智能电力监控与管理系统：基于MQTT协议的实时数据传输，结合React和D3.js实现数据可视化，利用TensorFlow进行故障检测与能效优化（代码示例）

2024-09-01 03:04
文章标签 javascript 代码 管理系统 react 协议 优化 可视化 智能 js 检测 实时 结合 示例 电力 frontend 故障 监控 mqtt tensorflow 数据传输 能效 d3

本文主要是介绍智能电力监控与管理系统：基于MQTT协议的实时数据传输，结合React和D3.js实现数据可视化，利用TensorFlow进行故障检测与能效优化（代码示例），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、项目概述

智能电力监控与管理系统旨在通过高效的传感器网络和物联网技术，实现对电力系统的实时监控和智能管理。该项目的目标是提高电力设备的运行效率，降低能耗，并通过数据分析及时发现潜在故障，确保电力系统的安全和稳定。

项目解决的问题和带来的价值

  1. 实时监控：通过高精度传感器实时采集电流、温度和湿度等数据，确保及时发现设备异常。

  2. 数据分析：利用大数据技术对采集的数据进行深度分析，帮助用户优化能耗，降低运营成本。

  3. 故障检测：结合机器学习算法进行历史数据训练，提升故障检测的准确性，减少停机时间。

  4. 安全性保障：采用先进的加密和身份验证技术，确保数据传输和存储的安全性。

二、系统架构

系统架构设计

本系统的架构设计包括以下主要组件：

  • 传感器网络：使用电流传感器、温度传感器和湿度传感器进行数据采集。

  • 通信协议：采用MQTT协议实现数据的实时传输。

  • 云计算平台：使用AWS进行数据存储和处理，并利用Apache Spark进行数据分析。

  • 前端可视化：使用React构建用户界面，通过D3.js实现数据的可视化展示。

  • 人工智能模块：使用TensorFlow进行故障检测和能量优化。

技术栈选择

  • 单片机：选择ESP8266作为传感器节点的控制器，支持Wi-Fi通信。

  • 传感器：选用ACS712电流传感器、DHT11温湿度传感器。

  • 无线通信模块：使用MQTT协议进行设备间通信。

系统架构图

数据采集
数据存储
分析结果
请求数据
预测故障
实时数据
传感器网络
云计算平台
大数据分析
数据可视化
用户界面
机器学习模型

三、环境搭建

环境安装步骤和配置

  1. 单片机开发环境：

    • 安装Arduino IDE。

    • 配置ESP8266开发板，安装ESP8266库。

  2. 云计算平台：

    • 注册AWS账号。

    • 创建S3存储桶用于数据存储。

    • 配置AWS IoT Core，创建设备并获取证书。

  3. 数据分析环境：

    • 安装Apache Spark。

    • 配置Hadoop环境。

  4. 前端开发环境：

    • 安装Node.js和npm。

    • 使用Create React App初始化项目。

配置示例和注意事项

  • Arduino IDE配置：确保选择正确的ESP8266开发板，并安装需要的库（如PubSubClient用于MQTT）。

  • AWS IoT配置：注意下载和保存证书，以及正确配置策略以允许设备连接。

四、代码实现

1. 数据采集模块

代码示例

我们将使用ESP8266作为传感器节点，通过MQTT协议将传感器数据发送到云端。

#include <ESP8266WiFi.h>
#include <PubSubClient.h>
#include <DHT.h>// Wi-Fi和MQTT配置
const char* ssid = "your_SSID";
const char* password = "your_PASSWORD";
const char* mqtt_server = "your_MQTT_Broker";WiFiClient espClient;
PubSubClient client(espClient);// DHT传感器配置
#define DHTPIN D2          // DHT传感器连接的引脚
#define DHTTYPE DHT11     // DHT 11
DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);// 数据发送间隔
unsigned long lastSendTime = 0;
const long interval = 2000; // 2秒void setup() {Serial.begin(115200);setup_wifi(); // 设置Wi-Fi连接client.setServer(mqtt_server, 1883); // 设置MQTT服务器dht.begin(); // 初始化DHT传感器
}void loop() {if (!client.connected()) {reconnect(); // 如果未连接则重新连接}client.loop(); // 处理MQTT客户端unsigned long currentMillis = millis();if (currentMillis - lastSendTime >= interval) {lastSendTime = currentMillis;sendSensorData(); // 发送传感器数据}
}// 设置Wi-Fi连接
void setup_wifi() {delay(10);WiFi.begin(ssid, password);while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {delay(500);}
}// 重新连接MQTT
void reconnect() {while (!client.connected()) {if (client.connect("ESP8266Client")) {// 连接成功} else {delay(5000);}}
}// 发送传感器数据
void sendSensorData() {float humidity = dht.readHumidity(); // 读取湿度float temperature = dht.readTemperature(); // 读取温度float current = analogRead(A0) * (5.0 / 1023.0); // 读取电流（假设使用模拟输入）// 构建JSON格式的消息负载String payload = String("{\"current\":") + current + ",\"temperature\":" + temperature + ",\"humidity\":" + humidity + "}";client.publish("sensor/data", payload.c_str()); // 发送数据到MQTT主题
}
代码说明

  1. 库引入：引入ESP8266、PubSubClient和DHT库。

  2. Wi-Fi和MQTT设置：定义Wi-Fi SSID、密码和MQTT服务器地址。

  3. DHT传感器初始化：配置DHT11传感器引脚和类型。

  4. 数据发送逻辑：定时读取传感器数据并通过MQTT发送到指定主题。

代码时序图
ESP8266 WiFi MQTT_Broker DHT A0 连接到Wi-Fi网络 返回连接状态 连接MQTT 返回连接状态 读取温度和湿度 读取电流值 发送数据 loop [每2秒] ESP8266 WiFi MQTT_Broker DHT A0

2. 数据存储与处理模块

代码示例

在云端，我们使用Python和Flask创建一个API来接收MQTT消息并存储到数据库（假设使用MongoDB）。

from flask import Flask, request
from pymongo import MongoClient
import paho.mqtt.client as mqtt
import jsonapp = Flask(__name__)# MongoDB设置
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["power_monitoring"]
collection = db["sensor_data"]# MQTT回调函数
def on_message(client, userdata, message):data = json.loads(message.payload)collection.insert_one(data)  # 将数据插入MongoDBprint(f"Data received and stored: {data}")# MQTT客户端配置
mqtt_client = mqtt.Client()
mqtt_client.on_message = on_message
mqtt_client.connect("your_MQTT_Broker", 1883, 60)
mqtt_client.subscribe("sensor/data")  # 订阅传感器数据主题# 启动MQTT客户端循环
def run_mqtt():mqtt_client.loop_forever()# Flask API路由
@app.route('/api/data', methods=['GET'])
def get_data():# 从MongoDB获取传感器数据sensor_data = list(collection.find({}, {'_id': 0}))  # 不返回_id字段return json.dumps(sensor_data), 200if __name__ == '__main__':from threading import Threadmqtt_thread = Thread(target=run_mqtt)mqtt_thread.start()  # 启动MQTT接收线程app.run(host='0.0.0.0', port=5000)  # 启动Flask API
代码说明

  1. Flask应用：创建Flask应用并定义API路由。

  2. MongoDB连接：使用pymongo连接到MongoDB数据库，并定义数据集合。

  3. MQTT回调函数：定义on_message回调函数，用于处理接收到的MQTT消息并将其存储到MongoDB。

  4. 启动MQTT客户端：在一个单独的线程中运行MQTT客户端，以便同时接收数据和处理HTTP请求。

  5. API数据获取：定义GET请求的API接口，返回存储在MongoDB中的传感器数据。

代码时序图
MQTT_Broker ESP8266 Flask_API MongoDB 发送传感器数据 转发消息 存储数据 确认存储 确认接收 MQTT_Broker ESP8266 Flask_API MongoDB

3. 数据分析模块

代码示例

数据分析模块将使用Apache Spark进行数据分析。以下是一个简单的分析示例，展示如何从MongoDB读取数据并进行分析。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder \.appName("PowerMonitoring") \.config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://localhost:27017/power_monitoring.sensor_data") \.config("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://localhost:27017/power_monitoring.sensor_data") \.getOrCreate()# 从MongoDB读取数据
df = spark.read.format("mongo").load()# 数据分析：计算平均电流和温度
results = df.select(avg("current").alias("avg_current"), avg("temperature").alias("avg_temperature"))
results.show()# 假设我们希望将分析结果存储回MongoDB
results.write.format("mongo").mode("append").option("collection", "analysis_results").save()
代码说明

  1. Spark会话：使用SparkSession连接到MongoDB。

  2. 数据读取：从MongoDB读取传感器数据到DataFrame。

  3. 数据分析：使用Spark SQL计算平均电流和温度。

  4. 结果存储：将分析结果存储回MongoDB。

代码时序图
Flask_API MongoDB Spark MongoDB_Analysis 查询传感器数据 返回传感器数据 启动数据分析 读取传感器数据 返回数据 存储分析结果 Flask_API MongoDB Spark MongoDB_Analysis

4. 前端可视化模块

前端可视化模块使用React框架和D3.js库来展示传感器数据。以下是一个基本的React组件示例，用于展示实时传感器数据和历史分析结果。

代码示例

首先，确保你已经安装了React和相关的库：

npx create-react-app power-monitoring-frontend
cd power-monitoring-frontend
npm install axios d3

然后，在src目录下创建一个SensorData.js组件。

// src/SensorData.js
import React, { useEffect, useState } from 'react';
import axios from 'axios';
import * as d3 from 'd3';const SensorData = () => {const [data, setData] = useState([]);const [analysisData, setAnalysisData] = useState([]);useEffect(() => {const fetchData = async () => {const response = await axios.get('http://localhost:5000/api/data');setData(response.data);};fetchData();}, []);useEffect(() => {const fetchAnalysisData = async () => {const response = await axios.get('http://localhost:5000/api/analysis');setAnalysisData(response.data);};fetchAnalysisData();}, []);return (<div><h1>传感器数据</h1><ul>{data.map((item, index) => (<li key={index}>电流: {item.current} A, 温度: {item.temperature} °C, 湿度: {item.humidity} %</li>))}</ul><h2>分析结果</h2><ul>{analysisData.map((item, index) => (<li key={index}>平均电流: {item.avg_current} A, 平均温度: {item.avg_temperature} °C</li>))}</ul><div id="chart"></div>{/* D3.js图表代码可以在这里实现 */}</div>);
};export default SensorData;
代码说明

  1. 数据获取：使用axios从后端API获取传感器数据和分析结果。

  2. 数据展示：使用状态管理（useState）来存储和展示传感器数据和分析结果。

  3. D3.js集成：可以在<div id="chart"></div>中添加D3.js图表，展示传感器数据的可视化。

D3.js图表示例

可以在useEffect中添加D3.js代码以生成一个简单的折线图，展示电流和温度变化。

useEffect(() => {const svg = d3.select("#chart").append("svg").attr("width", 500).attr("height", 300);const xScale = d3.scaleLinear().domain([0, data.length]).range([0, 500]);const yScaleCurrent = d3.scaleLinear().domain([0, d3.max(data, d => d.current)]).range([300, 0]);const yScaleTemperature = d3.scaleLinear().domain([0, d3.max(data, d => d.temperature)]).range([300, 0]);// 绘制电流线svg.append("path").datum(data).attr("fill", "none").attr("stroke", "blue").attr("stroke-width", 2).attr("d", d3.line().x((d, i) => xScale(i)).y(d => yScaleCurrent(d.current)));// 绘制温度线svg.append("path").datum(data).attr("fill", "none").attr("stroke", "orange").attr("stroke-width", 2).attr("d", d3.line().x((d, i) => xScale(i)).y(d => yScaleTemperature(d.temperature)));// 添加X轴svg.append("g").attr("transform", "translate(0,300)").call(d3.axisBottom(xScale).ticks(data.length));// 添加Y轴（电流）svg.append("g").call(d3.axisLeft(yScaleCurrent).ticks(5));// 添加Y轴（温度）svg.append("g").attr("transform", "translate(500,0)").call(d3.axisRight(yScaleTemperature).ticks(5));
}, [data]);

5. 整体系统流程总结

在这个智能电力监控与管理系统中，各个模块协同工作，从数据采集到数据分析，再到数据可视化，形成了一个完整的闭环系统。以下是项目的整体工作流程：

  1. 数据采集：

    • 使用ESP8266和高精度传感器（如DHT11和电流传感器）实时采集电流、温度和湿度等数据。

    • 通过MQTT协议将这些数据发送到云端的MQTT Broker。

  2. 数据存储与处理：

    • 在服务器端，使用Flask框架和pymongo库接收MQTT消息，并将数据存储到MongoDB数据库中。

    • 提供RESTful API接口以便前端可以获取这些数据。

  3. 数据分析：

    • 使用Apache Spark从MongoDB读取数据，对数据进行分析，计算平均电流和温度等指标，并将分析结果存储回MongoDB。

  4. 前端可视化：

    • 使用React构建用户界面，通过axios库从后端API获取实时传感器数据和分析结果。

    • 利用D3.js将传感器数据可视化，展示电流和温度的变化趋势。

  5. 安全性：

    • 通过MQTT的SSL/TLS加密通信和Flask API的身份验证机制，确保数据传输过程的安全性。

总结

本项目实现了一个智能电力监控与管理系统，结合了物联网、云计算和数据分析等多种技术，具有以下优点：

  • 实时监控：能够实时监测电力设备的运行状态，及时发现异常。

  • 数据分析：通过大数据分析，优化能耗，提升设备运行效率。

  • 用户友好：前端可视化界面直观展示设备状态和分析结果，便于用户理解和操作。

  • 可扩展性：系统架构支持后续功能扩展，如添加更多传感器、接入智能化算法等。

未来工作

  • 故障检测与预警：结合机器学习算法，进一步提升故障检测的准确性，并实现实时预警。

  • 移动端支持：开发移动端应用，方便用户随时随地监控设备状态。

  • 更丰富的可视化功能：增加更多可视化组件和交互功能，提高用户体验。

通过这个项目，我们可以探索如何利用现代技术手段来提升电力管理的智能化水平，为电力系统的安全与稳定提供保障。

这篇关于智能电力监控与管理系统：基于MQTT协议的实时数据传输，结合React和D3.js实现数据可视化，利用TensorFlow进行故障检测与能效优化（代码示例）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1125761。

相关文章

使用C#代码计算数学表达式实例

使用C#代码计算数学表达式实例

《使用C#代码计算数学表达式实例》这段文字主要讲述了如何使用C#语言来计算数学表达式,该程序通过使用Dictionary保存变量,定义了运算符优先级,并实现了EvaluateExpression方法来... 目录C#代码计算数学表达式该方法很长，因此我将分段描述下面的代码片段显示了下一步以下代码显示该方法如
阅读更多...
Redis延迟队列的实现示例

Redis延迟队列的实现示例

《Redis延迟队列的实现示例》Redis延迟队列是一种使用Redis实现的消息队列,本文主要介绍了Redis延迟队列的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习... 目录一、什么是 Redis 延迟队列二、实现原理三、Java 代码示例四、注意事项五、使用 Redi
阅读更多...
使用zabbix进行监控网络设备流量

使用zabbix进行监控网络设备流量

《使用zabbix进行监控网络设备流量》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用zabbix进行监控网络设备流量,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录安装zabbix配置ENSP环境配置zabbix实行监控交换机测试一台liunx服务器，这里使用的为Ubuntu22.04(
阅读更多...
Python结合requests和Cheerio处理网页内容的操作步骤

Python结合requests和Cheerio处理网页内容的操作步骤

《Python结合requests和Cheerio处理网页内容的操作步骤》Python因其简洁明了的语法和强大的库支持,成为了编写爬虫程序的首选语言之一,requests库是Python中用于发送HT... 目录一、前言二、环境搭建三、requests库的基本使用四、Cheerio库的基本使用五、结合req
阅读更多...
vue解决子组件样式覆盖问题scoped deep

vue解决子组件样式覆盖问题scoped deep

《vue解决子组件样式覆盖问题scopeddeep》文章主要介绍了在Vue项目中处理全局样式和局部样式的方法,包括使用scoped属性和深度选择器（/deep/）来覆盖子组件的样式,作者建议所有组件... 目录前言scoped分析deep分析使用总结所有组件必须加scoped父组件覆盖子组件使用deep前言
阅读更多...
Python中的可视化设计与UI界面实现

Python中的可视化设计与UI界面实现

《Python中的可视化设计与UI界面实现》本文介绍了如何使用Python创建用户界面（UI）,包括使用Tkinter、PyQt、Kivy等库进行基本窗口、动态图表和动画效果的实现,通过示例代码,展示... 目录从像素到界面：python带你玩转UI设计示例：使用Tkinter创建一个简单的窗口绘图魔法：用
阅读更多...
VUE动态绑定class类的三种常用方式及适用场景详解

VUE动态绑定class类的三种常用方式及适用场景详解

《VUE动态绑定class类的三种常用方式及适用场景详解》文章介绍了在实际开发中动态绑定class的三种常见情况及其解决方案,包括根据不同的返回值渲染不同的class样式、给模块添加基础样式以及根据设... 目录前言1.动态选择class样式（对象添加：情景一）2.动态添加一个class样式（字符串添加：情
阅读更多...
在Pandas中进行数据重命名的方法示例

在Pandas中进行数据重命名的方法示例

《在Pandas中进行数据重命名的方法示例》Pandas作为Python中最流行的数据处理库,提供了强大的数据操作功能,其中数据重命名是常见且基础的操作之一,本文将通过简洁明了的讲解和丰富的代码示例,... 目录一、引言二、Pandas rename方法简介三、列名重命名3.1 使用字典进行列名重命名3.编
阅读更多...
Python使用Colorama库美化终端输出的操作示例

Python使用Colorama库美化终端输出的操作示例

《Python使用Colorama库美化终端输出的操作示例》在开发命令行工具或调试程序时,我们可能会希望通过颜色来区分重要信息,比如警告、错误、提示等,而Colorama是一个简单易用的Python库... 目录python Colorama 库详解：终端输出美化的神器1. Colorama 是什么？2.
阅读更多...
Go Gorm 示例详解

Go Gorm 示例详解

《GoGorm示例详解》Gorm是一款高性能的GolangORM库,便于开发人员提高效率,本文介绍了Gorm的基本概念、数据库连接、基本操作（创建表、新增记录、查询记录、修改记录、删除记录）等,本... 目录1. 概念2. 数据库连接2.1 安装依赖2.2 连接数据库3. 数据库基本操作3.1 创建表（表关
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2