根据现场传感器的数据，测量和评估住宅和工厂的能源效率
使用ThingSpeak软件采集实时的温度、湿度、用电数据，并使用MATLAB软件进行分析和可视化
“有了ThingSpeak，我们能够快速开发和改进我们的设计，因为这个平台让迭代变得简单，稳定，而且伸缩性好。其他平台也可以收集和分析数据，但没有一个能像MATLAB和ThingSpeak那样完全、迅速地满足我们的需求。”
卡德摩斯戴夫•科恩
物联网系统使用ThingSpeak收集和分析能源数据。
物联网(IoT)使电力生产商、公用事业公司和能源领域的其他公司能够近乎实时地收集数百家工厂和数千户家庭的能源消耗数据。这些丰富的信息为评估能效倡议、预测电力需求和执行能源审计提供了机会。
咨询公司CADMUS.为整个北美能源公用事业提供全频率的能效支持服务。金宝app这些服务包括对需要广泛的数据收集和分析的能源使用的研究。
为了充分利用物联网带来的机遇，Cadmus的工程师使用了MATLAB®以及ThingSpeak™物联网平台，以开发收集、存储、分析、可视化和解释分布在广泛地理区域的家庭和企业传感器数据的工作流。
“在短短几个月里，我们实施了一项新的服务，措施和分析了数十岁 - 很快的数百家的温度和湿度变化，”康马斯工业工程副总裁Dave Korn说。“没有Matlab和Thingspeak，我们仍然只是在谈论它。相反，我们已经向公用事业推出了这项服务。这是我们公司的巨大竞争优势。“
多年来，测量和评估能量效率的标准行业实践是在每个站点上放置记录传感器设备。在几个月后收集设备之前，分析无法开始，并且在为时已晚以纠正它们时，才发现设备故障。为了解决这些问题，CADMUS希望开发一个解决方案，其中传感器将测量值上传到云几次小时。
Cadmus的工程师对第三方系统进行了评估，这些系统预先编写好了程序，可以将数据上传到一个专有平台，但在这个平台上很难访问数据。该公司需要一个开放的平台来可靠地收集和存储近实时的数据，以及数据分析工具，他们可以用来分析和可视化各种应用的数据，包括能效研究、需求预测和减负荷。
CADMUS使用MATLAB和TRIPTIONAPEAK来开发和部署两个云连接传感器系统，用于近实时测量和能量数据分析，同时建立用于快速实施类似系统的工作流程。
第一个系统是为住宅的能源效率研究而设计的，它使用定制的传感器每五分钟将温度、相对湿度和设备电池电压的测量值发送给ThingSpeak。第二种设计用于监控HVAC系统和大型家电的负载，使用现成的家庭自动化硬件发送每分钟从住宅断路器和单个插座捕捉到的电力使用数据。
使用ThingSpeak网络应用程序，工程师们创建了新的通道，从传感器收集数据，并快速验证添加到系统中的每个新传感器是否可靠地发送数据。
在MATLAB中工作，团队分析了收集的数据，使用标准统计技术来识别异常值并计算手段和标准偏差。例如，它们按小时计算和绘制电力负载配置文件，并将负载数据与来自外部源的天气数据相关联。
它们创建了各种数据可视化，包括交互式地图，它们与客户和潜在客户共享。
CADMUS工程师目前正在使用MATLAB和统计和机器学习工具箱™以基于机器学习和高级分类和回归技术开发预测算法。这些算法旨在基于天气条件和通过Wisthspeak收集的传感器数据来预测和模拟负载。
市场机会查获．科恩说:“在我们这个行业，许多公用事业公司都在寻求设计更好的能源效率项目，并降低这些项目的成本。”“MATLAB和ThingSpeak使我们能够快速开发解决方案，这意味着我们可以在今年秋天金宝搏官方网站利用这些需求。如果没有MATLAB和ThingSpeak，我们就不得不等到春天，从而错过了大量的市场机会。”
开发努力减少三分之二．“通过MATLAB和ThingSpeak，我们的五名工程师团队在几个月内收集和分析了数据。没有他们，我们不可能在最后期限前完成任务，”卡德摩斯能源分析师詹姆斯•肯尼迪表示。“如果使用其他工具，我们可能需要15名工程师才能在同样的时间内完成这项工作——如果我们能做到的话。”
传感器网络快速部署．Kennedy说:“在我们使用ThingSpeak的第一个项目中，我们只用了三个多月的时间就实现了一个网络，我们很快就从50个操作传感器扩展到了500个。“在很短的时间内，我们建立了另一个完整的网络并收集数据，这一个的部署速度甚至比第一个更快。”
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