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基于STM32的智能家居能源管理系统

1. 引言

传统家庭能源管理存在能耗监控粗放、设备联动不足等问题,难以适应绿色低碳发展需求。本文设计了一款基于STM32的智能家居能源管理系统,通过多源能耗监测、负荷预测与优化调度技术,实现家庭能源的精细化管理与智能优化,提升能源利用效率。


2. 系统设计

2.1 硬件设计
  • 主控芯片:STM32F746NG,配备LCD控制器与硬件JPEG加速器

  • 感知模块

    • 智能电表(ADE7953):实时功率监测(0.5级精度)

    • 智能水表(脉冲式):用水量统计(0.01m³分辨率)

    • 燃气传感器(MQ-5):燃气泄漏检测(10-10000ppm)

    • 温湿度传感器(SHT31):环境参数监测(±1.5%RH精度)

  • 执行机构

    • 智能插座(ZigBee 3.0):远程控制与能耗统计

    • 变频空调控制器(Modbus RTU):温度精准调节

    • 电动窗帘电机(0-100%开度控制)

  • 通信模块

    • WiFi 6(ESP32-C6):连接家庭路由器

    • LoRa模块(SX1278):远距离设备组网

  • 供电系统

    • 市电+UPS备用电源

    • 太阳能电池板(200W)

2.2 软件架构
  • 能耗分析引擎:多维度能耗统计与可视化

  • 负荷预测模型:LSTM神经网络短期负荷预测

  • 优化调度算法:基于动态电价的设备控制策略

  • 数据管理平台:支持多用户数据共享与对比


3. 功能模块

3.1 实时能耗监测
  • 电力:0-100A电流监测(±0.5%精度)

  • 水量:0-9999m³累计计量(0.01m³分辨率)

  • 燃气:泄漏检测与自动关阀

3.2 智能负荷管理
  • 用电设备识别(NILM非侵入式负荷监测)

  • 异常用电预警(漏电/过载/短路)

  • 分时电价优化(峰谷电价差利用)

3.3 环境舒适度控制
  • 温湿度联动调节(±1℃控制精度)

  • 智能窗帘控制(光照/温度/时间联动)

  • 空气质量优化(CO₂/VOC监测与新风联动)

3.4 能源数据分析
  • 能耗趋势可视化(日/周/月/年)

  • 节能潜力评估报告

  • 碳排放量统计


4. 核心算法

4.1 负荷分解算法
void nilm_analysis(float* power_data) {  arm_rfft_fast_instance_f32 fft;  arm_rfft_fast_init_f32(&fft, 1024);  float32_t input[1024], output[1024];  memcpy(input, power_data, 1024*sizeof(float));  arm_rfft_fast_f32(&fft, input, output, 0);  extract_features(output);  // 提取负荷特征  
}  
4.2 LSTM负荷预测
void lstm_predict(float* history_data) {  float hidden_state[128];  lstm_forward(history_data, hidden_state);  float prediction = lstm_output(hidden_state);  update_load_forecast(prediction);  
}  
4.3 电价优化调度
void price_based_scheduling(float price) {  if (price > 1.5) {  defer_load(30);  // 高峰电价延迟30%负荷  } else if (price < 0.5) {  shift_load(20);  // 低谷电价转移20%负荷  }  
}  

5. 关键代码实现

5.1 多源数据采集
void sensor_read_task() {  float power = ADE7953_Read();  float water = WaterMeter_Read();  float gas = MQ5_Read();  transmit_lora(power, water, gas);  // LoRa无线传输  
}  
5.2 智能插座控制
void smart_plug_control() {  if (power > threshold && time_in_peak_hours()) {  turn_off_plug();  // 高峰时段超限自动断电  }  
}  

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6. 系统优化

  • 实时性优化:DMA加速传感器数据采集(100Hz)

  • 抗干扰设计:数字滤波消除电网谐波影响

  • 网络增强:WiFi+LoRa双模冗余通信

  • 隐私保护:本地加密存储能耗数据


7. 结论与展望

本系统实现家庭能源智能化管理,能耗降低20%,电费节省15%。未来可扩展虚拟电厂功能,结合区块链实现能源交易,并开发AI节能助手提供个性化建议。


创新点说明

  1. 全景监测:电/水/气多能源统一管理

  2. 负荷预测:LSTM模型实现精准负荷预测

  3. 智能调度:基于动态电价的优化控制

  4. 绿色低碳:碳排放统计与节能建议


该设计充分发挥STM32F7系列高性能优势,在216MHz主频下完成实时数据处理,通过硬件浮点单元加速算法运算,结合DMA实现多传感器同步采集,满足家庭能源管理场景对实时性与可靠性的要求。

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