A Remote Thermostat Control and Temperature Monitoring System of a Single-Family House using openHAB and MQTT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this research, an open-source IoT platform named openHAB smart home automation is used as a home server, an ESP32 Thing microcontroller board is used to design a remote-control system for a thermal energy storage system. It consists of temperature sensors for real-time temperature monitoring, ESP32 Thing board is used for data receiving, processing and sending it to the MQTT broker, openHAB software installed in the personal computer is used as a home server for creating dashboard panel, MQTT broker is used to establishing the communication in between openHAB home server and ESP32 Thing board, Wi-Fi router is used to create the communication channel, a battery-powered remote-controlled heater with a digital thermostat is used as a testing device where user can set the desired temperature for house heating. The main objectives of this work are to design a low-cost monitoring and control system for thermal energy storage systems, to monitor the real-time temperature data, to design a control system for thermostat settings with the following features such as manual/automatic operations, local/remote control options. The user can access the dashboards locally via any computer and remotely via openHAB Cloud console from anywhere in the world. The proposed system in this work will help residence to manage their heating systems smartly in a cost-effective way, which will be the replacement of the conventional thermostat settings. The utility provider company can also use this system to control the thermostat settings from centrally, wirelessly, and remotely.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle