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基于人工智能的能源管理？[軟件部分]
想法：主要想法是想出一種智能方法來減少辦公室和日常家庭的能源消耗。
我們是如何建造它的？：我們構建系統的方式是使用 Intel One API 和我們開發的幾個數據收集單元。
我們使用 Intel one API 托管機器學習部分，在該部分中我們創建了一個每小時模型，該模型處理一小時的數據并創建一個新模型，該模型將用于生成用于控制房間中的燈泡和風扇的最佳功率值.
基本概念：這個想法使用機器學習實現了一個功率控制器，末端執行器是一個基于 TRIAC 的卡，它串行接收這些值并相應地一次控制 4 個設備。
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我們如何實際控制設備的有效功率。VRMS 對于不同的開關時間是不同的。我們延遲得越多，VRMS 的值就越小，因此功率就越小。
硬件
我為這個項目設計的硬件是一個基于 BT-136 的 TRIAC 卡，它是一個 2 層 PCB 板，具有 4 個 TRIAC 通道，用于 4 個設備。
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4通道BT-136 TRIAC控制卡
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我還設計了一個微控制器基板作為 TRIAC 卡和云上行單元之間的橋梁。
數據橋
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云上行單元
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我已經將所有這些設計都開源了，每個人都可以免費使用它們。它們在我將附加到這個項目的 GitHub 存儲庫中可用。它包含我設計的所有 Gerber 文件。
機器學習模型：機器學習模型是一個隨機森林回歸器，它接受輸入特征向量并生成最佳功率值。
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