[0001] 本申请涉及供电监测技术领域，具体而言，涉及一种自供电环境照明与监测系统及方法。

[0002] 在当今社会，随着科技的飞速发展和环境保护意识的日益增强，环境监测已经成了一个重要的研究领域。特别是在农田环境中，由于其特殊的生态环境和复杂的气候条件，对环境监测的需求更为迫切。然而，传统的环境监测系统往往需要依赖于外部电源，这不仅增加了系统的复杂性，也限制了其在无人值守或电源不便的环境中的应用。目前的田域环境监测系统存在以下不足：（1）电池供电的局限性：由于电池的寿命有限，且更换过程繁琐，特别是在监测节点分布广泛的大范围田域。维护系统正常运行的人工成本高，并且由于电池耗尽导致系统停机，可能严重影响监测的连续性和稳定性。这对持续监测田域环境构成了不利因素；
（2）数据传输的障碍：监测数据的传输可能受到地理环境、通信信号和技术的限制，导致数据在传输过程中不稳定或中断。田域环境通常比较分散，地形多样，这使得无线信号传播受到干扰，可能导致数据丢失或传输延迟。这种不稳定性会影响实时监测和数据分析的准确性，给监测系统的有效运行带来挑战。

[0017] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

[0018] 应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

[0019] 第一方面，图1为本申请实施例提供的一种自供电环境照明与监测系统的结构示意图。参考图1，本实施例提供的自供电环境照明与监测系统具体包括：电源模块、监测模块、中继器、云平台和远程终端，所述中继器分别与所述监测模块和所述云平台无线连接，所述云平台与所述远程终端无线连接；所述监测模块用于采集环境传感数据进行处理并通过所述中继器发送到所述云平台，并通过云平台发送到远程终端；所述电源模块包括光伏发电模块1和土壤温差发电模块4。

[0020] 上述，本申请实施例通过设置光伏发电模块1和土壤温差发电模块4进行发电，解决电池供电的局限性，通过设置检测模块采集环境传感数据进行处理并通过中继器发送到云平台，从而远程终端从云平台获取环境传感数据，实现了数据的传输，提高了系统的稳定性和可靠性。

[0021] 在一些实施例中，所述电源模块包括依次连接的所述光伏发电模块1、所述土壤温差发电模块4和能量管理模块，所述能量管理模块包括能量管理电路和储能电池，所述能量管理电路连接所述光伏发电模块1、所述土壤温差发电模块4、所述储能电池、所述监测模块和所述中继器。

[0022] 在一些实施例中，所述监测模块包括传感器模组和处理器模块，所述处理器模块连接所述传感器组，所述处理器模块用于对所述传感器组采集的环境传感数据进行处理；所述传感器组包括温度传感器、湿度传感器和二氧化碳浓度传感器。

[0023] 在一些实施例中，所述中继器包括OLED显示器和数据转发模块，所述OLED显示器用于显示转发的数据。

[0024] 可选的，自供电环境照明与监测系统主要是由电源模块、监测模块、中继器、云平台以及微信小程序组成，如图1所示；具体的，电源模块包括通过太阳能供电的光伏发电模块1，通过土壤温差发电的土壤温差发电模块4，能源采集模块，能源管理模块（能源管理电路和储能电池），光伏发电模块1和土壤温差发电模块4的电能通过能量采集模块采集后发送到能源管理电路，能源管理电路对电能进行处理后存储在储能电池，同时为其他模块供电；具体的，监测模块包括监测节点和传感器，监测模块通过LoRa通讯连接中继器，中继器通过WiFi连接云平台，云平台具备云端在线监看和云端数据流转功能，云平台通过NET发送数据到移动终端，移动终端可实现移动端实时监看和查看历史数据曲线；其中，监测模块采集传感数据进行预处理，采用CNN模型提取传感数据空间特征，结合多维度特征进行数据联合预测，采用LSTM模型提取传感数据的时序特征，结合前后数据关系进行预测未来环境数据特征并输出。

[0025] 示例性的，本申请实施例采用模块化拼接设计，搭建整体系统框架，并利用EDA平台进行电路设计和PCB制作，采用Arduino IDE软件和微信开发者工具进行节点和中继器的设计与编写，以解决终端自供电和数据传输的问题；自供电监测节点的采集数据通过LoRa无线通讯技术传输到中继器，数据下载至本地自开发监测平台，建立CNN‑LSTM模型预测数据未来趋势，同时通过ESP8266WiFi模块将数据上传至云平台，并在微信小程序界面实现远程监控。

[0026] 示例性的，本申请实施例设计并开发了自供电的无线温湿度、二氧化碳浓度和外来物体入侵监测系统，并在LoRa局域网内实现数据传输，以及实现云平台远程实时监控与数据备份。搭建环境自供电监测系统性能测试平台，进行了自供电的可靠性和保障性性能测试；结果表明该系统可有效应用于环境节点的温度、湿度和二氧化碳浓度等特征参数的采集与传输，自供电系统为户外监测系统提供了能源保障，提高监控系统的稳定性和可靠性。

[0027] 可以理解的，本申请实施例基于土壤温差能，利用重力热管5效应将土壤深层温度作为温差发电片8热端，在冷端增加散热翅片7，进一步提升温差，从而增加电能产出，达到自供电的效果；为了确保电能稳定，引入能量管理电路进行升压和稳压控制，为监测节点提供持续、稳定的能量供应。

[0028] 同时，本申请实施例采用光伏发电进行补能，将土壤温差发电和太阳能光伏电池板复合能源的方式作为主要的能量来源，减少了对单一能源的依赖，为监测节点的持续稳定供电提供更好的保障，可以最大限度地减少对传统能源的依赖，降低能源消耗，达到节能减排的目标。

[0029] 可以理解的，本申请实施例开发本地监测平台，基于机器学习分析并预测数据，结合温度，湿度和二氧化碳浓度数据，利用CNN模型提取数据的空间特征，再利用LSTM模型提取时间动态特征，结合二者实现温度预测功能，有利于提前预知土壤环境温度变化情况，实现进一步决策。

[0030] 在一些实施例中，请参照图2，所述能量管理电路包括：电池管理芯片U1、微型变压器U2、第一电容C1、第二电容C2、第三电容C3、第四电容C4、第五电容C5；所述电池管理芯片U1的第一引脚和第十六引脚连接接地端，第三引脚连接储能电池，第四引脚连接电源输出端，第八引脚和第九引脚连接接地端，第十引脚和第十一引脚连接所述第四电容C4的第一端，第十三引脚连接所述第一电容C1的第二端，第十四引脚连接所述第二电容C2的第二端，第十五引脚连接所述微型变压器U2的副线圈的第二端；所述微型变压器U2的副线圈的第一端连接电源输入端和所述第三电容C3的第一端，所述微型变压器U2的主线圈的第一端连接所述第一电容C1的第一端和所述第二电容C2的第一端，所述微型变压器U2的主线圈的第二端、所述第三电容C3的第二端、所述第四电容C4的第二端、所述第五电容C5的第二端连接接地端，所述第五电容C5的第一端连接电源输出端。

[0031] 其中，土壤温差发电模块4的电能通过电源输入端进入能源管理电路，通过微型变压器U2对输入的电压进行升压，通过电池管理芯片U1进一步对电压进行升压稳压后，电能一部分存储在储能电池，一部分通过电源输出端输出进行供电，同时，储能电池的电源也可以直接用于供电。

[0032] 可选的，电池管理芯片U1的型号为LTC3108EGN，微型变压器U2的型号为LPR6235‑752SML。

[0033] 在一些实施例中，请参照图3，所述土壤温差发电模块4包括：发电片模组，所述发电片模组连接所述能量管理电路，所述发电片模组包括四块串联连接的温差发电片8。

[0034] 其中，四块串联连接的温差发电片8进行发电以后电能通过电源输入端进入到能量管理电路，能量管理电路对电能进行处理后存储和输出。

[0035] 可以理解的，土壤温差发电受天气变化影响时，通过能量管理电路进行升压稳压控制，其中的电池管理芯片U1能够实现无线传感和数据采集电源管理，稳定输出5V电压，为监测节点提供稳定持续的电源供应。

[0036] 本申请实施例土壤温差发电模块4实现可再生能源利用：土壤温差发电利用地表和地下土壤之间的温差，充分利用了自然界的能源循环，相比传统的电池发电方式，土壤温差发电不会产生污染物和温室气体排放，对环境更加友好，也减少了节点更换电池的经济成本。

[0037] 在一些实施例中，请参照图4，所述光伏发电模块1包括：主控充电芯片U3、第一MOS管Q1、第六电容C6、第七电容C7、第八电容C8、第九电容C9、第十电容C10、第十一电容C11、第十二电容C12、第一电阻R1、第二电阻R2、第三电阻R3、第四电阻R4、第五电阻R5、第六电阻R6、第一电感L1、第一二极管D1、第一发光二极管LED1和第二发光二极管LED2，所述主控充电芯片U3的第一引脚连接所述第八电容C8的第二端，第二引脚连接接地端，第三引脚连接所述第二发光二极管LED2的负极，第四引脚连接所述第一发光二极管LED1的正极，第五引脚连接所述第二电阻R2的第一端，第六引脚连接所述第一电阻R1的第二端和所述第三电阻R3的第一端，第七引脚连接所述第四电阻R4的第二端、所述第五电阻R5的第二端、所述第六电容C6的第一端、所述第七电容C7的第一端和电源输出端，第八引脚连接所述第四电阻R4的第一端、所述第五电阻R5的第一端和所述第一电感L1的第二端，第九引脚连接所述第一电阻R1的第一端、所述第一MOS管Q1的漏极、第八电容C8的第一端、第一电阻R1的第一端、第六电阻R6的第一端、第九电容C9的第一端、第十电容C10的第一端、第十一电容C11的第一端和电源输入端，第十引脚连接所述第一MOS管Q1的栅极，所述第一MOS管Q1的源极连接所述第一二极管D1的负极和所述第一电感L1的第一端，所述第一发光二极管LED1的正极连接所述第二发光二极管LED2的正极和所述第六电阻R6的第二端，所述第二电阻R2的第二端连接所述第十二电容C12的第一端，所述第一二极管D1的正极、所述第三电阻R3的第二端、所述第六电容C6的第二端、所述第七电容C7的第二端、所述第九电容C9的第二端、所述第十电容C10的第二端、所述第十一电容C11的第二端和所述第十二电容C12的第二端连接接地端。

[0038] 可选的，主控充电芯片U3的型号为CN3791，第一MOS管Q1的型号为AOD413A。

[0039] 其中，光伏发电辅助土壤温差能，为储能电池补充电能。储能电池确保土壤温差发电的稳定，为监测节点提供可靠电源。为了提升太阳能的采集效率，采用了PWM 降压模式单节锂电池充电管理集成电路CN3791作为主控充电芯片U3，以降低节点的整体能耗。太阳能光伏板在CN3791控制的充电过程如下：在恒压充电模式下，将电池电压维持在4.2 V；在恒流充电模式下，通过外部电阻设置充电电流，能自动跟踪太阳能板的最大功率点，最大限度地利用太阳能板的输出功率。对于深度放电的锂电池，当电池电压低于恒压充电电压的66.5%时，以17.5%的恒流充电电流进行涓流充电，然后逐渐减小充电电流，在充电电流降低到恒流充电电流的16%时结束充电。在充电结束后，如果电池电压下降到95.5%的恒压充电电压，自动开始新的充电周期。当输入电源掉电或输入电压低于电池电压时，CN3791自动进入睡眠模式。

[0040] 在一些实施例中，请参照图7和图8，还包括照明灯杆，所述照明灯杆上设有照明灯2，所述照明灯杆套设有重力热管5，所述光伏发电模块1设于所述照明灯杆的顶部，所述监测模块、所述能源管理模块、所述中继器和处理器模块集成于集成模组3中，所述集成模组3设于所述照明灯2的下方，所述土壤温差发电模块4设于所述照明灯2的下方；所述土壤温差发电模块4包括所述温差发电片8和套设于该温差发电片8外的散热翅片7。

[0041] 可选的，所述处理器模块将监测模块输出的环境数据处理后，下载至本地数据库进行数据备份预测，同时通过无线发送模块进行数据传输至云端。

[0042] 可选的，所述重力热管5的底部50厘米插入至地面6，将地底温度传递至电源模块维持热端供应热量。

[0043] 可选的，如图3所示，温差发电片8具有四块串联的正负输出端子，且接入能量管理电路H1端口，同时光伏发电模块1的太阳能光伏板经过超低功耗处理器处理后接入能量管理电路H1端口，所述蓄电池为3000mAh 3.7～5.0V锂电池，所述蓄电池输出两端子接入能量管理电路H2端口。

[0044] 可选的，太阳能光伏板为扣合式光伏电池板。

[0045] 可选的，所述监测模块包括温度传感器、湿度传感器、二氧化碳浓度传感器，温度传感器、湿度传感器、二氧化碳浓度传感器的检测端暴露于装置外侧。

[0046] 上述，本申请实施例实现了综合能源利用：充分利用土壤温差能和光伏发电技术，实现了复合能源供应。通过重力热管5和散热翅片7的优化设计，减少了对单一能源的依赖。选择高效率的单晶硅太阳能电池板最大程度地提升了电能产出效率，同时采用超低功耗处理器模块CN3795作为主控芯片，以降低节点的整体能耗，实现了自供电的目标。

[0047] 本申请实施例持续稳定供电：光伏发电在白天可提供稳定的电能输出，而土壤温差发电则在夜间和阴雨天提供补充能源，从而实现了监测节点的持续稳定供电，保障了监测系统的正常运行。

[0048] 可以理解的，本申请实施例将自供电环境照明与监测系统外观设计结合庭院的照明灯杆造型，一体化的设计节省了空间，融合了多种功能，如能源收集、环境监测、夜间照明等，使其具备了更多实用性，使整个系统结构简洁、一体化，节省了空间，同时方便安装和维护，提高了系统的易用性和可操作性，同时为周围景观增添亮点，提升庭院的整体美观度。

[0049] 第二方面，在上述实施例的基础上，请参看图5，图5为本申请实施例提供的一种自供电环境照明与监测方法的流程示意图。该自供电环境照明与监测方法，包括：100、通过光伏发电模块和土壤温差发电模块进行发电并存储在所述能源管理模块。

[0050] 200、通过监测模块采集环境传感数据进行处理并通过所述中继器发送到所述云平台，并通过云平台发送到远程终端。

[0051] 在一些实施例中，请参照图6，所述通过监测模块采集环境传感数据进行处理，包括：采集传感数据进行预处理；采用CNN模型提取传感数据空间特征，结合多维度特征进行数据联合预测；采用LSTM模型提取传感数据的时序特征，结合前后数据关系进行预测未来环境数据特征并输出。

[0052] 具体的，基于机器学习的环境温度预测，为了实现环境温度控制，采用CNN模型提取数据空间特征，结合多维度特征进行数据联合预测；为了提取数据上下文特征，采用LSTM模型，提取数据时序特征，结合前后数据关系预测未来温度等多种特征。通过结合常规的CNN模型和LSTM模型的方式，并带入系统收集到的一系列参数，有利于更全面地分析环境温度数据，提高预测的准确性和可靠性。其模型架构如图6所示。

[0053] 其中，综合特征提取：CNN部分能够有效提取空间特征，如温度、湿度、二氧化碳浓度特征，而LSTM部分则能够捕捉时间序列中的长期以来关系，如一天的周期性温度变化和季节性变化，从而实现对温度变化的全面建模。同时多层的CNN和LSTM架构，能够在不同抽象层次上学习数据的特征，既能捕捉局部，也能理解全局趋势，提高预测精度。

[0054] 模型监测实时性：由于CNN‑LSTM模型参数少，减少了模型的计算复杂度和内存消耗，能够快速实时预测。

[0055] 上述，本申请实施例通过设置光伏发电模块和土壤温差发电模块进行发电，解决电池供电的局限性，通过设置检测模块采集环境传感数据进行处理并通过中继器发送到云平台，从而远程终端从云平台获取环境传感数据，实现了数据的传输，提高了系统的稳定性和可靠性。

[0056] 以上步骤并不是严格按照编号描述的顺序依次执行，其应作为一个整体方案进行理解。

[0057] 本申请实施例提供的自供电环境照明与监测系统可以用于执行上述实施例提供的自供电环境照明与监测方法，具备相应的功能和有益效果。

[0058] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

[0059] 另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

[0060] 所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read‑OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccessMemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0061] 以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

[0062] 以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

[0063] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。