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Enregistrement W4212940797 · doi:10.21926/jept.2201007

An Open Source LoRa Based, Low-Cost IoT Platform for Renewable Energy Generation Unit Monitoring and Supervisory Control

2022· article· en· W4212940797 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy and Power Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)Memorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSCADAEmbedded systemMicrocontrollerScalabilityArduinoComputer scienceInteroperabilityCloud computingReal-time computingOperating systemEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SCADA provides real-time system monitoring by constant communication and data exchange between various system devices to achieve data visualization and logging. Presently, in industrial systems, commercial SCADA systems are being used for data monitoring and control. These systems can be expensive, and as such can only be afforded by select industries. Even at these costs, the commercial SCADA systems face some challenges, which include interoperability and scalability issues. Research has shown that these problems can be solved by the introduction of low-cost materials and open-source software to achieve data monitoring for all levels of processes. This paper proposes an open source, low-cost Internet of Things (IoT)-based SCADA system that employs the IoT architecture for SCADA functions. The proposed system is an improvement to the existing IoT solutions by eliminating cloud based IoT platforms and introducing a single machine system. This solution increases the robustness of the system while reducing costs. The proposed system prototype consists of voltage and current sensors, Arduino Uno microcontroller and Raspberry Pi. The sensors acquire data from the monitored unit. The Arduino Uno receives the data and processes them for transmission to the Raspberry Pi using the LoRa communication technology. At the Raspberry Pi, the local Chirpstack platform processes the data and displays the measured data using the Grafana dashboard for real-time data monitoring, and the data is stored in an InfluxDB database. For system validation purposes, the prototype is designed, developed, and set up to monitor the panel voltage, current and battery voltage of a solar photovoltaic system. The results obtained from the experimental set-up are compared with the test data from physical digital multimeters. The system presented in this paper is a low-cost, open source, scalable and interoperable system. This, therefore, makes the proposed SCADA system an alternative for commercial SCADA systems, especially for select applications. The system proposed in this paper can be deployed to large industrial systems with appropriate upgrades and customization. The main contribution of this research is the design and development of a SCADA system that performs all the functions of a proprietary SCADA system at a very low-cost with scalable and interoperability features which are the main limitations of the traditional SCADA systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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