RESTful API ile IOT destekli gerçek zamanlı enerji izleme, kontrol ve bildirim sistemi

Abstract

Günümüzde Nesnelerin İnterneti (Internet of Things – IoT) teknolojileri, enerji yönetimi ve akıllı otomasyon sistemleri açısından büyük önem taşımaktadır. Elektrik kesintileri ve dalgalanmalar, ev ve iş yerlerinde çeşitli sorunlara yol açarken, bu kesintilerin anlık olarak tespit edilmesi ve kullanıcıya bildirim gönderilmesi büyük bir gereklilik haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, Raspberry Pi tabanlı bir sistem geliştirilerek elektrik kesintilerinin tespit edilmesi, güç tüketiminin izlenmesi ve enerji yönetiminin sağlanması amaçlanmıştır. Geliştirilen sistemde, UPS Module 3S kullanılarak kesintisiz güç sağlanmış, DHT11 sensörü aracılığıyla sıcaklık ve nem verileri takip edilmiştir. Shelly Plug S akıllı prizi ile klima gibi cihazların uzaktan kontrolü gerçekleştirilmiş, çekilen akım ve güç tüketimi ölçülmüştür. Verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi için çok aşamalı filtreleme algoritması (Multi-Stage Filtering Algorithm - MSFA) uygulanmış, böylece sensörlerden alınan verilerin doğruluğu artırılmıştır. RESTful API mimarisi kullanılarak geliştirilen sistem, Python Flask tabanlı bir arayüz ile veri paylaşımını sağlarken, C# Web API ile entegrasyon gerçekleştirilmiştir. Ölçüm verileri, SQL Server veri tabanında saklanarak enerji tüketimi analiz edilmiştir. Sistem, e-posta bildirim mekanizması sayesinde elektrik kesintisi ve geri gelme durumlarında kullanıcılara anlık uyarılar göndermektedir. Enerji yönetimini optimize etmek adına akıllı priz aracılığıyla klima gibi cihazların otomatik olarak kontrol edilmesi sağlanmıştır. Test sonuçlarına göre, geliştirilen sistemin güç tüketimi izleme ve bildirim konusunda güvenilir sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Nowadays, Internet of Things - IoT technologies play a crucial role in energy management and smart automation systems. Power outages and fluctuations cause various problems in houses and workplaces, making it essential to detect these interruptions instantly and notify users. This thesis aims to develop a Raspberry Pi-based system to detect power outages, monitor power consumption, and ensure energy management. In the developed system, uninterrupted power was provided using the UPS Module 3S, while temperature and humidity data were monitored via the DHT11 sensor. Remote control of devices such as air conditioners was achieved using the Shelly Plug S smart plug, which also measured current draw and power consumption. A Multi-Stage Filtering Algorithm (MSFA) was applied to process and analyze the data, improving the accuracy of sensor readings. The system utilized a RESTful API architecture, where data sharing was facilitated through a Python Flask-based interface, and integration was performed with a C# Web API. Measurement data were stored in an SQL Server database, enabling energy consumption analysis. To optimize energy management, the system automatically controlled devices like air conditioners via the smart plug. Test results demonstrated that the developed system reliably monitored power consumption and provided accurate notifications.