图4 eGauge EG4115数据记录仪用作智能电表，从房屋的主要负载中收集能耗数据
图5为显示了2022年8月第一周每台设备能耗的饼状图。这些信息旨在向居民反馈每台电器能耗情况。
图5 每台设备的能耗，提高居民意识
图6显示了系统关于从设备收集的数据的可用性。x轴表示系统从2021年7月开始记录数据到研究结束的可用时间段（按月分组）。y轴表示四种电器和家庭的主要负荷。每个设备和月份显示的值表示在某个月内从每个设备接收到的消息数占涉及到每个设备的采样率可以接收到的消息总数的百分比。该图显示，在某些时期，例如2022年8月，从房屋接收数据存在一些限制。这是系统故障、停电或电力公司的定期维护造成的。图7对比了房屋总功耗和四种电器的功耗。
图6 分析所收集数据的系统可用性
图7 使用智能插头的四个电器的功耗数据和房屋的主要负载
讨论
数据驱动的应用程序在各领域展现出了巨大的优势。在配电系统中，能源互联网、智能电网和智能家居的新应用将达成实现，例如，使用家庭的总电力消耗来分解每台设备的消耗。其他的应用程序涉及对设备进行负载调度，需要可靠的体系结构和实操，以收集、存储和处理此类数据。现存的挑战已经被广泛讨论，但没有一个标准化的架构匹配所有的解决方案，因此架构师和开发人员需要确定系统的需求，从而设计出可靠的架构，使系统能够正常运行。一些注意事项将强制数据存储和处理在本地边缘或远程部署在云中。然而，当多个房屋实施该系统时，诸如拟议的HEMS之类的系统可能会提出不同的要求。还有其他限制，例如从单个房屋发送到云的大量数据，这可能导致高延迟和服务降级。因此，在处于邻域内的各种房屋中部署HEMS时，应考虑使用雾层作为邻域内数据集中器的解决方案，例如邻域网（NAN）。
加速服务配置过程的新工具，如AWS Cloud Development Kit（CDK，云开发工具包），是通过Web接口（如AWS控制台）配置基础设施的有趣替代方案。AWS CDK遵循基础设施即代码（IaaC）的范式，使开发人员能够使用多种编程语言（如Typescript、Python和Go）编写代码。代码表示需要提供的服务，以及相应的配置，然后通过云形成将其合成并部署到AWS云平台中。
结论
在本项研究中，研究者设计并实施了两种HEMS解决方案，能够使用边缘（本地）设备或云来存储功耗和控制设备。该架构由感知层、通信网络层、中间件层和应用层四层组成。本地HEMS与互联网隔离，并利用边缘设备作为主要处理单元。基于云的HEMS利用网关将数据发送到云。这两种实现都由物联网设备驱动，用于发送数据测量或接收控制信号。研究者审查、设计和实施了最先进的边缘（本地）HEMS和基于云的HEMS的最常见方法。这两个系统都有HEMS的若干共同特征，但是，它们在隐私和可扩展性方面有所不同。在这方面，当需要在社区或邻域网络中部署多个HEMS时，会出现新的挑战。混合方法可以实现比使用边缘设备或云作为单个系统更可靠和完整的解决方案。团队正在进行的研究工作考虑持续扩展开发HEMS以支持不同的应用，例如能源分解、异常检测、需求响应以及点对点的能源交易，进一步扩展系统功能，通过数据流实现实时数据处理应用。
图文来源：Sensors, 2023, 23(01): 176
https://doi.org/10.3390/s23010176
原标题：Design and Implementation of a Cloud-IoT-Based Home Energy Management System
原作者：Felipe Condon, José M. Martínez, Ali M. Eltamaly, Young-Chon Kim, Mohamed A. Ahmed
（责任编译：贾佳）
