Smart Home Energy Monitoring

Smart Home AI

Giám sát điện năng, điều khiển nhà thông minh và dự báo phụ tải bằng AI.

Đồ án kết nối MFM384, PLC Siemens S7-1200 CPU 1215C, backend Flask, app mobile và các mô hình dự báo để theo dõi năng lượng theo thời gian thực.

Xem kiến trúc

MFM384 PLC S7-1200 Flask API SQLite AI Forecast

Mode PLC-ready

Voltage 220.4 V

Current 5.62 A

Load 1.05 kW

Đã có App, backend, database, Forecast API và website

Đang làm Kiểm thử PLC, MFM384, relay/contactor và trạng thái vật lý

Tiếp theo Thu dữ liệu thật, retrain model và tích hợp assistant fine-tune

Dữ liệu điện năng

Các chỉ số chính để app đọc, phân tích và cảnh báo

Trang public tóm tắt kiến trúc, luồng dữ liệu và trạng thái vận hành của hệ thống; các thẻ số liệu bên dưới dùng dữ liệu trình bày. Số liệu chính thức sẽ được lấy từ backend khi PLC/MFM384 được kiểm thử với hệ thống thật.

Kiến trúc hệ thống

Luồng dữ liệu rõ ràng, luồng điều khiển có lớp an toàn

App không gửi lệnh trực tiếp xuống PLC. Mọi lệnh đi qua backend để kiểm tra, ghi log, rồi PLC mới xử lý relay/contactor và trả trạng thái thật về app.

Luồng điều khiển App → Backend → PLC → Contactor → Tải

Nếu nút nhấn vật lý hoặc tiếp điểm phản hồi thay đổi, PLC cần cập nhật vào tag/Data Block để backend đọc lại và app hiển thị đồng bộ.

AI Forecast

Dự báo phụ tải là mô hình số, khác với chatbot hỏi đáp

Forecast API dùng dữ liệu lịch sử để ước lượng xu hướng tiêu thụ. Khi có dữ liệu thật từ PLC/MFM384, mô hình cần được retrain để phản ánh đúng hệ thống thực tế.

XGBoost

Random Forest

LSTM

CNN-LSTM

Dữ liệu minh họa; kết quả thật phụ thuộc vào dữ liệu thu từ hệ thống thực tế.

Mobile App

Màn hình app tập trung vào dữ liệu cần đọc nhanh

App hiển thị phòng, thiết bị, công suất, điện năng, quota, forecast và cảnh báo. Phần điều khiển tải thật nên bật sau khi PLC, relay và cơ chế phản hồi trạng thái đã được kiểm thử.

Theo dõi V, I, kW, kWh và trạng thái thiết bị.

Phân tích So sánh lịch sử, quota và xu hướng tiêu thụ.

Điều khiển Lệnh qua API, không gửi trực tiếp từ website xuống PLC.

Trạng thái dự án

Nên ưu tiên thực nghiệm phần cứng trước khi mở rộng AI Assistant

Hoàn thiện nền tảng App, backend, database, forecast API, website và tài liệu tiến độ

Đủ để trình bày ý tưởng, kiến trúc phần mềm và cách dữ liệu được hiển thị.

Ưu tiên hiện tại Đọc dữ liệu MFM384 và kiểm thử PLC với tải thật hoặc tải giả

Cần xác nhận số liệu thật, lệnh điều khiển thật và phản hồi trạng thái vật lý.

Giai đoạn sau Retrain forecast và nối chatbot fine-tune qua backend inference API

Model Unsloth có thể dùng cho chatbot, nhưng web tĩnh sẽ gọi qua backend/model server.

Xem bản tóm tắt tiến độ chi tiết

Contact

Liên hệ và theo dõi dự án Smart Home AI

Trang này dùng để giới thiệu nhanh đồ án, kiến trúc phần mềm, luồng PLC/MFM384 và hướng phát triển AI. Nếu cần trao đổi kỹ thuật, phản biện hoặc theo dõi mã nguồn, có thể dùng các kênh bên dưới.

Email [email protected] Trao đổi tài liệu, kiểm thử và góp ý kỹ thuật. GitHub locstht-hub/smart-home-ai Theo dõi mã nguồn, commit và triển khai Cloudflare Pages. Website smarthomeai.id.vn Landing page public cho phần giới thiệu dự án.

Scope PLC, App, Backend, Forecast Tập trung vào đọc dữ liệu thật, điều khiển an toàn và phân tích năng lượng.