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基于人工智能的能源管理？[软件部分]
想法：主要想法是想出一种智能方法来减少办公室和日常家庭的能源消耗。
我们是如何建造它的？：我们构建系统的方式是使用 Intel One API 和我们开发的几个数据收集单元。
我们使用 Intel one API 托管机器学习部分，在该部分中我们创建了一个每小时模型，该模型处理一小时的数据并创建一个新模型，该模型将用于生成用于控制房间中的灯泡和风扇的最佳功率值.
基本概念：这个想法使用机器学习实现了一个功率控制器，末端执行器是一个基于 TRIAC 的卡，它串行接收这些值并相应地一次控制 4 个设备。
我们如何实际控制设备的有效功率。VRMS 对于不同的开关时间是不同的。我们延迟得越多，VRMS 的值就越小，因此功率就越小。
我为这个项目设计的硬件是一个基于 BT-136 的 TRIAC 卡，它是一个 2 层 PCB 板，具有 4 个 TRIAC 通道，用于 4 个设备。
4通道BT-136 TRIAC控制卡
我还设计了一个微控制器基板作为 TRIAC 卡和云上行单元之间的桥梁。
数据桥
云上行单元
我已经将所有这些设计都开源了，每个人都可以免费使用它们。它们在我将附加到这个项目的 GitHub 存储库中可用。它包含我设计的所有 Gerber 文件。
机器学习模型：机器学习模型是一个随机森林回归器，它接受输入特征向量并生成最佳功率值。
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