摘要：本文提出采用LoRa通信技术开发设计建筑能耗监测系统的建议，通过系统，该系统功能完善、界面友好、通信稳定，在建筑能耗监测领域中有较高的推广价值。
关键词：LoRa通信； 建筑能耗； 监测系统； 系统设计； 电气设备调控；
目录
1 LoRa技术介绍……………………………………………………………………1
2基于LoRa的建筑能耗监测系统设计……………………………………………………………………2
2.1系统设计需求与整体架构……………………………………………………………………3
2.2硬件设计……………………………………………………………………4
2.3软件设计……………………………………………………………………4
2.4手机客户端APP设计……………………………………………………………………4
3系统试验与数据分析……………………………………………………………………5
3.1模拟环境测试……………………………………………………………………6
3.2通信距离测试……………………………………………………………………7
3.3建筑能耗监测试验……………………………………………………………………8
文内图表……………………………………………………………………9
表1几种无线通信技术属性统计……………………………………………………………………10
图1建筑能耗监测系统的整体架构图……………………………………………………………………10
图2 DHT11传感器电路接口示意……………………………………………………………………10
图3 ATK-LORA-01的硬件接口图……………………………………………………………………10
图4 GPRS模块接口图示……………………………………………………………………10
参考文献……………………………………………………………………11
既往有统计的资料记载，我国建筑能耗在总能耗中所占比例高于27.0%.伴随城市现代化快速建设进程中，国内每年新增建筑工程的规模达到20亿㎡，其中大部分隶属于高能耗建筑，并且现有建筑很少配置节能措施。结合业内人员的测算结果，若不实施有效的应对措施，再过10年我国建筑总能耗量将是即时的3倍以上。降低建筑能耗，一方面能节省能源投用量，降低建设成本，另一方面也促进中国经济与社会可持续、健康发展。当下国内尚未建成一个系统的检测网络用语统计分析的建筑能耗监测系统。建筑能耗长时间被分割于能耗的各个领域内，尤其是空调、电梯及照明等家用电器尚未实现动态监测与网络化传导，根本原因是有关核心技术不成熟，监测系统平台未能大规模开发。RS485、Zigbee等通信技术在用于能耗监测系统研发的过程中，暴露出布线复杂传导距离偏短穿透能力较弱等不足。本文以LoRa通信技术为基础设计的建筑能耗监测系统有覆盖范畴广、系统功率耗损量低、节点规划敏捷等优势，在建筑能耗监测领域中有较广阔的应用空间。
1 LoRa技术介绍
LoRa是一种专用于远距离低功耗的无线通信技术，可以将LoRa理解为将扩频通信与GFSK调制整合为一的无线调制和解调技术，通信载波<1GHz,多被用于低功耗与长距离的场所内，它融合了数字扩频、数字信号处理和前向纠错编码技术，拥有前所未有的性能。LoRa技术拓展了频移键控的低功耗属性，且持有相对较远的通信距离，信号接收敏捷度处于较高水平，能够抵达-148dBm.一般地，在城市中无线距离范围是1~2公里，在郊区无线距离最高可达20km.LoRa技术与业界其他先进水平的sub-GHz芯片相比，最高的接收灵敏度改善了20db以上，这确保了网络连接可靠性。不管发送端是否采用相同频率传导数据信息，只要不同终端选用的扩频码存在差异性，那么在接收数据信息过程中彼此间就不会相互扰乱。LoRa通信组网内单个集中器/网关（Concentrator/Gateway）对数个终端节点能形成较强大的支撑作用，并且能够以并行形式接收数据，借此方式进一步拓展了系统容量。
众所周知的是，无线通信是新时期下社会上广为流行的通信形式，大部分电子产品设计、加工制造领域中均有应用。不同的无线通信技术在通信距离指标存在一定差异，BlueTooth、ZigBee、Sub-1G等通信技术均是短距离无线通信技术的典范，但是常规数据传送效率、功耗均偏低；WiFi是近距离通信的代表，其在应对宽带最末节点接入问题方面表现出良好效能；GSM是常见的中远距离通信技术，广泛的应用于宏站网络建设。表1呈现出几种无线通信技术属性。
表1 几种无线通信技术属性统计
对表1 内数据进行分析，发现大部分情况下，无线通信技术的通信距离远近和遵循通信速率高低之间呈正相关性，射频模块发射功率是影响通信距离的独立因素，进而诱导通信设备功耗伴随距离增加而上升的过程。但在偏低功耗的工况下，LoRa依然能够维持较长的通信距离，其在数据传输速率方面略微逊色于其他通信技术手段，这也预示着LoRa在那些对网络覆盖范畴、低功耗有较严格要求但数据传导速率偏低领域中持有较高适用性。
2 基于LoRa的建筑能耗监测系统设计
近些年现代城市持续发展进步，智能建筑将作为主要运作方向，该类建筑类型侧重点是实现系统化管理建筑有关公共安全、设备管理及信息设施应用等诸多问题，在整个智能建筑内将管理与服务优化汇聚为一身，使建筑结构有节能环保便捷舒适可靠等诸多特征。能耗管理系统是以智能建筑为基础而研发的，其主要是基于自动化控制系统落实计算机管理系统流程拟编工作，程序内储有数个指令，用于收集与解读建筑体能耗参数，其中局部指令拟编属于操控指令，是在楼宇智能控制系统内完成操作的。
2.1 系统设计需求与整体架构
2.1.1 需求分析
（1）收集与呈现温湿度光照强度等环境参数；
（2）在检测到可燃性气体时，能自动启用报警功能，及时将相关信息反馈给管理人员；
（3）管理及注册人员均能通过上位机合伙收集客户端检查观看建筑体内部信息。
（4）可以采用手机APP调控窗帘与照明装置。
2.1.2 整体架构
LoRa网络架构是一个典型的星形拓扑结构，在这个网络架构中，LoRa网关是一个透明的中继，连接终端设备和服务器。网关与服务器通过标准IP连接，而终端设备采用单跳与一个或多个网关通信，所有的节点均是双向通信。基于系统设计的需求分析，拟定选用嵌入式、LoRa以及GPRS技术组织设计工作。依照物联网体系架构可以把建筑能耗系统分为如下三层：（1）业务层：由无线传感网络与设备调控系统构成，前者作用是采集建筑环境信息，后者功能以调控室内电器设备为主。（2）网络层：业务层完成数据信息采集任务后，会以LoRa通信网络为载体，将数据传导至网络层，网络层为这些信息配置"新包装",经GPRS、串口通信技术传导到应用层。业务层会依照应用层下达的指令，有针对性的调控室内部分设备。（3）应用层：由手机客户端APP和上位机构成，为用户提供一个友好型界面，但网络层将数据传导至APP和上位机时，用户变更动态化观察建筑内部的能耗数据，手机APP还能下达指令，经由业务层调控室内的家用电器（见图1）。
图1 建筑能耗监测系统的整体架构图
2.2 硬件设计
2.2.1 采集节点
采集节点硬件电路部署相对繁杂，分为如下几大部分：
（1）传感器：由DHT11、BH1750FVI以及MQ-2传感器构成，分别检测温湿度、光照强度及烟雾环境参数，图2是DHT11传感器电路接口图。
（2）照明与窗帘调控设备：分别控制灯光和窗帘设施。步进电机驱动点动窗帘，控制电机正向运转时开启窗帘，逆向运转时关闭窗帘，本系统选用了28BYJ-48-5V型步进电机，ULN2003驱动芯片负责驱动工作。
图2 DHT11传感器电路接口示意图
（3）STM32单片机：其功能是读取与处置数据信息。基于Cortex内核的STM32系列为近些年广泛应用的一类微处理器，选用的是哈佛结构，有处理快速、外设丰富的特征，本能耗系统设计开发时选用了STM32F103C8T6单片机作为主控器。
（4）LoRa通信模块：针对收集到的环境参数以及调控设备的信息，将其统一传导至中继节点。ATK-LORA-01为ALIENTEK开发的一个体积微小、功率低、功耗小、性能优良的远距离式LORA无线串口模块，其配置了高效率的ISM频段射频SX1278扩频芯片，模块的作业频率为410~441MPa之间，本系统选用1MHz频率作为步进信道，共计设计了32个信道（图3）。
图3 ATK-LORA-01的硬件接口图
2.2.2 中继节点
中继节点相当于能耗监测系统的网络层，囊括了一个STM32单片机与LoRa通信模块，负责传导始源于自采集节点的数据、接收汇聚节点下达的指令，等用于采用单片机调控LoRa通信模块进而传导数据，因而该硬件电路规划设计和采集节点的STM32和LoRa模块接口一致。
2.2.3 汇聚节点
汇聚节点隶属于系统结构的网络层，主要有如下四大部分构成：
（1）LoRa模块：接收中继节点传送的数据信息，下达手机APP的控制信息，LoRa模块具有功耗低、传输距离远、抗干扰能力强的特点，广泛应用于多种场景。
（2）GPRS模块：整合节点与服务器的数据传导过程。本系统采用GA6模块作为汇聚节点和服务器两者之间的通信模块，该模块单电压为3.5V-4.2V,最大数据速率上传、下载依次是85.6kbps、42.8kbps,敏捷度-107dbm 、通信接口选定为TTL天平，温度区间为-30℃~80℃。该模块通过串口和MCU实现通信，内部设置了内置TCP/IP协议栈，MCU能够传送命令以精确调控模块。该模块选用的是模块化设计，设计阶段仅需重视STM32与GA6的接口，图4是接口电路，模块的发送、接受接口依次衔接PB10、PB11.
图4 GPRS 模块接口图示
（3）STM32控制板：读获数据并下传设定值；
（4）串口通信电路：负责传送汇聚节点与上位机数据。
2.3 软件设计
2.3.1 采集节点流程
该节点扮演者系统结构体系业务层的角色，负责的任务主要是收集和传送环境数据，也能够接收始源于手机APP调控设备下达的指令并加以落实。
当该节点接收到采集指令后，便检测核实命令帧CRC校验码的准确性，确定其准确无误后，结合指令采集建筑环境数据，对节点信息环境数据等行打包处理后就传导至数据包内，以LoRa网络为媒介传导至中继节点，而后静候下一次指令，LoRa模块随即步入休眠模式中。光照强度是影响建筑能耗量高低的主要环境参数之一，本系统的光照强度传感器配置了BH1750FVI模块，独立规划光强收集流程，以IIC接口读获测量位点的光照数据。
2.3.2 中继节点流程
该节点可以看做是信息的中转站，起到了承上启下的作用，若接收的是下层采集节点对应数据，那么会对其行再包装处理后上传到封上层汇聚节点；若为汇聚节点下达的调控指令，责将会快速下传采集节点接收相关指令信息后，便会快速开启调控设备予以执行。
2.3.3 汇聚节点流程
首先，设备原始化，即以原始化为支撑，落实I/O端口与时钟的配置任务。其次，判断与辨识接收到信息的始源。最后，对差异性始源的数据做出判别与处置：（1）针对始源于手机APP的信息，隶属于调控采集节点设备，汇聚节点对该类信息打包处理后将其转送到中继节点，中继节点再将其传导给采集节点。（2）针对始源串口的信息为预警信息，微处理器能够调控警铃，对外传递出响声，告知管理员有数据逾越了限定区间。（3）针对始源于低级节点的信息，其是系统收集到的环境参数，汇聚节点对其包装处理后，而后将其传送至手机APP于上位机，并将其呈现出来。
2.4 手机客户端 APP设计
选用Google公司自主研发的Android Studio软件，以IntelliJ IDEA为基础，聚集了Andriod的研发工具用于开发、调试手机APP.MVC为模型、视图、控制器英文缩写的第一个字母，利用业务逻辑数据和界面呈现分离法组织代码。
建设一个new project开启创建向导，规划兼容的最低版本。而后设施相关按钮，设计不同组件的部署形式，而后编辑代码。主流程确定单击button能调整TextView的呈现文本，同时对外弹跳出Toast信息，拟定事件代码，最后产出一个Apk包，以上便是一个简易型手机APP的创设过程。
3 系统试验与数据分析
3.1 模拟环境测试
选定采集节点A、B、C、中继节点与汇聚节点各1个，配置计算机、手机各一个。把采集节点A、B、C依次布设于实验室301、302与303,中继节点部署与三层楼梯口，汇聚节点、计算机与手机均安置在一层值班室。
我们对采集节点A开展了数据分析工作，发现该位点的温度是23℃，有些许改变；湿度值上下波动较显著，但大体维持在60%左右；但实验进展到20min后，利用手电筒增加了节点A亮度，实验曲线和现实状况相吻合。
测试手机APP控制节点对电动窗帘与照明装置的情况，发现每一次均能成功调控，合格率达到100.0%,设备开关反应过程敏捷、延时偏短。
3.2 通信距离测试
本能耗系统面对的是大规模建筑，故而系统位于空旷场地内有较长通信距离有很大必要性。本试验检测采集、中继节点的通信距离。ATK-LORA-01模块默认发射、中心频率分别是20dbm、433MHz,测试系统的丢包率与RSSI值。测试结果发现，在空旷地面上，当距离依次是0.2㎞、0.6㎞、0.8㎞、1.0㎞时，丢包率分别是0、0、0.01%、0.04%,RSSI值依次为-64.01、-68.11、-74.23、-87.63.伴随通信距离延展，丢包率有不断上升趋势，1㎞内丢包率<0.1%,符合设计要求。
3.3 建筑能耗监测试验
（1）建筑总能耗：
等同于采集被监测建筑总电耗数据，和供电部计量表收集的现实电耗信息做比较，分析差值（D）与误差率（E），进而初步判断系统能耗数据质量优劣。该系统能依照年度、半年度、季度三种时间单位校对与审核建筑总电耗，优先支持季度校核建筑电能损耗情况E的合理值<5.0%.
（2）建筑分项：
收集建筑物用电四大分项能耗信息与总电耗数据（Df）与误差率（Ef），进而判断建筑能耗是否为闭环模式，等同于以上数据是否被调控在合理范畴内。Ef的合理值<10.0%
（3）用电支路：
利用电力设备检测建筑工程的用电支路在单位时间内能源耗损情况和被采集支路单位时间能耗DL与误差率EL,进而作出支路能耗合理性与否的判断。Eb的合理值为-10.0~10.0%.
综上所述，在设计开发建筑能耗监测系统过程中，以LoRa为支撑构建网络体系，采用LoRa通信技术进行组网，能够有效应对过往老旧楼房能耗监测位点布设复杂的现实问题，低成本，免牌照的频段、基础设施以及节点/终端的低成本让网络建设运维都十分容易。当下该系统在国内部分地区已经示范建设，通过建设LoRa通信终端，保证了建筑现场能耗传导过程的顺畅性，为提升建筑能耗监测工作质量创造了快捷、安稳的通信形式。
参考文献
[1]鲁晓帆。基于大数据的校园建筑能耗监测系统的数据采集方法研究[J].通讯世界，2020,27（01）：52-53.
[2]王宏娟，王飞，赵晓宇，等。负载均衡提升建筑能耗监测数据可靠性[J].智能建筑，2019,22（10）：20-23.
[3]赵哲身。建筑能源管理系统的窘境与对策[J].智能建筑，2019,23（10）：15-17+33.
[4]刘荣达。综合能源管理系统解决方案[J].智能建筑，2019,21（10）：39-45.
[5]李强，袁合勇，贾善杰，等。建筑能耗监测系统在制冷站能效分析中的应用[J].建筑科学，2019,35（08）：50-56.
