Análisis de mi consumo eléctrico

Análisis de mi consumo eléctrico

En Francia, la tarifa eléctrica ha venido subiendo de forma constante durante varios años. En particular, aumentó con fuerza después de la invasión rusa de Ucrania. Por eso, empecé a pensar en cómo optimizar mi propio consumo eléctrico.

Hardware

• Desde 2015, Enedis, el operador de la red eléctrica de Francia, ha estado reemplazando los medidores eléctricos "tontos" por medidores "inteligentes" llamados Linky.
• Algunas personas expresaron preocupación porque el nuevo medidor pudiera dañar el cerebro con señales Wi‑Fi 5G, pero yo lo vi de forma positiva porque permite consultar el consumo eléctrico en tiempo real.
• El nuevo medidor tiene un puerto de comunicación que permite leer datos en tiempo real.
• Según el contrato, los datos de consumo diario están disponibles a través del sitio web de Enedis.

Extracción de datos

Datos de consumo

• Es posible descargar los datos desde el sitio web de Enedis en formato CSV, pero es más cómodo obtenerlos automáticamente.
• Enedis ofrece una API, pero es difícil acceder a ella. Para resolverlo, se usa una API "wrapper" llamada MyElectricalData.
• Código de ejemplo:

  curl -X 'GET' \
    'https://myelectricaldata.fr/consumption_load_curve/$MY_METER_ID/…' \
    -H 'accept: application/json' \
    -H 'Authorization: $MY_TOKEN'
  

• Los datos de cada intervalo de 30 minutos se entregan como un objeto JSON.

Datos de precios

• Conocer el consumo eléctrico es importante, pero conocer el costo también lo es.
• En data.gouv.fr, el portal francés de datos públicos, se ofrecen en CSV las tarifas eléctricas reguladas.

Tarifas eléctricas en Francia

• La tarifa eléctrica se compone de un cargo fijo (mensual o anual) y un cargo variable (determinado por el consumo).
• Existen varios planes, como la tarifa Base, la tarifa de horas pico (Peak Hours) y la tarifa Tempo.
• La tarifa Tempo divide el día entre horas pico y horas valle, y además el año en tres "temporadas". Se clasifican en rojo, blanco y azul, siendo rojo el más caro.

Uso de los datos

• Escribí una pequeña app web en Python con NiceGUI.
  • Obtiene datos desde Enedis.
  • Obtiene las tarifas eléctricas desde varias fuentes.
  • Muestra los datos como un mapa de calor.
  • Compara todos los planes para elegir el más barato.
• Los datos se actualizan cada noche.

Almacenamiento de datos

• Los datos se guardan en formato JSON y se gestionan con SQLite.
• Para cada año hay 17,520 intervalos de 30 minutos.
• Para cada intervalo se calcula la tarifa correspondiente.

Visualización de datos

• Los datos se visualizan mediante la UI principal y una tabla comparativa.
• La tarifa Tempo resultó ser la más barata, y permitió ahorrar más de 300 euros en los últimos 10 meses.

Conclusión

• NiceGUI es muy útil para construir apps web con Python.
• SQLite es adecuado para una gestión de datos sencilla.
• El código y más información están en GitHub.

Opinión de GN⁺

• Este artículo explica bien cómo optimizar el consumo eléctrico y reducir costos. En particular, resulta útil la explicación detallada del sistema de tarifas eléctricas en Francia.
• Al comparar distintos planes, como la tarifa Tempo, y mostrar cómo elegir el óptimo, se demuestra un efecto real de ahorro.
• La forma de visualizar y gestionar datos con NiceGUI y SQLite es un buen ejemplo que puede aplicarse a otros proyectos.
• Monitorear y analizar en tiempo real los datos de consumo eléctrico puede ser de gran ayuda para ahorrar energía y reducir gastos.
• Otras herramientas con funciones similares incluyen software de gestión de hogar inteligente como Home Assistant.

[GN⁺]

Comentarios de Hacker News

• En Ontario, Canadá, se implementaron medidores inteligentes a gran escala, pero no hubo grandes cambios en la demanda pico

  • Existe debate sobre su relación costo-beneficio
  • La submedición en unidades pequeñas incentiva la instalación de equipos de baja eficiencia
  • Los LED baratos, los programas de renovación y las mejoras en la eficiencia de los electrodomésticos son más efectivos
  • Los refrigeradores inteligentes carecen de funciones para operar en horarios con tarifas eléctricas más bajas
  • Es necesario mejorar la eficiencia de los equipos de comunicación

• Se realizó un proyecto de recolección de datos usando el medidor inteligente Linky de Francia y un ESP8266

  • Fue difícil recolectar datos porque usaba un puerto serial no estándar
  • Se recopilaron datos de consumo eléctrico cada 1 segundo, lo que permitió un análisis detallado
  • A partir de los datos de consumo eléctrico fue posible identificar el movimiento de las personas

• En Finlandia se están introduciendo medidores inteligentes que proporcionan datos al usuario a través del puerto P1

  • Se recopilan datos cada 4 segundos usando cable RJ26 y un ESP8622

• Se realizó un proyecto para registrar el uso de electricidad en Google Sheets usando un ESP32 y un sensor óptico básico

  • Los datos se envían cada 1 minuto para registrar el consumo eléctrico por hora

• Se realizó un proyecto para rastrear la temperatura interior y la configuración del aire acondicionado usando un termostato Nest

  • Se descubrió que abrir las ventanas es más eficiente cuando la temperatura exterior baja por debajo de la temperatura objetivo
  • Después de que Google adquirió Nest, cambió el método de autenticación de la API y el proyecto se detuvo

• En el Reino Unido, Octopus Energy utiliza datos de medidores inteligentes para ofrecer diversos planes tarifarios

  • Proporciona datos de consumo diario a través de una API y también ofrece dispositivos para ver el uso en tiempo real
  • Las tarifas Tracker y Agile varían según los precios mayoristas
  • La tarifa inteligente carga cargadores de vehículos eléctricos o baterías domésticas en horarios baratos

• Al instalar un medidor eléctrico Sense, fue posible predecir y ajustar el consumo de energía

  • Se identificaron los principales dispositivos que consumen energía para reducir la factura eléctrica

• Hubo una opinión preguntando por experiencias usando el framework de aplicaciones web en Python NiceGUI

  • Se mencionó una capacidad multiplataforma similar a Electron, pero no se pudo confirmar en la documentación

• Hubo una opinión de que sería bueno que todos los enchufes de pared y de techo pudieran reportar el uso de energía

  • Se preguntan si sería posible mediante una red powerline o Zigbee

• Se realizó un proyecto para visualizar los datos de consumo eléctrico de Tesla Powerwall con una UI basada en Graphana

  • También se visualizaron juntos los datos de temperatura interior y actividad del aire acondicionado
  • Se planea agregar datos de carga del vehículo
  • Graphana e Influx son adecuados para este tipo de proyectos