41、树莓派数据聚合节点与数据库存储项目指南

树莓派数据聚合节点与数据库存储项目指南

1. 项目概述

本项目利用前一项目中的传感器节点,不过数据聚合节点的主机不再使用 Arduino,而是采用树莓派。同时,使用前一项目中的同一 MySQL 数据库服务器,通过树莓派数据聚合节点存储来自 XBee 传感器节点的传感器数据。

项目目标是重现前一项目的功能,即让树莓派通过 XBee 模块(协调器)从多个传感器节点接收传感器样本,并将这些结果保存到 MySQL 数据库中。由于使用了 XBee Python 库,在根据原始数据计算温度时需要做一些小的改动,但这些改动细微且不难实现。

2. 硬件需求

本项目所需的硬件如下:
- 前一项目中基于 XBee 的传感器节点
- 树莓派
- GPIO 扩展板和电缆
- 面包板
- XBee 适配器
- 一些面包板跳线

接线方式与相关示例中的“项目:为 XBee 传感器节点创建树莓派数据收集器”部分相同。按图示连接 XBee 适配器,将 GPIO 电缆连接到树莓派,然后通电。虽然此时不一定需要安装 XBee,但安装是个不错的选择,同时要确保有协调器节点。

3. 软件需求

本项目的软件需求与之前的项目基本相同,需要使用 Connector/Python 库,可参考相关资料了解如何下载和安装该库。此外,还必须安装 MySQL Connector/Python 库,可在树莓派上使用以下命令进行安装:

$ pip3 install mysql-connector-python
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值