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 示例 mqtt react d3 js tensorflow 可视化 数据传输 能效 管理系统 故障 实时 监控 代码 智能 优化 检测 电力 协议 结合 javascript frontend

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

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive：优化性能

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive：优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉，那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢？ 在编程和数据结构中，“shallow”（浅层）通常指对数据结构的最外层进行操作，而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素，而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层（Shallow） 定义
阅读更多...
JS常用组件收集

JS常用组件收集

收集了一些平时遇到的前端比较优秀的组件，方便以后开发的时候查找！！！ 函数工具： Lodash 页面固定： stickUp、jQuery.Pin 轮播： unslider、swiper 开关: switch 复选框： icheck 气泡： grumble 隐藏元素： Headroom
阅读更多...
流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因？

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因？

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台，是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力，在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术，能够处理多种视频流格式，并以多种格式（RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS
阅读更多...
这15个Vue指令，让你的项目开发爽到爆

这15个Vue指令，让你的项目开发爽到爆

1. V-Hotkey 仓库地址: github.com/Dafrok/v-ho… Demo: 戳这里 https://dafrok.github.io/v-hotkey 安装: npm install --save v-hotkey 这个指令可以给组件绑定一个或多个快捷键。你想要通过按下 Escape 键后隐藏某个组件，按住 Control 和回车键再显示它吗？小菜一碟： <template
阅读更多...
【 html+css 绚丽Loading 】000046 三才归元阵

【 html+css 绚丽Loading 】000046 三才归元阵

前言：哈喽，大家好，今天给大家分享html+css 绚丽Loading！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦 💕 目录 📚一、效果📚二、信息💡1.简介：💡2.外观描述：💡3.使用方式：💡4.战斗方式：💡5.提升：💡6.传说： 📚三、源代码，上代码，可以直接复制使用🎥效果🗂️目录✍️
阅读更多...
HDFS—存储优化（纠删码）

HDFS—存储优化（纠删码）

纠删码原理 HDFS 默认情况下，一个文件有3个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约50％左右的存储空间。 此种方式节约了空间，但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k
阅读更多...
【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）

【课程链接】 AntV G6：深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中，应该怎样去计算和绘制图形，如何给一个图形制作不间断的动画，以及在鼠标事件之后产生动画。（有点难，需要好好理解） <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06
阅读更多...
使用opencv优化图片（画面变清晰）

使用opencv优化图片（画面变清晰）

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化，使其看起来更清晰，同时保持尺寸不变，通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多，主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器：相机传
阅读更多...
综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动，这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升：减少抖动，提高图像的清晰度和细节表现力，使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强：在低光条件下，抖
阅读更多...
嵌入式QT开发：构建高效智能的嵌入式系统

嵌入式QT开发：构建高效智能的嵌入式系统

摘要： 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发，详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程，包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发，涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用，以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互，包括输入输出设
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2