Abschlussprojekt
Zeitraum: 2024-04 bis 2025-05
Zusammenfassung
Die Bachelorarbeit verbindet eine physische Solar-Tracking-Anlage mit lokaler Überwachung und Prognose. Das Panel richtet sich nach stärkerem Licht aus, meldet elektrische und Umweltdaten, reagiert auf Regen oder Vibrationen und zeigt seinen Zustand in einem Dashboard auf dem Raspberry Pi.
Meine Rolle
Eigenständige Bachelorarbeit: Ich entwarf und integrierte Embedded-Steuerung, lokale Plattform, Telemetrie, Dashboard, Energielogik und Prognoseablauf.Umfang und nächster Validierungsschritt
Die Tests decken den funktionsfähigen Prototyp ab. Als nächster Schritt wäre ein längerer saisonaler Außeneinsatz sinnvoll.2017–2018
NSRDB-Trainingszeitraum
2019
GHI-Prognosezeitraum
5 days
Aktueller Verlauf für den Betrieb am Folgetag
10
Meteorologische Eingangsmerkmale
Vom Sonnenlicht zur nutzbaren Entscheidung
Panel und Sensoren
Licht, Leistung, Batterie, Regen, Vibration und Wetter
ESP32
Echtzeitmessung, Nachführung, Aktoren und Schutz
Raspberry Pi 5
Lokale Orchestrierung, Verarbeitung und Prognose
Django und PostgreSQL
APIs, Telemetrieverlauf und Fernaktionen
Dashboard
Live-Status, Trends, Wetterkontext und Prognose
Was das System abdeckt
Zweiachsige Ausrichtung über Lichtsensoren und Servos.
Gemeinsamer Telemetriestrom für Leistung, Batterie und Umweltdaten.
Automatische Schutzreaktionen bei Regen und Erschütterung.
Historische Wetterdaten und lokale Messwerte für Bewertung und Tagesprognose.
Technologie
Physische Steuerung
Lokale Plattform
Überwachung
Prognose
Ergebnisse
- Hardware, Dashboard und Machine Learning arbeiten in einem funktionsfähigen Prototyp zusammen.
- ESP32 und Raspberry Pi übernehmen klar getrennte Echtzeit- und Orchestrierungsaufgaben.
- Die Prognose verbindet historische NSRDB-Auswertung mit aktuellen lokalen Messwerten.
- Stromversorgung, Sensorrauschen, Aktoren, Persistenz und Oberfläche mussten gemeinsam betrachtet werden.
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