CN111930050A - 一种基于云平台的智能全电厨房系统 - Google Patents
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Abstract
一种基于云平台的智能全电厨房系统，其包括厨房设备、光伏发电系统，储能系统、测控系统、人机交互系统、云端服务器。其中，测控系统主要包括FPGA控制装置、摄像头、温度传感器、湿度传感器、空气质量传感器、电压传感器、电流传感器、网络模块；人机交互系统包括显示屏以及语音播报系统；通过引入测控系统，对全电厨房运行状况以及设备信息进行全方位监测，并将实时监测数据发送至云端服务器；云端服务器对监测数据进行分析处理，可为全电厨房提供运行优化指导、安全报警、设备故障预警等多种功能；通过人机交互系统，可依据用户需求推荐相应菜肴，并为烹饪过程提供实时准确的操作步骤指导，实现烹饪过程的智能化辅助决策。
Description
技术领域
本发明属于厨房技术领域，尤其涉及一种基于云平台的智能全电厨房系统。
背景技术
随着社会的不断发展，人们的饮食理念发生了巨大的变化，在追求健康饮食的同时，更渴望享受美味。厨房作为生活的关键部分，承担着制作一日三餐的任务。传统的厨房系统大都以燃气灶进行烹饪，使用不当就会引起燃气泄露，严重的话会引起火灾、爆炸和使人窒息的严重安全事故。对于烹饪新手而言，对厨房设备的使用，以及菜品的制作步骤更是摸不着头脑，很难制作出可口的菜肴，有经验者，想尝试新的菜品，也很难在步骤和火候上做到恰到好处。同时传统的厨房系统对设备的监测较少，很难做到对设备的预警与诊断，设备间的联系性较差。因此，需要对传统厨房系统进行改进，以适应快节奏的生活，让人们更好的享受美食。
发明内容
针对背景技术中所提到的传统厨房系统安全性差，对设备的监测预警少，设备间的联系性较差，对烹饪过程中无法提供智能化辅助决策功能的问题，本发明提出了一种基于云平台的智能全电厨房系统。
一种基于云平台的智能全电厨房系统，其特征在于，该系统包括厨房设备、光伏发电系统，储能系统、测控系统、人机交互系统、云端服务器等组成部分。
所述厨房设备包含，双头商用电磁炒灶，双头双尾商用电磁炒灶，单头无尾商用电磁大炒灶，单头商用电磁矮汤灶，商用电磁油炸灶，吊柜，水池，打荷台，低排柜，油烟净化一体机，给水罐，供水处理设备，空气消毒设备。其灶具特征在于采用电磁感应原理加热，减少了热量传递的中间环节，热效率远远高于传统燃气灶。
所述光伏发电系统由光伏电池板和逆变器组成，太阳能电池板与逆变器相连，接入配电箱为厨房的用电设备进行供电，太阳能电池板发电应用MPPT技术，使其时刻运行在最大功率点附近。
所述储能系统由蓄电池组成，当太阳能电池板发电大于厨房用电时，对蓄电池进行充电，当电池电量达到上限时，向大电网出售电能，在太阳能发电小于厨房内负荷用电时，由储能电池进行供电，当达到电池下限时向大电网进行购电，以保证厨房设备供电的可靠性。
所述测控系统主要包括FPGA控制装置、摄像头、温度传感器、湿度传感器、空气质量传感器、电压传感器、电流传感器、网络模块等，其中厨房系统中装有温度传感器，湿度传感器，空气质量传感器，分别用于对温度、湿度、以及空气质量进行监测，电压传感器和电流传感器用于对设备的运行信息进行监测，基于监测信息可以及时发现故障并预警，摄像头用于对厨房系统环境进行监测。所述传感器，摄像头采集到的信息与FPGA控制装置相连接，FPGA的功能包含对采集的信息进行A/D转化；所述网络模块基于无线技术将信息传输到智能网关，智能网关通过Socket技术与云平台进行连接。
所述云端服务器具有云计算能力，其功能包括，对各类信息进行存储；监测设备运行情况；并对设备故障和安全隐患进行预警和诊断；制定以经济性，碳排放量最少，从电网购电最少为目标的最优运行方案；依据数据库信息，根据需要提供相关的烹饪智能化辅助决策。
所述人机交互系统包括显示屏以及语音播报系统，客户端可通过APP订阅云服务器的相关功能，基于网络模块发送信息，并由FPGA驱动显示屏和语音报警系统完成人机互动，可实现依据用户需求推荐相应菜肴，并为烹饪过程提供实时准确的操作步骤指导，实现烹饪过程的智能化辅助决策。
一种基于云平台的智能全电厨房系统运行机制，其特征在于，包括以下步骤；
步骤1：由各类智能传感器、摄像头实时采集的智能厨房系统的各类信息；
其包括，采用温度传感器对温度进行采集，在IIC总线上连接多个温度传感器完成对各电磁灶内温度，以及室内温度进行采集；采用空气传感器对厨房烟气浓度进行采集，当烟气浓度过高会发出警报；摄像头完成对厨房环境信息的采集；电压传感器和电流传感器完成对光伏发电系统以及厨房设备系统信息的采集，上述传感器都连接在IIC总线上，总线终端与FPGA主控芯片相连；
步骤2：采集到的各类信息经型号为EP4CE10F17C8的FPGA板载的型号为PCF8591的A/D转换芯片对信息进行模拟量转换，将转换后的数字量临时储存在FPGA的SDRAM中，再由网络模块基于无线网络技术将数字信息依次串行传输到智能网关，网关后基于Socket技术与云平台连接；
步骤3：云端服务器将采集来的信息进行解析并存储，对实时与设定的湿度、温度、烟气浓度安全值进行对比，当超出设定值向FPGA发送指令，FPGA接收指令，驱动声光报警器报警，云端服务器基于历史数据库中正常运行时各类数据的变化范围对采集到的各类数据信息进行实时监控，当参数超过范围与历史故障数据库信息进行对比，基于K-近邻法可以确定设备故障的类型；
步骤4：云端服务器基于数据库信息实现发电的预测，负荷的预测，以及实时电价的预测；
步骤5：结合预测模块所预测的结果在保证供电可靠性的前提下，通过调节厨房负荷与储能系统充放电，建立经济性、从配电网购电最小、为目标函数对微电网运行优化规划，结合功率平衡约束、电池约束等约束条件，将优化目标确定为满足经济性，峰值购电最少等多目标函数。用智能算法进行寻优，这里采用改进的粒子群算法进行寻优，由此确定运行优化方案，将运行方案基于无线网络技术传输至FPGA，FPGA接收指令，并转化成相应的控制指令，对储能和光伏发电系统按照运行方案进行控制；
其中，经济性目标函数为
为微电网运行的总成本，N为总的调度段数，g为微电网向配电网的购电价格，Pg为购电电量，s为向微电网出售电能的价格，PS为出售的电量。其中gPg，sPS仅存在于并网运行情况，在孤岛运行情况下为零。M为分布式能源数目，a为分布式电源的发电成本，其中除去光能，风能等可再生能源，Pa为发电的功率；
步骤6：云端服务器根据节气和天气信息提供菜肴方案、操作步骤，以及相关的智能辅助决策服务；
步骤7：用户可以通过手机下载APP订阅相关信息并查看各运行情况，可在APP中搜索菜品及其相应步骤；在网页上可以基于Http协议进行查看；
步骤8：云端服务器基于无线网络技术接收用户指令，基于数据库中的菜肴信息，提供相应的辅助服务，并将其传输至FPGA；
步骤9：FPGA接收云端信息，并对信息进行解析，转化成相应的控制指令，实现菜肴步骤的语音播报和屏幕的显示。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)可以实现对厨房各设备信息，工作环境信息进行实时监测并预警，提高了安全性和卫生性；
(2)将厨房设备接入互联网，增强了设备间的联系性；
(3)可以为操作者提供智能化辅助决策功能；
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步详述。
图1为本发明提供的一种基于云平台的智能全电厨的系统平面结构图；
图2为本发明提供的一种基于云平台的智能全电厨的系统主控制器FPGA连接平面图；
图3是本发明提供的一种基于云平台的智能全电厨房系统运行机制流程图。
图1为本发明提供的一种基于云平台的智能全电厨的系统平面结构图，包括厨房设备、光伏发电系统，储能系统、测控系统、人机交互系统、云端服务器，其中，测控系统主要包括FPGA控制装置、摄像头、各类传感器、以及网络模块；人机交互系统包括显示屏以及语音播报系统；由各类传感器、摄像头共同完成信息采集，并将传输到的FPGA，基于ATK-ESP8266的网络模块将信息进行传输。采集到的发送信息经过网关，基于scoket技术发送到云服务器，云服务器通过无线网络技术与手机APP和用户PC端相连，FPGA同样基于网络模块接收控制指令，可以实现语音的播报，驱动显示屏进行互动，进行安全预警，依据云端服务器提供的运行优化策略对厨房设备(负荷)、储能系统、光伏发电系统进行控制。
图2为本发明提供的一种基于云平台的智能全电厨的系统主控制器FPGA连接平面图，包含由温度传感器、摄像头、气敏传感器、湿度传感器、电压传感器，电流传感器共同完成信息采集，将采集的信息传输到FPGA，基于ATK-ESP8266的网络模块将信息进行信息的传输，FPGA同样基于网络模块接收控制指令，通过控制语音播报模块和LCD显示屏以实现人机交互，控制声光报警器实现安全预警，以及按照运行优化方案对智能全电厨房的各个部分进行控制；
其中，上述实例中主控制器采用型号为EP4CE10F17C8的FPGA；电压传感器采用HVS-AS5，电流传感器采用HCS-LTBS，气敏传感器采用MQ-2，温度传感器采用HF3223，电压传感器采用HVS-ASS，电流传感器采用HCS_LTBS，无线模块采用ATK-ESP8266。
图3是本发明提供的一种基于云平台的智能全电厨房系统运行机制流程图，结合图1对其进行说明，具体步骤包括：
步骤1：由智能传感器、摄像头和基于标签的射频技术实时采集来的智能厨房系统的各类信息；
其包括，采用DS18B20温度传感器对温度进行采集，在IIC总线上连接多个温度传感器完成对各电磁灶内温度，以及室内温度进行采集；采用MQ-2电阻控制型气敏传感器对厨房烟气浓度进行采集，当烟气浓度过高会发出警报；采用OV7725摄像头模块完成对厨房环境信息的采集；电压传感器HVS-AS5和电流传感器HCS-LTBS完成对光伏发电系统以及厨房设备系统信息的采集，上述传感器都连接在IIC总线上，总线终端与FPGA主控芯片相连；
步骤2：采集到的各类信息经型号为EP4CE10F17C8的FPGA板载的型号为PCF8591的A/D转换芯片对信息进行模拟量转换，将转换后的数字量临时储存在FPGA的SDRAM中，再由网络模块基于无线网络技术将数字信息依次串行传输到智能网关，网关后基于Socket技术与云平台连接；
步骤3：云端服务器将采集来的信息进行解析并存储，对实时与设定的湿度、温度、烟气浓度安全值进行对比，当超出设定值向FPGA发送指令，FPGA接收指令，驱动声光报警器报警，云端服务器基于历史数据库中正常运行时各类数据的变化范围对采集到的各类数据信息进行实时监控，当参数超过范围与历史故障数据库信息进行对比，基于K-近邻法可以确定设备故障的类型；
步骤4：云端服务器基于数据库信息实现发电的预测，负荷的预测，以及实时电价的预测；
步骤5：结合预测模块所预测的结果在保证供电可靠性的前提下，通过调节厨房负荷与储能系统充放电，建立经济性、从配电网购电最小、为目标函数对微电网运行优化规划，结合功率平衡约束、电池约束等约束条件，将优化目标确定为满足经济性，峰值购电最少等多目标函数。用智能算法进行寻优，这里采用改进的粒子群算法进行寻优，由此确定运行优化方案，将运行方案基于无线网络技术传输至FPGA，FPGA接收指令，并转化成相应的控制指令，对储能和光伏发电系统按照运行方案进行控制；
其中，经济性目标函数为
为微电网运行的总成本，N为总的调度段数，g为微电网向配电网的购电价格，Pg为购电电量，s为向微电网出售电能的价格，PS为出售的电量。其中gPg，sPS仅存在于并网运行情况，在孤岛运行情况下为零。M为分布式能源数目，a为分布式电源的发电成本，其中除去光能，风能等可再生能源，Pa为发电的功率；
步骤6：云端服务器根据节气和天气信息提供菜肴方案、操作步骤，以及相关的智能辅助决策服务；
步骤7：用户可以通过手机下载APP订阅相关信息并查看各运行情况，可在APP中搜索菜品及其相应步骤；在网页上可以基于Http协议进行查看；
步骤8：云端服务器基于无线网络技术接收用户指令，基于数据库中的菜肴信息，将其传输至FPGA；
步骤9：FPGA接收云端信息，并对信息进行解析，转化成相应的控制指令，实现菜肴步骤的语音播报和屏幕的显示；
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可推想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于云平台的智能全电厨房系统，其特征在于，
所述全电厨房系统包含厨房设备、光伏发电系统，储能系统、测控系统、人机交互系统、云端服务器等组成部分；
其中，测控系统包含FPGA控制装置、摄像头、温度传感器、湿度传感器、空气质量传感器、电压传感器、电流传感器、网络模块等，人机交互系统包括显示屏以及语音播报系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的智能全电厨房系统，其特征在于，通过引入测控系统，对全电厨房运行状况以及设备信息进行全方位监测，并将实时监测数据发送至云端服务器；云端服务器对监测数据进行分析处理，可为全电厨房提供运行优化指导、安全报警、设备故障预警等多种功能；通过人机交互系统，可依据用户需求推荐相应菜肴，并为烹饪过程提供实时准确的操作步骤指导，实现烹饪过程的智能化辅助决策。
3.一种基于云平台的智能全电厨房系统的运行机制，其特征在于，包括以下步骤；
步骤1：由智能传感器、摄像头和基于标签的射频技术实时采集来的智能厨房系统的各类信息；
其包括，采用DS18B20温度传感器对温度进行采集，在IIC总线上连接多个温度传感器完成对各电磁灶内温度，以及室内温度进行采集；采用MQ-2电阻控制型气敏传感器对厨房烟气浓度进行采集，当烟气浓度过高会发出警报；采用OV7725摄像头模块完成对厨房环境信息的采集；电压传感器HVS-AS5和电流传感器HCS-LTBS完成对光伏发电系统以及厨房设备系统信息的采集，上述传感器都连接在IIC总线上，总线终端与FPGA主控芯片相连；
步骤2：采集到的各类信息经型号为EP4CE10F17C8的FPGA板载的型号为PCF8591的A/D转换芯片对信息进行模拟量转换，将转换后的数字量临时储存在FPGA的SDRAM中，再由网络模块基于无线网络技术将数字信息依次串行传输到智能网关，网关后基于Socket技术与云平台连接；
步骤3：云端服务器将采集来的信息进行解析并存储，对实时与设定的湿度、温度、烟气浓度安全值进行对比，当超出设定值向FPGA发送指令，FPGA接收指令，驱动声光报警器报警，云端服务器基于历史数据库中正常运行时各类数据的变化范围对采集到的各类数据信息进行实时监控，当参数超过范围与历史故障数据库信息进行对比，基于K-近邻法可以确定设备故障的类型；
步骤4：云端服务器基于数据库信息实现发电的预测，负荷的预测，以及实时电价的预测；
步骤5：结合预测模块所预测的结果在保证供电可靠性的前提下，通过调节厨房负荷与储能系统充放电，建立经济性、从配电网购电最小、为目标函数对微电网运行优化规划，结合功率平衡约束、电池约束等约束条件，将优化目标确定为满足经济性，峰值购电最少等多目标函数。用智能算法进行寻优，这里采用改进的粒子群算法进行寻优，由此确定运行优化方案，将运行方案基于无线网络技术传输至FPGA，FPGA接收指令，并转化成相应的控制指令，对储能和光伏发电系统按照运行方案进行控制；
其中，经济性目标函数为
为微电网运行的总成本，N为总的调度段数，g为微电网向配电网的购电价格，Pg为购电电量，s为向微电网出售电能的价格，PS为出售的电量。其中gPg，sPS仅存在于并网运行情况，在孤岛运行情况下为零。M为分布式能源数目，a为分布式电源的发电成本，其中除去光能，风能等可再生能源，Pa为发电的功率；
步骤6：云端服务器根据节气和天气信息提供菜肴方案、操作步骤，以及相关的智能辅助决策服务；
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