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收集最新的温度、湿度和用电数据，并使用MATLAB对数据进行分析和可视化
“有了ThingSpeak，我们能够快速开发和改进我们的设计，因为这个平台使迭代变得容易、稳定和可扩展。其他平台也可以用来收集和分析数据，但没有一个能像MATLAB和ThingSpeak这样完全、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、公共事业公司和能源部门的其他公司能够近实时地收集数百家工厂和数千户家庭的能源电力消耗数据。这些丰富的信息为评估能效计划、预测电力需求和执行能源审计提供了机会。
咨询公司卡德摩斯为整个北美的能源公司提供全方位的能源效率支持服务。金宝app这些服务包括需要大量数据收集和分析的能源使用研究。
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，开发用于收集、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。
Cadmus工程部副总裁Dave Korn说:“在短短几个月的时间里，我们实施了一项新的服务，它可以测量和分析几十个家庭的温度和湿度变化，很快就会有几百个家庭。”“如果没有MATLAB和ThingSpeak，我们可能还只是在谈论它。相反，我们已经在向公用事业公司推销这项服务。这对我们公司来说是个巨大的竞争优势。”
多年来，测量和评估能源效率的标准行业实践是在每个地点放置记录传感器设备。直到几个月后设备被收集起来，分析才开始，当设备故障被发现时，已经来不及纠正它们了。为了解决这些问题，卡德摩斯想开发一种解决方案，让传感器每小时将测量数据上传到云端好几次。
卡德摩斯的工程师对第三方系统进行了评估，这些系统预先编程，将数据上传到一个难以访问的专有平台。该公司需要一个开放的平台，以接近实时的方式可靠地收集和存储数据，同时还需要数据分析工具，用于分析和可视化各种应用，包括能源效率研究、需求预测和减负荷。
Cadmus使用MATLAB和ThingSpeak开发和部署了两个云连接传感器系统，用于近实时测量和分析能源数据，同时建立了一个快速实现类似系统的工作流。
第一个系统是为住宅能效研究而设计的，它使用定制的传感器每五分钟向ThingSpeak发送一次温度、相对湿度和设备电池电压测量值。第二套系统的设计目的是监测暖通空调系统和大型电器的负荷，使用现成的家庭自动化硬件，每分钟发送住宅断路器和单个插座捕捉的电力使用数据。
通过ThingSpeak网络应用程序，工程师们创建了新的通道来从传感器收集数据，并快速验证添加到系统中的每个新传感器都在可靠地发送数据。
该团队使用MATLAB分析收集到的数据，使用标准统计技术来识别异常值并计算均值和标准差。例如，他们按小时计算并绘制电力负荷曲线，并将负荷数据与来自外部来源的天气数据相关联。
他们创建了各种数据可视化，包括与客户和潜在客户共享的交互式地图。
卡德摩斯的工程师目前正在使用MATLAB和统计与机器学习工具箱™开发基于机器学习和高级分类与回归技术的预测算法。这些算法的设计是根据天气状况和通过ThingSpeak收集的传感器数据来预测和模拟负载。
市场机会抓住．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效项目，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，我们将不得不等到春季，并错过许多市场机会。”
发展努力减少了三分之二．借助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。卡德摩斯能源分析师詹姆斯•肯尼迪(James Kennedy)表示:“如果没有他们，我们不可能如期完成任务。”“如果使用其他工具，我们可能需要15名工程师在相同的时间内完成这项工作——如果我们真的能完成的话。”
传感器网络快速部署．肯尼迪说:“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，我们很快就把50个操作传感器扩展到了500个。”“在很短的时间内，我们就建立了另一个完整的网络并收集数据，这个网络的部署速度甚至比第一个更快。”
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