8、工业物联网环境监测:网络选择与实践应用

工业物联网环境监测:网络选择与实践应用

1. 无线网络的选择

在选择无线网络时,需要考虑诸多因素。无线网络的普及往往需要数年时间,有些网络甚至从未真正投入使用。一些网络非常专有,使用特定的网络、协议、网关和传感器,虽然能使一切协同工作,降低项目复杂性,但适用的用例可能较少,常见供应商会表示“我们没有适合该用途的传感器”。

以下是几种常见无线网络的比较:
| 网络类型 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| Wi-Fi | 历史悠久,发送图像等大消息时能以低成本将数据回传到云端 | 功耗和带宽成本高 | 适合需要传输大量数据到云端的场景 |
| 蜂窝网络(4G/5G) | 在其他网络不可用或无法设置无线网关时是不错选择,在城市环境中,少量传感器直接与蜂窝网络通信的成本可能低于设置其他协议的网关 | 传感器功耗大,频繁连接会影响电池寿命 | 城市环境,且有蜂窝服务覆盖的区域 |
| 授权LPWAN(LTE - M/NB - IoT) | 成本和带宽低于蜂窝网络,在可用区域尤其是城市地区是不错的选择 | 网络覆盖不一致,需要确定运营商部署情况 | 城市地区且需要长距离通信的场景 |
| 非授权LPWAN(LoRa/Sigfox) | 开放协议,传感器、网关和网络提供商选择多,覆盖范围长 | 带宽和使用有理论上限,功率传输有上下行限制 | 适合长距离、低数据量传输的场景 |
| 其他(蓝牙、Zigbee、RFID) | 成本低,可用于跟踪和追溯等功能 | 不是本书重点关注对象 | 物流、仓储等需要跟踪物品的行业 |

2. Wi-Fi与树莓派的人员计数应用
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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