This study presents the design and implementation of an internet of things (IoT) based weather station for high voltage laboratories using the Raspberry Pi 4 Model B and two BME680 sensors. The weather station calculates the relative air density and humidity correction coefficients using the temperature, pressure, and relative humidity data obtained from the sensors. The study investigates the effect of the constant and real-time calculation of these coefficients on the measurement of AC, DC and lightning breakdown voltage using spherical electrodes. Measurements were performed within a laboratory setting for a period of 12 hours, and the obtained results were subsequently compared. The findings reveal that the real time calculation of the correction coefficients leads to a reduction in measurement errors. The study also includes the development of a web-based user interface using HTML and CSS, which is hosted on the Raspberry Pi 4 using the Flask web framework. This interface allows users to access the weather station data from any device with a web browser and provides real-time monitoring of the current coefficients, as well as the capability to calculate actual parameters online.
Internet of Things Weather Station High Voltage Measurement Spherical Electrodes Raspberry Pi.
Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK)
1919B012110062
This study was supported by the Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) within the scope of project 2209-A, 1919B012110062.
Bu çalışma, Raspberry Pi 4 Model B ve iki adet BME680 sensör kullanılarak yüksek gerilim laboratuvarları için nesnelerin interneti (IoT) tabanlı bir hava istasyonunun tasarımını ve uygulamasını sunmaktadır. Hava istasyonu, sensörlerden elde edilen sıcaklık, basınç ve bağıl nem verilerini kullanarak bağıl hava yoğunluğunu ve nem düzeltme katsayılarını hesaplamaktadır. Çalışma, bu katsayıların sabit ve gerçek zamanlı hesaplanmasının, küresel elektrotlar kullanılarak ölçülen AC, DC ve yıldırım delinme gerilimi üzerindeki etkisini araştırmaktadır. Laboratuvar ortamında 12 saat boyunca ölçümler gerçekleştirilmiş ve sonrasında sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bulgular, düzeltme katsayılarının anlık hesaplanmasının ölçme hatalarını önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Çalışma ayrıca Flask web çerçevesi kullanılarak Raspberry Pi 4 üzerinde barındırılan HTML ve CSS kullanılarak web tabanlı bir kullanıcı ara yüzünün geliştirilmesini de içermektedir. Bu ara yüz, kullanıcıların bir web tarayıcısı ile herhangi bir cihazdan hava istasyonu verilerine erişmesine olanak tanımakta ve mevcut katsayıların gerçek zamanlı izlenmesinin yanı sıra gerçek parametreleri çevrimiçi olarak hesaplama imkanı sağlamaktadır.
Nesnelerin İnterneti Hava İstasyonu Yüksek Gerilimde Ölçme Küresel Elektrotlar Raspberry Pi.
1919B012110062
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Electrical Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Project Number | 1919B012110062 |
Publication Date | September 28, 2023 |
Submission Date | May 1, 2023 |
Acceptance Date | August 8, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 11 Issue: 3 |