智慧园区能源管控系统实验报告

一、实验背景

以园区为代表的区域能源系统具有用能密度大、负荷利用小时数高、可再生能源比例高、产用能形式多样化等特点，是促进可再生能源大规模就地消纳、提高能源综合利用率、实现节能减排目标的有效实验途径。全球气候正面临严峻的挑战，碳减排已成全人类的共同使命。国内“能源双控”政策的持续升级，生产性企业被迫停工停产。如何有效控制碳排放量，提升能源使用效率、降低能耗，进而实现“双碳目标”，成为企业亟待解决的问题。

二、实验目标

1、会使用 HTTP 推送
2、了解如何处理 HTTP 推送
3、在 OneNET Studio 平台上接入 NB 设备后，完成从 Studio 向第三方应用（本应用）的数据推送，从而在应用程序中获取 NB 设备的所有数据。同时，在应用程序中监控光照传感器的值，达到预设的最大阈值后，调用 LwM2M IPSO API，自动关闭 LED 灯；达到预设的最小阈值后，调用 API 自动打开 LED 灯，从而实现节能的目的。

三、实验步骤

1)安装配置 JDK

1.新增两个环境变量

图1

2.修改PATH环境变量

图2

3.打开一个新的 cmd 窗口，然后输入 java -version 命令，如果能够看到类似如下的输出，则表示 JDK1.8 安装完成

图3g

2)安装配置 Maven

1.设置环境变量

图4

[图片上传中...(8{NC S%KLHVSWOZRLW1PYWZ)21.png

2.新开一个 cmd 窗口，运行 mvn -version 命令，如果能够看到如下输出，则表示 Maven 安装成功：

图6

3)安装配置 IntelliJ IDEA

1.使用工具包中提供的 IntelliJ IDEA 2019 安装包，进行默认安装。安装完成后，在启动界面选择 "Configure->Settings"进行全局设置，输入 maven 进行搜索，然后将 Maven 的实际安装路径填入，以便在 IDEA 中使用 Maven

图7

2.在(https://github.com/CQCET-IOT/onenet-studio-nb-data-push)下载本应用程序。打开IntelliJ IDEA，启动界面选择 "Import Project"，将pom.xml 文件打开，等待过程时间较长。

打开 JAVA\src\main\java\com\onenet\datapush\receiver\ReceiverDemo.java 文件，点击绿色三角，则可以运行本程序。

图8

3.修改参数

根据自己的实际情况，修改 application.properties 文件中的以下参数，才能正确运行：
➢api.authorization: 使用 OneNET Studio 提供的 Token工具生成；
➢light.imei: NB-IoT 设备的 IMEI 号;
➢http-push.token: 第三方应用 Token;
➢http-push.aesKey: 第三方应用 AesKey;

图9

4)OneNET Studio HTTP 数据推送配置

➢ 实例名称：自己取一个合理的名称。
➢ 推送地址：http://www.xxx.net/receive，注意 URL 后面必须包含 /receive，它是在本应用程序中实现的，用于接收处理 Studio 的验证和数据。
➢ Token：自己输入一个合理的字符串。该字符串需要与配置文件中的 http-push.token 保持一致。
➢ 消息加密方式：选择“明文模式”，本应用程序不进行消息加密。
配置完成以后，需要手动点击数据推送的“验证”按钮，只有验证成功了，Studio 才会向其推送数据，如下：

图10

5）OneNET Studio 规则引擎配置

1.配置完数据推送以后，需要用到规则引擎。在 Studio 上点击“应用开发->项目管理”，新建一个项目，取一个合理的名称，比如“智能灯控项目”：

图11

2.点击上图“进入项目管理”按钮，就可以进入项目管理页面。在“设备管理→设备列表”中，点击“添加设备”按钮，将前面创建的 NB-IoT 设备加入到该项目中，如下图所示：

图12

3.接下来，点击左侧的“规则引擎”按钮，创建一个规则引擎。勾选所有的消息源，指定前面创建的 NB-IoT 产品，然后关联前面创建的 HTTP 数据推送：

图13

4.配置完成后，启动该规则引擎，则当 NB-IoT 设备上下线、上报新数据时，本应用程序就能够获得这些数据，并打印在程序的控制台上，如下图所示:

开灯：

图14

图15

关灯：

图16

图17

四、总结

在此次项目中，当IntelliJ IDEA程序运行时，云平台的规则引擎启用成功时，数据上报到IntelliJ IDEA本应用程序后，程序会解析其中的光照度数据，并且根据预设的阈值，对 LED 灯进行控制 。且通过实验使得对OneNET云平台更为了解，对实验实施的流程思路更清晰。不足为对一些专业知识了解还不够清楚。