Original title: Skutečně chytrá chytrá zásuvka
Translated title: Trully Smart Smart Socket
Authors: Valušek, Ondřej ; Zemčík, Pavel (referee) ; Materna, Zdeněk (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2022
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Na trhu je dnes k dispozici mnoho takzvaně chytrých zásuvek. Jejich využití je však značně omezené. Typicky umí měřit spotřebu a lze je spínat na dálku pomocí mobilní aplikace nebo časovače. Tato práce řeší, jak využít spínací modul s měřením spotřeby k tomu, aby se ze zásuvky stala skutečně chytrá zásuvka, která umí rozpoznat co je do ní aktuálně připojeno pouze na základě krátkého časového okna, a to až pro tři spotřebiče najednou. Spotřeba je měřena chytrým relé Shelly 1PM společně pro tři zástrčky. Extrakcí příznaků z časové řady, detekcí neznámých spotřebičů pomocí SVM a poté klasifikaci neuronovou sítí se podařilo dosáhnout přesnosti přes 99 % na datasetu obsahující různé kombinace zapojení chytré televize, stolní lampičky a notebooku. Informace o aktuálně připojených spotřebičích jsou přehledně zobrazeny ve webovém rozhraní a také jsou průběžně zapisovány do databáze pro zpětné zobrazení statistik. Informaci o připojení a odpojení spotřebičů je také dále možné poslat do systému pro správu chytré domácnosti. There is a large selection of so called smart sockets available on the market today. The possibilities of these sockets are sadly very limited. Typically, they can measure power consumption, be turned off and on remotely by mobile application and timer. This thesis deals with this problem by showing how a smart relay can be used to create a truly smart smart socket that can classify currently connected appliances using just short time window for up to three devices combined. The power consumption is measured using Shelly 1PM together for three plugs. Using time series feature extraction, unknown device detection with SVM and neural network classification, the accuracy was over 99%. on a dataset containing combinations of smart TV, lamp and a laptop consumption. Information about currently connected devices is displayed on a webpage and written to a database to be viewed later. The information about connecting and disconnecting a device can be further sent to a system for smart home management.
Keywords: appliance classification; feature extraction; Flask; neural network; Node-RED; power consumption measurement; signal classification; smart home; smart socket; SVM; time series; time series classification; chytrá domácnost; chytrá zásuvka; extrakce příznaků; Flask; klasifikace signálu; klasifikace spotřebičů; klasifikace časových řad; měření spotřeby; neuronová síť; NodeRED; SVM; časová řada

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/207812

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-590664


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses