XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

Интернет вещей вокруг нас.

«Интернет вещей» (Internet of Things) – не только одна из главных технологий ближайших лет по признанию аналитиков и вендоров, но и модный тренд. Тем временем, пока ИТ-евангелисты рассказывают о том, как объединение окружающих нас предметов с помощью интернета может изменить нашу жизнь, компаниям, работающим на рынке автоматизированных измерений в энергетике, остаётся только улыбаться и разводить руками: с такими технологиями они работают уже много лет.

Энергетика – одна из вертикальных отраслей, где межмашинные коммуникации (М2М) начали применяться еще в доцифровую, аналоговую эру. Так, например, в СССР автоматизированный учет передачи и потребления электроэнергии начал продвигаться на уровне Минэнерго ещё в 1980-е, а в 1987-1991 годах были приняты в эксплуатацию первые очереди АСКУЭ более чем в 20 энергосистемах.

Современные АСКУЭ (Автоматизированная Система Коммерческого Учёта Энергии и мощности) без исключения имеют в своей основе М2М, то есть автоматизированный обмен данными между приборами учёта и обрабатывающим сервером. В западной терминологии для этого используется термин smartmetering («интеллектуальные измерения»), который в отечественных реалиях не прижился. Поэтому не будет ошибкой утверждать, что, говоря о современных системах АСКУЭ в России, М2М подразумевается автоматически.

Энергетика как двигатель М2М

Российский рынок АСКУЭ наиболее развит в сегменте enterprise: львиная доля внедрений таких систем приходится на генерирующие и энергосбытовые компании вкупе с крупными промышленными предприятиями. Есть и сегмент решений для среднего и малого бизнеса, куда относятся торговые центры, товарищества собственников жилья (ТСЖ) и другие организации ЖКХ, на него приходится, по оценкам участников рынка, до 15-20% всех инсталляций.

Источник: J’son&Partners Consulting, 2016

По данным аналитиков J’Son & Partners, в России количество подключённых устройств IoT/M2M на конец 2015 года могло составлять около 16,1 млн, а к концу 2018 года может достигнуть 32,55 млн.

Объем российского рынка М2М в 2015 году составил 3 млрд рублей. Добавим, что самый распространённый тип устройств М2М на данный момент – это как раз интеллектуальные счётчики учёта расхода различного вида ресурсов. Объединенные в умные сети (smart grid), они помогают более эффективно использовать энергию, обеспечивают биллинг в режиме реального времени, а также уменьшают трудовые и временные затраты компаний и конечных потребителей.

Российский рынок М2М в части своей активности по использованию подобного рода технологий именно в энергетической сфере развивается в русле общемировых тенденций. По данным Ovum, интеллектуальные счётчики в сфере распределения и учёта ресурсов являются самым крупным сегментом: в 2019 году на них будет приходиться около 25% от общего количества интеллектуальных датчиков для межмашинных коммуникаций и IoT.

По оценкам BI Intelligence, к концу 2015 года всего в мире было установлено порядка 454 миллионов интеллектуальных счётчиков учёта ресурсов, а к 2020 году их число удвоится. Телекоммуникационный оператора Telefonica прогнозирует, что к 2020 году в Европе уровень проникновения таких измерительных устройств достигнет 85%.

Напомним, что согласно Программе по энергоэффективности в энергетике до 2020 года (принята приказом Минэнерго России от 10.05.2011 г.), по её завершении в России должно быть установлено порядка 7 млн интеллектуальных точек учета электроэнергии. Пока же в России количество установок точек smart metering не превышает нескольких сот тысяч, поэтому потенциал отечественного рынка всё ещё очень высок.

Как работает и сколько стоит АСКУЭ

Типовая система АСКУЭ представляет собой комплекс аппаратных средств из непосредственно приборов учёта электроэнергии, сетевых компонентов для передачи данных (например, модемов или роутеров), а также сервера обработки данных и каналов связи.

Спектр представленного на отечественном рынке оборудования для АСКУЭ невероятно широк, это разнообразие связано с тем, что существуют различные способы передачи данных приборами: она может осуществляться посредством силовой сети 0.4 кВ, канал связи S-SFSK (PLC), посредством GSM-сети, радиоканала на безлицензионной частоте 433 МГц или 866 МГц, интернет-каналам (как по проводным или оптоволоконным, так и беспроводным – Wi-Fi) и так далее.

Там, где невозможна прокладка информационных линий, данные могут передаваться непосредственно по силовым линиям (PLS), как в АСКУЭ на оборудовании «Матрица» и «Меркурий», однако, и такой метод имеет свои минусы в силу большого числа искажений и периодических затуханий сигнала. Также, например, есть решения от Tele Position Projrct на основе счетчиков «Меркурий», где передача данных между счетчиками осуществляется по Wi-Fi, причём Wi-Fi модули встраиваются непосредственно в счётчики.

Как отмечают компании, опрошенные M2M Russia News и занимающиеся внедрением систем АСКУЭ, как правило, в таких проектах используются счётчики отечественного производства, а коммуникационное оборудование – иностранных поставщиков. Наиболее крупные поставщики приборов для АСКУЭ в России: концерн «Энергомера», «Инкотекс», Нижегородский завод им. Фрунзе (НЗиФ), «Тепловодохран», ГК «Системы и технологии», СКБ Амрита, «Эльстер Метроника», Московский завод измерительных приборов и Ленинградский электромеханический завод. Эта индустрия действительно очень развита. Так, по данным «РБК», производственные мощности предприятий, выпускающих электросчётчики, в 2014 году увеличились на 45% по сравнению с 2010 годом, достигнув потенциального годового объёма выпуска в 8,7 млн штук. Кроме того, ими созданы мощности по производству современных счётчиков учёта воды, газа и тепла.

Что касается стоимости решений, то внедрение системы АСКУЭ может составлять от сотен тысяч до нескольких миллионов рублей в зависимости от используемого оборудования, типа подключения, задач и масштаба проекта. В среднем для жилого дома на 300 квартир запуск АСКУЭ обойдётся в 300-500 тыс. рублей, а месячное обслуживание – порядка 10 тыс. рублей в месяц. Разовые инвестиции на уровне торгового центра могут составить до 2 млн рублей. Для 100 жилых домов инвестиции в оборудование и его инсталляцию могут достигать 10 млн. рублей, а ежемесячное обслуживание системы, включая расходы на связь, составляют до 100 тыс.

Основной стимул для внедрения АСКУЭ в энергетических компаниях – это экономия при расходе энергоресурсов, так как они исключают влияние человеческого фактора, дают возможность анализировать расход электроэнергии и, как следствие, правильно её перераспределять. Удалённая диспетчеризация технологических датчиков по GSM-каналу позволяет непрерывно контролировать важные системные показания, оповещать персонал в экстренных ситуациях как с помощью индикации, так и отправкой SMS-сообщений или голосовым вызовом на мобильный телефон. Благодаря расчету нагрузок и износостойкости «умное» управление поможет повысить срок работы механизмов за счет их оптимальной эксплуатации. А технические специалисты могут удаленно управлять М2М‑устройствами и заранее, еще до выезда на объект, планировать варианты устранения неполадок

Системы АСКУЭ разрабатываются и складываются из отдельных компонентов: это технические средства (счетчики, телеметрическое оборудование, УСПД, вычислительные средства) и программное обеспечение (программы функционирования и конфигурирования УСПД, ПО телеметрических средств, ПО центра сбора и обработки данных, ПО баз данных, ПО автоматизированных рабочих мест). Составляющее системы могут быть произведены и созданы разными компаниями, а сделать так, чтобы система заработала и стала приносить результаты – это задача интегратора. То есть, можно сказать, что АСКУЭ – это целый комплекс оборудования и мероприятий для достижения одной цели – оптимизации расходов и управления ими.

АСКУЭ – не конечная точка в создании системы интеллектуальных измерений. Над такими системами создаются аналитические программные надстройки, позволяющие при необходимости не только анализировать, но и прогнозировать энергопотребление для крупных предприятий, гибко управляя ресурсами, тарифами и, в конечном счете, себестоимостью выпускаемой продукции. Так, в J’son&Partners отмечают, что основной тенденцией развития российского рынка интеллектуальных счётчиков в сфере учёта и распределения ресурсов становится именно переход к открытым экосистемам сервисов, ориентированных на телеметрию с аналитикой реального времени и телеуправление.

АСКУЭ «верхнего уровня»

Наиболее масштабно системы АСКУЭ в России используются энергетическими компаниями: на сегодня автоматическая передача данных между приборами АСКУЭ является стандартом де-факто для сбытовых компаний во всех регионах в силу большого масштаба таких сетей. Такие системы глубоко внедряются всеми участниками рынка: это инвестиционный приоритет номер один, так как они позволяют не только мониторить ресурсы и сокращать операционные потери, но и за счет специализированных программных комплексов анализировать потребление электроэнергии.

На этом уровне проекты в области АСКУЭ реализуются уже почти 30 лет, причем очередным мощным толчком для перехода к новым системам послужило расформирование РАО «ЕЭС России» в 2000е годы и образование приватизированных генерирующих и сбытовых компаний.

Как отмечают системные интеграторы, в этом сегменте реализуются самые масштабные и дорогостоящие проекты АСКУЭ, такие системы становится базой для всех операций энергетических компаний и их взаиморасчётов друг с другом и конечными потребителями. Также они позволяют в режиме реального времени мониторить потребление энергоресурсов, выявлять незаконные подключения и разрешать конфликтные ситуации.

Примеров таких внедрений десятки. Одним из крупнейших проектов, о которых есть данные в открытых источниках, например, стал проект «ЭМИС» для ОАО «Челябэнергосбыт»: система АСКУЭ обслуживает более 860 жилых домов в Челябинске и окрестных городах, всего более 130 тыс. абонентов (и счётчиков – соответственно). Ещё один пример из числа последних – в декабре 2015 года полностью перешёл на автоматизированный учёт электроэнергии город Нальчик (КБР). По данным компании «Энергомера», это первый проект в России, полностью соответствующий концепции smart metering: всего он охватывает 9 тыс. приборов учета, объединенных с помощью GSM сети (стоимость проекта – 149 млн рублей).

Новокузнецкое предприятие «Горэлектросеть» внедряло АСКУЭ одним из первых на Кузбассе. Проект начался в 2008 году и завершился спустя пять лет. За это время компания сэкономила около 150 миллионов киловатт-часов. Потери энергии удалось снизить с 23% в 2008 году до 13% в 2013 году. И ещё пример: в ноябре 2014 года представители ОАО «Камчатскэнерго», внедрившие для абонентов «умные» счётчики, отметили, что переход на АСКУЭ помог улучшить качество энергоснабжения и в четыре раза за год и на такой же порядок снизить объем хищений энергии.

Рис. 1 География предоставления услуг РЭО и ТО ОАО "МУС Энергетики" на инфраструктуре электроэнергетики

Что касается связи, то, если на уровне региональных и муниципальных поставщиков чаще всего задействуют мобильные сети, то на «верхнем» уровне энергосистемы существует собственный оператор связи, который отвечает за обеспечение предприятий энергетической системы России услугами – это «ЕЭС Телеком» (полное название предприятия – ОАО «МУС Энергетики», 100% пакет акций принадлежит ОАО «ФСК ЕЭС»). Согласно финансовой отчетности «ЕЭС Телеком», её выручка за первые 9 месяцев 2015 года составила 1,058 млрд рублей, прибыль от продаж – 34,55 млн рублей.

Рис. 2 Возможная схема работы АСКУЭ в энергосетевой компании

Для энергоснабжающих компаний АСКУЭ является одним из элементов программного-аппаратных комплексов, которые обеспечивают комплексный учёт электроэнергии и потребляемой мощности. Как правило, данные таких систем выгружаются на мощные сервера для дальнейшего анализа. Эффект от внедрения таких решений состоит в достижении высокой степени контроля как за энергоресурсами в целом, так и за отдельными структурными подразделениями с расчетом доли затрат на электроэнергию в себестоимости продукции, снижении затрат на электроэнергию за счет перехода на сезонные тарифы и затрат на обработку информации.

Оптоволоконные линии – основной выбор для АСКУЭ большого масштаба с большим объемом данных, требующих надежной и безопасной транспортировки, отмечают системы интеграторы. В таких проектах GPRSпередача данных используется как дублирующая.

АСКУЭ для промышленности

В промышленном секторе системы АСКУЭ применяются в первую очередь для контроля за потребляемой электроэнергией, а автоматическая передача данных (М2М) позволяет опрашивать большое количество приборов учета, которое может исчисляться сотнями, причем они могут быть расположены в труднодоступных местах.

Главным катализатором повсеместного внедрения АСКУЭ на предприятиях в последние годы стало постановление Правительства РФ №424 (принятое в мае 2012 года с рядом последовавших уточнений и изменений). В своё время это постановление наделало много шума, полностью изменив порядок расчётов энергосбытовых компаний с клиентами всех уровней. Помимо того, что оно дало возможность поставщикам отключать неплательщиков, был изменен расчет величины мощности, оплачиваемой на розничном рынке потребителем за расчетный период: вся оплачиваемая мощность приведена к одному расчетному пиковому часу в рабочие дни по конкретному региону РФ.

Особенно постановление затронуло те предприятия, чья выделенная мощность составила более 670 кВт: для них тарифы стали меняться ежечасно, а, следовательно, для контроля и прогнозирования расходов на электроэнергию системы АСКУЭ стали просто жизненно необходимо. В приватной беседе системные интеграторы говорят, что некоторые сбытовые компании вынуждали предприятия устанавливать системы АСКУЭ в принудительном порядке, просто отказываясь обслуживать их в случае отсутствия таковых.

Благодаря всем описанными процессам, а также и растущему уровню автоматизации российских предприятий в целом, проникновение АСКУЭ в сегменте enterprise доходит до 80. Причем, системы АСКУЭ на предприятиях можно разделить на коммерческие (для расчётов с поставщиками, часто к ним подходят более формально) и технические.

Последние системы ставят уже совершенно с другой мотивацией – достижения реальной экономии за счет учета расходов на электроэнергию в себестоимости производимой продукции. Как отметил эксперт, внедрение коммерческой АСКУЭ позволяет экономить до 2% от счетов за электроэнергию, а технической – даже больше: полноценный контроль энергопотребления дает возможность снижения заявленной мощности или перехода на другие тарифы.

Рис. 3 Возможная схема работы АСКУЭ на промышленном объекте

В значительной доле промышленных проектов АСКУЭ используется GPRS/GSM передача данных, и это не так дорого, как принято считать, так как операторы «большой тройки» предлагают специальные тарифы на передачу данных для М2М. Как рассказали M2M Russia News в пресс-службе компании «Мегафон», сегмент М2М услуг компании растёт очень быстро: в В2В сегменте по итогам 2015 года в сети «Мегафон» было зафиксировано 1,6 млн абонентов (SIM-карт). Всего же этот рынок оценивается в 7 млн подключений.

Что касается конкретных кейсов, то их множество. ОАО «РЖД», например, начало создавать свою систему АСКУЭ ещё в 2004 году: тогда компания вышла на оптовый рынок электроэнергии и мощности (ОРЭМ). К данному моменту в этот проект инвестировано более 29 млрд руб., системы коммерческого учёта электроэнергии внедрены на тысячах подстанций и сотнях железнодорожных узлов. Или, например, АСКУЭ «Газпрома», являющаяся одной из крупнейших в мире. Структурные подразделения компании потребляют более 2% от суммарной выработки электроэнергии в РФ. На конец 2010 года в систему АСКУЭ компании входило 6,5 тыс. интеллектуальных приборов учёта.

АСКУЭ и «умные» дома

По оценке J’son & Partners, только в сегменте домохозяйств общий потенциал российского рынка интеллектуальных датчиков может составлять до 200 млн штук. Однако сегодня уровень проникновения таких устройств, соединённых с сетью, в нашей стране составляет менее 5% датчиков, установленных в сфере ЖКХ.

Для предприятий ЖКХ, управляющих компаний и частных домовладений на первый план выходит экономическая эффективность внедрения систем АСКУЭ: они позволяют легко собирать данные о энергоснабжении каждого абонента, автоматически выставлять счета, контролировать хищения, удаленно отключать неплательщиков, корректно вести работы со сбытовыми компаниями.

Рис. 4 Схема передачи данных по радиоканалу 433 МГц для жилых домов

Рис. 5 Схема передачи данных по силовой сети PLC для жилых домов

Рис. 6 Схема передача данных по GSM/GPRS для жилых домов

Схем подключения коммунальных заказчиков к АСКУЭ множество, базовые – по радиочастотному каналу, сотовым сетям или через непосредственно по силовой линии 0,4 кВт (PLC). У подключения по радиоканалу и PLCесть преимущество в экономии средств на организации так называемой «последней мили», что касается GSM/GPRS то этот вид связи наиболее надежен для регулярной передачи пакетов данных и используется для подключения большого числа точек учёта.

Очевидно, что сфера интеллектуального учёта ресурсов, в том числе энергопотребления, останется одной из ключевых точек роста российского рынка IoTна ближайшие годы. Для этого существует и развитый рынок решений, и десятки специализированных интеграторов, и соответствующие стимулы, как экономического порядка, так и со стороны регуляторов. А сегмент АСКУЭ для коммунальных заказчиков может показать максимальный рост на фоне растущего рынка новостроек.

Протоколы передачи данных IoT.

История создания и развития.

Протоколы передачи данных IoT – правила, определяющие способы обмена данными между объектами сети Интернета вещей.

В связи с быстрым развитием Интернета вещей и исключительными особенностями данной сети (например, устройства с низким энергопотреблением, низкие скорости передачи и т.д.) возникла необходимость в создании протоколов, которые будут удовлетворять данным требованиям.

Так заменой в сети IoT всем известного протокола HTTP является протокол CoAP, предназначенный для использования устройствами с низкой скоростью, высокими потерями, многоадресной рассылкой в сети. В 1999 году был представлен протокол MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), но широко распространенным стал лишь после 2010 года. MQTT специализируется на низкоскоростных средах с высокой задержкой, поэтому хорошо подходит для обмена данными между машинами (M2M). В 2002 году была сформирована рабочая группа XMPP, для разработки протокола на основе Jabber для мгновенного обмена сообщениями. Рабочая группа сформировала четыре спецификации, которые были оформлены в качестве стандартов в 2004 году.

Кроме того, часто разработчики используют собственные проприетарные протоколы, однако использование стандартных протоколов на IoT-платформах значительно ускоряют внедрение и разработку новых систем и приложений Интернета вещей.

Технические характеристики.

В общем случае протоколы делят на группы в зависимости от участка сети, на котором они используются. Так в рамках концепции Интернета вещей существуют следующие участки: сенсорный узел – сенсорный узел (самый распространенный протокол DDS), сенсорный узел – сервер (CoAP, MQTT, XMPP, STOMP), сервер – сервер (AMQP). Существует множество протоколов передачи данных, в качестве примера приведены самые популярные.

DDS (Data Distribution Service) – реализует шаблон публикации-подписки для отправки и приема данных, событий и команд среди конечных узлов. Узлы-издатели создают информацию, «topic» (темы, разделы: температура, местоположение, давление) и публикуют шаблоны. Узлам, заинтересовавшимся в данных разделах, DDS прозрачно доставляет созданные шаблоны. В качестве транспорта – UDP. Также DDS позволяет управлять параметрами QoS (качество облуживания).

Рис. 7 Архитектура протокола DDC

CoAP (Constrained Application Protocol) – с точки зрения пользователя похож на протокол HTTP, но отличается малым размером заголовков, что подходит для сетей с ограниченными возможностями. Использует архитектуру клиент-сервер и подходит для передачи информации о состоянии узла на сервер (сообщения GET, PUT, HEAD, POST, DELETE, CONNECT). В качестве транспорта – UDP.

Рис. 8 Схема работы CoAP

XMPP (Extensible Messaging and Presence Protocol) – давно используется в сети Интернет для передачи сообщений в режиме реального времени, благодаря формату XML подходит для использования в сетях IoT. Работает поверх архитектур издатель-подписчик и клиент-сервер. Также используется для адресации устройств в небольших сетях (адресация вида «name@domain.com»).

Рис. 9 Архитектура протокола XMPP

MQTT (Message Queue Telemetry Transport) – осуществляет сбор данных от множества узлов и передачу на сервер. Основывается на модели издатель-подписчик с использованием промежуточного сервера – брокера (приоритезация сообщений, формирование очередей и др.). В качестве транспорта – TCP. На основе MQTT был сформирован специализированный протокол MQTT-SN для сенсорных сетей.

Рис. 10 Архитектура протокола MQTT

STOMP (Simple Text Oriented Messaging Protocol) – ранее известный как TTMP, представляет собой простой текстовый протокол, предназначенный для работы с ориентированным на сообщения промежуточным программным обеспечением (MOM). Он обеспечивает совместимый формат проводов, который позволяет клиентам STOMP разговаривать с любым брокером сообщений, поддерживающим протокол. Это, таким образом, язык-агностик, то есть брокер, разработанный для одного языка программирования или платформы, может получать сообщения от клиентского программного обеспечения, разработанного на другом языке. Протокол в целом похож на HTTP и работает через TCP, используя следующие команды:

 CONNECT

 SEND

 SUBSCRIBE

 UNSUBSCRIBE

 BEGIN

 COMMIT

 ABORT

 ACK

 NACK

 DISCONNECT

Связь между клиентом и сервером осуществляется через «фрейм», состоящий из нескольких строк. Первая строка содержит команду, за которой следуют заголовки в форме <key>: <значение> (по одной в строке), за которой следует пустая строка, а затем содержимое тела, заканчивающееся нулевым символом. Связь между сервером и клиентом осуществляется через кадр MESSAGE, RECEIPT или ERROR с аналогичным форматом заголовков и содержимого тела.

Рис. 11 Архитектура протокола STOMP

AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) — открытый протокол для передачи сообщений между компонентами системы. Основная идея состоит в том, что отдельные подсистемы (или независимые приложения) могут обмениваться произвольным образом сообщениями через AMQP-брокер, который осуществляет маршрутизацию, возможно гарантирует доставку, распределение потоков данных, подписку на нужные типы сообщений.

Рис. 12 Архитектура протокола AMQP

Архитектуру протокола разработал John O’Hara из банка JP Morgan Chase & Co.

AMQP основан на трёх понятиях:

Сообщение (message) — единица передаваемых данных, основная его часть (содержание) никак не интерпретируется сервером, к сообщению могут быть присоединены структурированные заголовки.

Точка обмена (exchange) — в неё отправляются сообщения. Точка обмена распределяет сообщения в одну или несколько очередей. При этом в точке обмена сообщения не хранятся. Точки обмена бывают трёх типов:

fanout — сообщение передаётся во все прицепленные к ней очереди;

direct — сообщение передаётся в очередь с именем, совпадающим с ключом маршрутизации (routing key) (ключ маршрутизации указывается при отправке сообщения);

topic — нечто среднее между fanout и direct, сообщение передаётся в очереди, для которых совпадает маска на ключ маршрутизации, например, app.notification.sms.# — в очередь будут доставлены все сообщения, отправленные с ключами, начинающимися с app.notification.sms.

Очередь (queue) — здесь хранятся сообщения до тех пор, пока не будут забраны клиентом. Клиент всегда забирает сообщения из одной или нескольких очередей.

Мобильное приложение для энергетиков.

SmartEPower – это мобильное приложение для iOS, предназначенное для удаленной диспетчеризации и управления* энергетическими комплексами.

Проект состоит из front-end части реализованной в среде разработки XCode и back-end части на базе сервиса от Google – Firebase.

Обработанные данные с измерительных приборов поступают на сервер (в данной реализации представленный Firebase), затем эти данные по мере востребования передаются на мобильное устройство в формате JSON.

Front-end

Фронтенд (англ. Front-end) — клиентская сторона пользовательского интерфейса к программно-аппаратной части сервиса. Грубо говоря, это та часть с которой будет взаимодействовать рядовой пользователь на экране своего смартфона или планшета. Ниже представлена структура пользовательского интерфейса (User Interface) на данные момент.

Рис. 13 Структура UI приложения

Из структуры видно что пользовательский интерфейс разбит на четыре основных экрана:

Charts – экран графиков нагрузки. На нём пользователь может увидеть график нагрузки в режиме реального времени*. Отсортировать по времени и по максимум нагрузки. Для примера используется база данных с часовым графиком нагрузки.

Рис. 14 Экран Charts

Indicators – экран где рассчитаны основные коэффициенты по графикам нагрузки. Можно посмотреть более детальное описание и метод расчёта каждого коэффициента отдельно.

Рис. 15 Экран Indicators

FFT – экран с частотным графиком.

Рис. 16 Экран FFT

Equipments – экран с возможной детальной информацией о измерительных приборах с которых поступают данные.

Рис. 17 Экран Equipments

Для каждого экрана созданы свои классы (наследники класса UIViewController):

PowerChartViewController

I ndicatorsViewController

FFTChartViewController

EquipmentViewController

Также в зависимости от конфигураций экрана дополнительно созданы классы для отдельных custom деталей интерфейса, таких как: графики, сегментный переключатель, модели данных коэффициентов, ячейки таблицы, экран детального описания коэффициентов.

CustomSegmentedControl

CustomLineChartView

Indicator

IndicatorsViewCell

DetailViewController

CustomBarChartView

Создана инфраструктура приложения в которую входят: модели получаемых данных, делегат приложения, класс по работе с back-end-ом, расширения сигнала в случае ошибки интернет соединения, проверка доступа к серверу.

SensorObserveData

FFTFrequencyData

PowerPerHourData

AppDelegate

APIFirebase

ExtensionUIVCErrorAlert

Reachability

Back-end

Бекенд (англ. back-end) — программно-аппаратная часть сервиса. В back-end данного приложения входят как устройства входящие в верхний уровень АСКУЭ так и сервер реализованный на платформе Firebase.

Основной сервис Firebase — облачная СУБД класса NoSQL, позволяющая разработчикам приложений хранить и синхронизировать данные между несколькими клиентами. Поддержаны особенности интеграции с приложениями под операционные системы Android и iOS, реализовано API для приложений на JavaScript, Java, Objective-C и Node.js, также возможно работать напрямую с базой данных в стиле REST из ряда JavaScript-фреймворков, включая AngularJS, React, Ember.js и Backbone.js. Предусмотрено API для шифрования данных.

Среди других услуг, предоставлявшихся компанией — запущенный 13 мая 2014 года хостинг для хранения статических файлов (таких как CSS, HTML, JavaScript), обеспечивающий доставку через CDN и сервис аутентификации клиента с использованием кода только на стороне клиента с поддержкой входа через социальные сети, такие как:Facebook, GitHub, Twitter и Google; или с помощью номера сотовой связи (Firebase Simple Login).

Кроме этого, компанией выпущен под лицензией MIT веб-редактор кода Firepad, обеспечивающий одновременную совместную работу нескольким пользователям с одним документом, который стал основой редакторов Stash Realtime Editor фирмы Atlassian и Koding. Ещё один свободный проект компании — бесплатный мессенджер Firechat, также выпущенный под лицензией MIT.

Рис. 18 Пример структкры хранения данных на сервисе Firebase

Список литературы

Kevin Ashton. That ‘Internet of Things’ Thing. In the real world, things matter more than ideas. (англ.). RFID Journal (22 June 2009). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.

Леонид Черняк. Платформа Интернета вещей (рус.). Открытые системы. СУБД, №7, 2012. Открытые системы (26 сентября 2012). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.

Rob van Kranenburg. The Internet of Things: A critique of ambient technology and the all-seeing network of RFID. — Pijnacker: Telstar Media, 2008. — 62 p. — ISBN 90-78146-06-0.

Final Report: RFID and the Inclusive Model for the Internet of Things (англ.). Casagras Research (18 November 2009). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.

Disruptive Civil Technologies. Six Technologies with Potential Impacts on US Interests out to 2025 (англ.). National Intelligence Council (11 April 2008). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.

Olivier Hersent, David Boswarthick, Omar Elloumi. The Internet of Things: Key Applications and Protocols. — Willey, 2012. — 370 p. — ISBN 978-1119994350.

https://iot.ru

https://ru.wikipedia.org

https://minenergo.gov.ru

https://developer.apple.com/devforums/

https://firebase.google.com/docs/

Код для цитирования: Скопировать