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一、项目介绍

智能家居设备越来越多，家庭用电结构也跟着变复杂，单看总电费已经说不清哪类设备、哪个时段在拉高负荷。本文通过开发一个基于大数据的智能家居能源系统数据可视化分析，用以帮助解决家庭用能看不清、节能没抓手的问题。

系统用 Hadoop 做数据存储，用 Spark 做分布式分析，用 Python 做预处理，用 K-Means、FP-Growth、Isolation Forest 三类算法分别做负荷分群、设备共现挖掘和异常用能识别。功能上，系统覆盖季节能耗、时段负荷、周末对比、户型能耗、入住负荷、空调采暖时长、家电构成、光伏出力、峰时占比、温耗关系、异常率和月度趋势这些分析维度，并用可视化大屏集中呈现。

经过系统测试，本系统能满足家庭用户和能源管理人员查看用能规律、定位高耗时段和设备组合的需求，对家庭节能和设备调度有一定参考意义。

二、视频展示

基于大数据的智能家居能源系统数据可视化分析

三、开发环境

• 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
• 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts
• 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
• 可视化 工具 Echarts

四、系统展示

系统页面模块：

五、代码展示

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans

features = ["Energy_Consumption_kWh", "AC_Usage_Hours", "Heating_Usage_Hours",
            "Appliance_Usage_Hours", "Lighting_Usage_Hours", "EV_Charging_Hours",
            "Occupancy", "Household_Size"]

assembler = VectorAssembler(inputCols=features, outputCol="features")
data = assembler.transform(df)

scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaled_features")
scaler_model = scaler.fit(data)
data = scaler_model.transform(data)

kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(data)
result = model.transform(data)

cluster_profile = result.groupBy("cluster").agg(
    F.count("*").alias("sample_count"),
    *[F.round(F.avg(c), 2).alias("avg_" + c) for c in features]
)
cluster_profile.write.csv("output/SmartHomeEnergy_analysis/load_cluster_profile.csv", header=True)

六、项目文档展示

七、项目总结

本课题围绕基于大数据的智能家居能源系统数据可视化分析展开，针对家庭用能结构复杂、单看总电费难以定位高耗时段与设备的问题，用 Hadoop 做数据存储、Spark 做分布式分析、Python 做预处理，并引入 K-Means、FP-Growth、Isolation Forest 三类算法，分别完成负荷分群、设备共现挖掘和异常用能识别。系统在功能上覆盖季节能耗、时段负荷、周末对比、户型能耗、入住负荷、空调采暖时长、家电构成、光伏出力、峰时占比、温耗关系、异常率和月度趋势等分析维度，用可视化大屏集中呈现月度用电与光伏、分时充电强度、家庭规模用电、负荷聚类画像、设备共现关系等结果，同时配有数据管理页支持按房屋编号、年月、季节查询和记录维护。管理员比普通用户多出用户管理和数据管理两块权限，其余分析内容两者一致。经过系统测试，本系统能满足家庭用户和能源管理人员查看用能规律、定位高耗时段和设备组合的需求，对家庭节能和设备调度有一定参考意义，也让大数据处理与数据挖掘算法在一个具体生活场景里落到了实处。

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