¿Principio de Lectura Remota de Medidores Eléctricos Inteligentes en la Renovación del Campus?

1. Recolección de Datos: Sensores y Chips de Medición

Monitoreo en tiempo real de datos de consumo eléctrico:

Los medidores eléctricos inteligentes están equipados con sensores y chips de medición de alta precisión, capaces de recolectar en tiempo real parámetros como corriente, voltaje, potencia y consumo eléctrico, con un error de precisión generalmente inferior a ±0.5%.

Almacenamiento y preprocesamiento de datos:

Los datos recolectados son procesados por un microprocesador, luego almacenados según series temporales o reglas de activación por eventos (como programación diaria, aumento repentino del consumo) y convertidos en paquetes de datos estructurados listos para ser enviados.

2. Transmisión de Datos: Apoyada por Tecnología de Comunicación Inalámbrica

Selección de protocolos y redes de comunicación:

Los medidores eléctricos inteligentes adoptan tecnologías de Red de Área Amplia de Bajo Consumo (LPWAN, por sus siglas en inglés), como NB-IoT (Internet de las Cosas de Banda Angosta), 4G o LoRaWAN. Estas tecnologías garantizan una cobertura de señal amplia y alta penetración, adaptándose al entorno edilicio complejo del campus.

Cifrado de datos y transmisión segura:

Los datos se transmiten al servidor en la nube a través del protocolo de cifrado TLS/SSL, evitando escuchas no autorizadas o alteraciones de datos, y garantizando la privacidad y la integridad de la información.

3. Procesamiento y Análisis de Datos: Impulsado por Plataformas en la Nube

Análisis automático y detección de anomalías:

Después de recibir los datos, el servidor en la nube los analiza y verifica mediante algoritmos, identifica comportamientos anormales de consumo eléctrico (como cortocircuitos, uso no autorizado de equipos de alta potencia) y activa instrucciones de alerta o corte de energía.

Análisis multidimensional de datos:

Combinado con tecnología de big data, el sistema analiza tendencias de consumo eléctrico, distribución de picos y valles de demanda, 以及 puntos calientes de consumo energético, genera informes visuales y ayuda a las escuelas a optimizar la distribución de energía.