🌱 EcoAI Energy Platform

AI əsaslı enerji qənaət və karbon izi monitorinq sistemi

---

📌 Layihə Haqqında

EcoAI Energy Platform — evdəki enerji istehlakını real-vaxtda izləyən, AI tövsiyələri ilə optimallaşdıran və karbon izini hesablayan platformdur.

Problem

• Ev cihazlarının enerji istehlakı izlənilmir
• Karbon izi hesablanmır
• İstifadəçilər qənaət üçün nə edəcəklərini bilmirlər

Həll

• Dashboard ilə cari istehlak və trend
• AI tövsiyə motoru ilə aylıq $39 qənaət potensialı
• Karbon kalkulyatoru ilə CO₂ izlənməsi
• Cihaz idarəetməsi ilə uzaqdan açıb/bağlama

Nəticə

• ✅ 24% enerji qənaəti əldə edilir
• 📉 Trend: −8.2% (azalma davam edir)
• 💰 Aylıq $87 qənaət
• ♻️ AI proqnozu ilə CO₂: 184 kg → 104 kg

---

🗂️ Layihə Strukturu

ENERGY-PLATFORM/
├── backend/
│   ├── routes/
│   │   ├── energy.py               # Enerji endpoint-ləri
│   │   ├── ai.py                   # AI tövsiyə endpoint-ləri
│   │   └── carbon.py               # Karbon hesablama endpoint-ləri
│   ├── main.py                     # FastAPI əsas fayl
│   ├── database.py                 # Supabase verilənlər bazası
│   ├── schema.sql                  # DB sxemi
│   └── requirements.txt
├── frontend/
│   └── src/
│       ├── components/
│       │   ├── EnergyChart.tsx
│       │   ├── DashboardCards.tsx
│       │   ├── AIRecommendations.tsx
│       │   ├── ControlPanel.tsx
│       │   └── Sidebar.tsx
│       ├── App.tsx
│       └── main.tsx
├── DEMO_SCENARIO.md
└── README.md

---

⚙️ Quraşdırma

Tələblər

• Python 3.10+
• Node.js 18+

Backend

cd backend
pip install fastapi uvicorn
uvicorn main:app --reload

Frontend

cd frontend
npm install
npm run dev

---

🚀 İstifadə

Servis	URL
Backend API	http://localhost:8000
Swagger UI	http://localhost:8000/docs
ReDoc	http://localhost:8000/redoc
Frontend	http://localhost:5173

---

📡 API Endpoint-lər

Enerji — routes/energy.py

Metod	Endpoint	Təsvir
GET	/api/energy/dashboard	Cari istehlak, qənaət faizi, trend
GET	/api/energy/monthly	Aylıq istehlak + AI proqnozu
GET	/api/energy/devices	Bütün cihazların açıq/bağlı statusu
POST	/api/energy/devices	Cihazı uzaqdan aç/bağla

Dashboard nümunəsi:

{
  "current_kwh": 450,
  "saving_percent": 24,
  "monthly_saving_usd": 87,
  "trend": -8.2
}

Cihaz idarəetməsi:

POST /api/energy/devices?device_key=airCon&is_on=true

Mövcud cihazlar: livingLight, bedroomLight, heating, airCon, tv, waterHeater, coffee, bedroomAc

---

AI Tövsiyə — routes/ai.py

Metod	Endpoint	Təsvir
GET	/api/ai/recommendations	3 prioritet tövsiyə
POST	/api/ai/ask	AI-dan sual sor

Tövsiyə nümunəsi:

{
  "recommendations": [
    {
      "id": "ac",
      "title": "Kondisioner Rejimini Optimallaşdırın",
      "description": "26°C əvəzinə 28°C ayarlayın — hər dərəcə 6% qənaət.",
      "saving": "~$18/ay",
      "priority": "Yüksək",
      "category": "İstilik/Soyutma"
    }
  ]
}

Tövsiyə	Qənaət	Prioritet
Kondisioneri 28°C-yə apar	~$18/ay	🔴 Yüksək
Gecə cihazları söndür	~$12/ay	🔴 Yüksək
Günəş saatlarında yük artır	~$9/ay	🟡 Orta

---

Karbon İzi — routes/carbon.py

Metod	Endpoint	Təsvir
GET	/api/carbon/calculate?kwh=450	kWh-dən CO₂ hesabla
GET	/api/carbon/monthly-summary	Aylıq karbon xülasəsi (DB tələb edir)

Karbon hesablama nümunəsi:

GET /api/carbon/calculate?kwh=450

{
  "kwh": 450,
  "co2_kg": 184.5,
  "co2_tonnes": 0.185,
  "trees_needed": 8.5,
  "equivalent": "8.5 ağac əkməklə kompensasiya edilə bilər"
}

---

🔬 Karbon Hesablama Metodologiyası

CO₂ (kg) = kWh × 0.41

Parametr	Dəyər	Məlumat
CO₂ əmsalı	0.41 kg/kWh	Azərbaycan enerji şəbəkəsi
Ağac udma	21.7 kg CO₂/il	1 ağac, 1 il

Ssenarilər:

Ssenarisi	kWh	CO₂ (kg)	Ağac
Pik ay	520	213.2	9.8
Cari	450	184.5	8.5
AI proqnozu	255	104.6	4.8

---

🤖 AI Haqqında

/api/ai/recommendations endpoint-i 3 prioritet tövsiyə qaytarır:

• Kondisioner — temperatur optimallaşdırması (İstilik/Soyutma)
• Gecə rejimi — gözləmə cihazlarının söndürülməsi
• Günəş cədvəli — 10:00–15:00 arası ağır cihazların istifadəsi

/api/ai/ask endpoint-i gələcəkdə LLM ilə inteqrasiya ediləcək.

---

👥 3-cü Üzv — Məsuliyyət Sahəsi

Data & Prezentasiya hissəsi:

• Mock sensor datasının hazırlanması (JSON formatda)
• Karbon izi hesablama formullarının araşdırılması
• Prezentasiya slaydlarının hazırlanması (15 slayd)
• Demo ssenarisinin yazılması
• README və layihə təsviri

---

📄 Lisenziya

MIT License © 2025 EcoAI Team — Bakı, Azərbaycan