TarnaJoule adatgyűjtő rendszer

🎯 Rendszer célja

A rendszer célja, hogy valós idejű, megbízható és energiahatékony adatokat gyűjtsön az épületek energiafogyasztásáról, hőmérsékleti állapotáról, környezeti feltételekről és jelenléti mintáiról – ezáltal támogatva a mesterséges intelligencia alapú energiamenedzsmentet.

🧩 Fő elemek

1. LoRaWAN-alapú szenzorhálózat

• Ultraalacsony fogyasztás, hosszú élettartam (akár 5–10 év elemről)

• Nagy hatótáv (akár 10–15 km vidéki környezetben)

• Gateway + Network Server (pl. ChirpStack)

Támogatott szenzortípusok:

• 🌡️ Hőmérséklet és páratartalom (puffer, előremenő, visszatérő víz, helyiséghőmérséklet)

• 💧 Távhő áramlás, nyomás, szivárgásérzékelők

• ⚡ Energiafogyasztás-mérők (villamos, hő)

• 🪟 Nyitásérzékelők (nyílászárókhoz)

• 🌬️ Kültéri meteorológiai adatok (hőmérséklet, szél, sugárzás)

2. Moduláris LoRa szenzoregységek

(a feltöltött kapcsolási rajzok alapján)

• 📦 PIC mikrokontrolleres modulok (pl. PIC24F, PIC16F)
  – Többcsatornás hőmérséklet bemenet
  – FET-relés kimenetek (pl. szivattyú, szelep vezérlés)
  – Optocsatolt digitális bemenetek
  – I2C szenzorbusz támogatás
  – LIN interfész, RS485 opcionálisan

• 🔋 Tápellátás: akkumulátoros (3.7V Li-ion) + LDO

• 📍 Kiegészítésként GPS / RTC / EEPROM modul integráció

3. Kiegészítő jelenlétérzékelés

• ESP32 + LD2410C radaralapú emberi jelenlétérzékelés

• Wi-Fi probe sniffing és Bluetooth beacons detektálása

• Anonim mobiljelenlét alapú használati minták

🧠 Adatkezelés és integráció

• Gateway: helyi gyűjtő (RUTX11 vagy LoRa concentrator)

• Szoftver:
  – LoRaWAN szerver (ChirpStack)
  – MQTT + InfluxDB + Grafana / Node-RED vizualizáció
  – Felhőalapú vagy helyi adatfeldolgozás

• Mesterséges intelligencia:
  – Előrejelzi a hőigényt
  – Hőforrás-váltást vezérel (kazán ↔ hőszivattyú)
  – Tanulja az épületek használati mintáit

🔐 Adatbiztonság és megfelelés

• Titkosított adatátvitel (LoRaWAN AES128, TLS)

• GDPR-kompatibilis jelenlétadat-kezelés (nincs személyazonosítás)