Development of a Low-Cost, Open-Source LoRA-based SCADA System for Remote Monitoring of a Hybrid Power System for an Offshore Aquaculture Site in Newfoundland
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 article a low-cost and open-source Internet of Things (IoT) based Supervisory, Control and Data Acquisition (SCADA) system for remote monitoring of the hybrid power system for an offshore aquaculture site is presented. The selected site is situated 2 km away from the coastline where there is no electrical utility infrastructure and limited communication options are available. The hardware of the designed system primarily consists of six field sensors, Arduino Leonardo as Remote Terminal Unit (RTU), LoRA (Long Range) gateway, cables, AC/DC current and voltage supplies. Arduino IDE, AWS, Influx DB, and Grafana provide the software support. The field sensors are responsible for measuring the solar, battery, inverter & generator currents, along with battery voltage and temperature. All of the field sensors except the temperature sensor send the data to RTU which further delivers it to The Things Network (TTN) cloud. With the help of influx DB, AWS cloud computing services, and Grafana, the data can be stored and visualized through interactive yet informative graphs. The graphs display the historical and live data of each sensor. Further, it also gives the option to set alarms and alerts on user-defined conditions to improve control over the hybrid power system. The complete hardware is assembled and tested in Memorial University’s Power lab. The developed system was supplied with variable current/voltage supplies and the data was logged for three continuous hours. However, the data can be stored for a much longer duration as per user’s requirement. The hardware and the results presented here are a testament that the proposed design system is capable of providing a remote monitoring solution for the offshore aquaculture site.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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