Principe de lecture à distance des compteurs électriques intelligents dans la rénovation des campus ?

1. Collecte des données : Capteurs et puces de mesure

Surveillance en temps réel des données de consommation électrique :

Les compteurs électriques intelligents sont équipés de capteurs et de puces de mesure à haute précision, capables de collecter en temps réel des paramètres tels que le courant, la tension, la puissance et la consommation électrique. L’erreur de précision est généralement inférieure à ±0,5 %.

Stockage et prétraitement des données :

Après traitement par un microprocesseur, les données collectées sont stockées selon une séquence temporelle ou des règles déclenchées par des événements (ex. : horaire quotidien, augmentation soudaine de la consommation). Des paquets de données structurés sont ensuite générés en préparation de leur téléchargement.

2. Transmission des données : Soutenue par la technologie de communication sans fil

Choix des protocoles et réseaux de communication :

Les compteurs électriques intelligents adoptent la technologie de réseau à large bande à faible consommation d’énergie (LPWAN), telle que NB-IoT (Internet of Things à bande étroite), 4G ou LoRaWAN. Ces technologies garantissent une large couverture de signal et une forte pénétration, s’adaptant à l’environnement de bâtiments complexes des campus.

Chiffrement des données et transmission sécurisée :

Les données sont transmises au serveur cloud via le protocole de chiffrement TLS/SSL, afin de prévenir l’écoute illicite ou la falsification, et de garantir la confidentialité et l’intégrité des données.

3. Traitement et analyse des données : Dynamisé par la plateforme cloud

Analyse automatique et détection d’anomalies :

Après réception des données, le serveur cloud les analyse et les vérifie via des algorithmes, identifiant les comportements anormaux de consommation électrique (ex. : court-circuit, utilisation illicite d’équipements à haute puissance) et déclenchant des instructions d’alerte ou de coupure de courant.

Analyse multidimensionnelle des données :

En combinaison avec la technologie de big data, le système analyse les tendances de consommation électrique, la distribution des pics et creux de consommation ainsi que les points chauds de consommation d’énergie. Des rapports visuels sont générés pour aider les établissements scolaires à optimiser la distribution de l’énergie.