Sisteme embedded
Proiect principalSistem inteligent de urmărire solară cu management adaptiv al energiei și protecție meteo
Un panou solar care urmărește soarele, se protejează de vreme nefavorabilă, estimează comportamentul solar și își face performanța vizibilă.
Context: Proiect final de licență
Perioadă: 2024-04 - 2025-05
Rezumat
Proiectul de licență unește o instalație fizică de urmărire solară cu monitorizare și prognoză locală. Panoul se poate orienta către lumina mai puternică, raportează date electrice și de mediu, reacționează la ploaie sau vibrații și își expune funcționarea printr-un dashboard web rulat pe Raspberry Pi.
Rolul meu
Proiect individual de licență: am proiectat și integrat controlul embedded, platforma locală, telemetria, dashboardul, logica energetică și fluxul de prognoză.Domeniu și următorul pas de validare
Testarea acoperă prototipul funcțional de licență. O desfășurare sezonieră mai lungă ar permite evaluarea durabilității în exterior și a prognozei pe parcursul unui an întreg.2017–2018
Perioada NSRDB folosită pentru antrenare
2019
Perioada de predicție GHI
5 days
Istoric recent pentru funcționarea din ziua următoare
10
Caracteristici meteo de intrare
De la lumina solară la o decizie utilă
Panou și senzori
Măsurători de lumină, putere, baterie, ploaie, vibrații și vreme
ESP32
Citire în timp real, urmărire, controlul actuatoarelor și protecție
Raspberry Pi 5
Orchestrare locală, procesare și prognoză
Django și PostgreSQL
API-uri, istoric de telemetrie și acțiuni remote
Dashboard
Stare live, tendințe, context meteo și prognoză
Ce gestionează sistemul
Fotorezistențele direcționale și servomotoarele pe două axe orientau panoul spre cea mai puternică sursă de lumină.
Tensiunea, curentul, bateria, temperatura, umiditatea, ploaia, vibrațiile și lumina formau un singur flux de telemetrie.
Ploaia și impacturile puteau declanșa automat protecția.
Datele meteo istorice și măsurătorile locale recente susțineau evaluarea înainte de instalare și prognoza pentru ziua următoare.
Tehnologie
Control fizic
Platformă locală
Monitorizare
Prognoză
Concluzii
- Rezultatul este un singur prototip funcțional care conectează hardware-ul, dashboardul și componentele de machine learning.
- Separarea controlului în timp real pe ESP32 de orchestrarea pe Raspberry Pi oferă fiecărui strat o responsabilitate clară.
- Prognoza leagă evaluarea pe date NSRDB istorice de un mod practic pentru ziua următoare, bazat pe măsurători locale recente.
- Alimentarea în exterior, senzorii zgomotoși, mișcarea servo, persistența și răspunsul dashboardului au trebuit analizate împreună.
Continuă explorarea