Smart mätare med automatisk effektfaktorkorrigeringsenhet: 29 steg

2024 Författare: John Day | [email protected]. Senast ändrad: 2024-01-30 12:44

En dubbelriktad mätare med automatisk gadget för ändring av effektfaktor läser aktiv och reaktiv effekt och dessutom effektfaktorn från nätspänning och linjeströmavkänning av spänning och strömsensor. effektfaktor vid den tidpunkten bestämmer mikrokontrollern lönebehovet och slår också på det nödvändiga antalet kondensatorer från kondensatorbanken tills effektfaktorn är standardiserad till ungefär solidaritet och laddning med hjälp av information som tagits med hjälp av wi-fi-modul från strömkortet webbplats.

De automatiska effektfaktoråterställningsstrategier som vi använder i denna mätare kan anslutas till moderna enheter styr ramar och dessutom familjer för att göra dem stabila. Därför hamnar ramverket stabilt och skickligt i ramverket precis som de mekaniska monteringsstegen. Denna korrigerare resulterar i minskade generellt sett utgifter för både kunderna och leverantörerna av elektrisk vitalitet. Effektfaktorrevision genom att använda kondensatorbanker minskar mottagligt energianvändning vilket kommer att leda till minimering av olyckor och under tiden bygger den elektriska 11 -ramens kompetens. Strömbesparande frågor och lyhörd effekt har cheferna föranlett utvecklingen av enstegskondensatorbanker för hushålls- och mekaniska applikationer. Förbättringen av denna uppgift är att göra klok ramstyrka att komponera i hjärnan för att leverera lönsamhet med en livskraftig tillgång till intensitet, billig och säkerhet

Steg 1:

Wi-fi-modul hämtar aktiv strömdata från vidyut pravah-webbplatsen. Det uppdaterar sitt värde efter 15 minuter för den dynamiska prissättningen

Steg 2: Thingspeak

Ladda upp konsumentens använda strömdata till Thingspeak Channel

Den ansluter till API för webbplatsen "VidyutPravah.in" för att hämta live -prisdata och uppdatera sig själv var 15: e minut.

Prisvärdet överförs till Arduino Mega genom seriell kommunikation mellan Arduino Mega och Wi-fi-modul.

Energikostnaden beräknas genom att använda energin som förbrukas av belastnings- och prisdata som hämtas av Wi-Fi-modulen.

Steg 3: Skickade SMS till konsumenterna

Eftersom det är anslutet till internet så uppdateras våra data i realtid. Det hämtar priset från "VidyutPravah.in" och laddar upp energidata till Thinkspeak och levererar meddelande till kundens mobilnummer för att använda mer reaktiv effekt.

Steg 4: Power Factor Correction Unit

Steg 5:

Dataservrar på Thingspeak.com används.

Strömdata från Arduino Mega överförs till Wi-Fi-modulen genom seriell kommunikation.

Energidata laddas sedan upp till Thingspeak.com i realtid.

Ett meddelande levereras till kunden om de förbrukar mer reaktiv effekt även efter att de har utnyttjat kondensatorerna fullt ut och effektfaktorn inte blir enhet.

Steg 6:

Steg 7:

Steg 8:

Steg 9:

Steg 10:

Steg 11:

Steg 12:

Steg 13:

Steg 14:

Steg 15:

Steg 16:

Steg 17:

Steg 18:

Steg 19:

Steg 20:

Steg 21:

Steg 22:

Steg 23:

Steg 24:

Steg 25: