Kartierung des Temperaturflusses in Haushalten mit billigen Sensoren

Geschichte

Was ich tun möchte

•  Wählen Sie die günstigsten, skalierbarsten und am einfachsten zu konfigurierenden Komponenten aus
• So viele Temperatursensoren wie möglich programmieren und bereitstellen und mit einem Web-Gateway verbinden
• Verwenden Sie diese Daten für effizientere Automatisierungen über intelligentes Thermostatgerät, Fenstersteuerung, Anwesenheitserkennung, intelligente Beleuchtung, Pelletofensteuerung usw.…
• Erstellen Sie einen Master-Energiedatensatz mit protokollierten Temperaturdaten, die in die Smart-Meter-API, den Wetterverlauf usw. integriert sind…

Hintergrund

Selbst für diejenigen unter uns, die es gewohnt sind, in der Kälte zu leben, war das letzte Jahrzehnt von einer Kombination aus extremer Kälte und ungewöhnlich hohen Heizkosten geprägt. Es überrascht daher nicht, dass alternative Brennstoffe wie Holzpellets und Energiespargeräte wie Nest Thermostat stark nachgefragt werden.

Tatsächlich wurde mein eigenes Interesse an IOT und OSHW als Ganzes teilweise von dem Wunsch inspiriert, die Effizienz eines kleinen Pelletbrenners zu maximieren, den ich vor ein paar Jahren in meinem Keller installiert habe. Während sich mein Interesse am IOT in neue Richtungen ausgebreitet hat, kehre ich immer dann zum ursprünglichen Projekt zurück, wenn das Wetter kälter wird.

Kurz gesagt, es wird enorme Energie verschwendet, um einzelne Haushalte zu kühlen oder zu heizen, und wenn die Bewohner versuchen, die Belüftung oder Isolierung zu verbessern, beruht der Prozess mehr auf Intuition als auf wissenschaftlichen Daten.

Ist ein Thermostat nicht dafür?

Egal, ob es sich um die alten „dummen“ Standardmodelle oder um die programmierbaren „lernenden“ Modelle wie das NEST handelt, ein Thermostat kann nur eine allgemeine Temperaturmessung basierend auf seiner unmittelbaren Umgebung liefern. Um beispielsweise genau abzubilden, wie viel Wärme vom Keller in ein Schlafzimmer im dritten Stock wandert, benötigen Sie im ganzen Haus mehrere Sensoren. Persönlich mag der durchschnittliche Preis für einen intelligenten Thermostat von 250 $ gerechtfertigter sein als bei anderen "Connected Home"-Geräten wie dem Phillips Hue, aber es ist immer noch mehr, als mein Einkommen zulässt ...  Irgendwann hoffe ich jedoch, einen zu ergattern. Daher wurde der Arbeitsablauf so konzipiert, dass er mit oder ohne programmierbaren Thermostat funktioniert.

Wenn Quantität eine ganz eigene Qualität hat.

Rohdaten sind wie die Rüstungsproduktion im 2. Weltkrieg…  Insofern steht Qualität in direktem Verhältnis zur Quantität. In diesem speziellen Fall habe ich festgestellt, dass ich mindestens 5 einzelne Sensoren im ganzen Haus benötige, damit die Daten relevant sind.

In den vergangenen Jahren waren die Kosten oder die Zugänglichkeit verfügbarer drahtloser Netzwerkkomponenten das Haupthindernis. Ich habe in der Vergangenheit versucht, XBee-Module und einzelne WiFi-Clients zu verwenden, aber nach dem Addieren des Mikrocontrollers (Arduino Pro Mini =7 USD), des Temperatursensors (4 USD) und des drahtlosen Moduls (XBee =17 USD) waren die Gesamtkosten pro Sensor nie zulässig für Einsätze im erforderlichen Umfang. In Kombination mit den Kosten für Gateway und Server kann eine minimale Einrichtung leicht über 250 US-Dollar kosten, bevor Zeit und Kosten für die Einrichtung des Servers und der Webdienste berücksichtigt werden. Verschiedene HF-Module wie das nrf24l01 waren zu sehr geringen Kosten erhältlich, aber die Konfiguration erwies sich mit der damals verfügbaren Software und Codebibliotheken immer als zu kompliziert.

Die Gelegenheit.

Mehrere Entwicklungen in jüngster Zeit haben dazu geführt, dass ein solches Netzwerk viel machbarer ist als je zuvor.

• Das Mooresche Gesetz gilt weiterhin insbesondere für billigere WLAN-Komponenten wie das ESP8266.
• Open-Source-Community-Projekte wie http://www.mysensors.org/ haben die Arbeit mit kostengünstigen Geräten wie dem NRF24l01 erheblich vereinfacht.
• IOT-Server wie NodeRED, home-assistant.io, EasyIOT und viele mehr können auf einem Raspberry Pi bereitgestellt werden (die jetzt für nur 5 $ erhältlich sind!) und bieten einfache Plug-and-Play-Netzwerke, Automatisierung und Verbindung zu anderen webbasierten Diensten.
• Der Home-Automation-Marktplatz ist endlich zum Mainstream geworden, der trotz stark überhöhter Preise für Produkte wie den Phillips Hue oder den (etwas gerechtfertigteren Preis eines) NEST-Thermostats die Bedeutung der Bereitstellung einer robusten API für Programmierer und Hacker erkannt hat.

Anfängliche Hardwareanforderungen.

Eine Lektion, die ich aus früheren Versuchen gelernt habe, ist, nicht von einem einzigen Hardwaretyp abhängig zu sein. Das Netzwerk sollte flexibel genug sein, um neue Komponenten hinzuzufügen und alte zu entfernen, wenn neue Möglichkeiten zur Verfügung stehen. Dies gilt sowohl für die verschiedenen Open-Source-Module, die den größten Teil des Netzwerks ausmachen, als auch für kommerzielle Geräte wie den WINK-Hub, 

Derzeit besteht mein Netzwerk aus folgenden Komponenten-

• 4x nrf24l01 Funkmodule und 1x MySensors Gateway
• 2x ESP8266 WLAN-Module
• 5x ds18b20 Temperatursensoren
• 2x TMP36 Temperatursensoren
• 1x Arduino Nano
• 1x Arduino Fio
• 3x Arduino Pro Mini

Temperatursensoren

Temperaturempfindliche Geräte gibt es in vielen verschiedenen Formen und ihre verschiedenen Sammelmethoden haben alle Vor- und Nachteile. , Ihre Genauigkeit kann von einfachen analogen Thermosistern (obere Reihe Mitte) reichen, die die Temperatur basierend auf dem elektrischen Widerstand berechnen, bis hin zu supergenauen kontaktlosen Infrarotsensoren wie dem MLX90614 (obere Reihe rechts). Andere beliebte Optionen sind DHT-11-Sensoren (unten in Blau), die sowohl die Luftfeuchtigkeit als auch die Temperatur messen.

Um das beste Gleichgewicht zwischen Kosten, Zuverlässigkeit und Genauigkeit zu erreichen, habe ich zwei Hauptsensortypen verwendet. Der digitale Temperatursensor DS18b20 und der analoge Sensor TMP36. Wie jeder Sensor haben beide ihre Nachteile. Der digitale Sensor erfordert nämlich einen komplexeren Code, bevor er programmiert werden kann, während der analoge Sensor eine Kalibrierung erfordert. Der beste Ort, um mehr über diese Sensoren zu erfahren, ist wie üblich über Adafruit-. Ein Tutorial für den TMP36 finden Sie hier- https://learn.adafruit.com/tmp36-temperature-sensor. Viele Informationen zum DS18b20 finden Sie hier- https://learn.adafruit.com/adafruits-raspberry- pi-lesson-11-ds18b20-temperatur-sensing

Drahtlose Module

Wie bereits erwähnt, lag das Haupthindernis für dieses Projekt in den vergangenen Jahren bei der drahtlosen Kommunikation. Vor allem zwei Entwicklungen haben diese Barriere deutlich gesenkt.

• Die Open-Source-Online-Community bei mysensors.org hat es viel einfacher gemacht, ein Netzwerk mit supergünstigen HF-Modulen zu konfigurieren
• Günstige WLAN-Module, bekannt als ESP8266, haben die Kosten für die direkte Kommunikation mit Hardwaregeräten über WLAN erheblich gesenkt

Um das Netzwerk so flexibel wie möglich zu gestalten, habe ich mein Netzwerk so konzipiert, dass es beide Ansätze beinhaltet.

NR24l01 RF-Netzwerk

Supergünstige Module, die Funkfrequenzen verwenden, waren schon immer verfügbar, aber sie waren notorisch schwierig zu konfigurieren und alles andere als zuverlässig. HF-Module, die von Nordic Semiconductor hergestellt werden und als NRF24L01 bezeichnet werden, sind etwas einfacher zu konfigurieren, da jedes Modul ein HF-Signal sowohl senden als auch empfangen kann.

Dies ermöglicht eine etwas komplexere „Baum“-Netzwerktopologie, wie in der Skizze unten von mysensors.org veranschaulicht.

Quelle:Abbildung des Temperaturflusses im Haushalt mit billigen Sensoren