Análisis del consumo eléctrico
(zdimension.fr)- Con el aumento de las tarifas eléctricas en Francia, se volvió importante elegir un plan ajustado al consumo personal, así que se creó una app web en Python que combina datos del medidor inteligente Linky con datos públicos de tarifas
- Cuando la transmisión de datos está activada en el contrato, el medidor Linky envía a Enedis los datos de consumo en intervalos de 30 minutos, y es posible recopilar automáticamente los datos JSON sin procesar mediante la API envolvente de MyElectricalData
- Las tarifas eléctricas en Francia se dividen en una suscripción fija y un cargo por consumo, y el precio por kWh cambia según la franja horaria y el tipo de día, como Base, Peak Hours y Tempo
- La app obtiene datos de MyElectricalData, data.gouv.fr y otras fuentes, los muestra en mapas de calor y compara el costo por plan usando el consumo por intervalos almacenado en SQLite
- Según el consumo personal, Tempo ahorró más de 300 euros en los últimos 10 meses, y quedó demostrado que con solo NiceGUI y SQLite se puede construir perfectamente una app de análisis personal de este tamaño
Medidor Linky y acceso a los datos de consumo
- Enedis, la organización operadora de la red eléctrica francesa, ha estado reemplazando desde 2015 los medidores eléctricos tradicionales por el medidor inteligente Linky
- Con el botón frontal del medidor se pueden consultar datos como la potencia aparente instantánea (VA) y el consumo energético acumulado (kWh)
- También se pueden leer datos en tiempo real a través del puerto de comunicación frontal, pero no fue indispensable para recolectar los datos necesarios para este análisis
- Si la transmisión de datos está activada en el contrato, el consumo diario de electricidad se envía a Enedis en intervalos de 30 minutos, y también puede consultarse en el sitio web de Enedis
Recolección de datos de consumo sin procesar
- El sitio web de Enedis ofrece gráficas y filtros, pero para hacer análisis propios hay que descargar y procesar los datos sin procesar
- También se puede exportar CSV, pero iniciar sesión todos los días para descargarlo no encaja bien con la automatización
- La API de Enedis existe, pero para acceder a ella, como con otras APIs públicas francesas, se necesita estar registrado como profesional autorizado
- MyElectricalData se usó como API envolvente para obtener los datos de Enedis
- La API devuelve en JSON los datos de consumo de un día, y cada entrada se identifica por la hora de fin del intervalo de 30 minutos
- Ejemplo:
"2024-02-01 00:30:00"significa el intervalo del 1 de febrero entre 00:00 y 00:30 - Un valor de ejemplo
1258se interpreta como “Watt-half-hours”, por lo que se considera que se consumieron 629 Wh durante esos 30 minutos - Como para calcular tarifas se necesita la unidad Wh, el valor se divide entre dos antes del procesamiento posterior
- Ejemplo:
Datos de tarifas eléctricas en Francia y estructura de planes
- Con solo el consumo eléctrico no se puede calcular el costo real, así que también hacen falta datos de tarifas
- La tarifa regulada del proveedor público EDF la fija el gobierno y, en general, es más estable que las tarifas de mercado de proveedores privados
- data.gouv.fr ofrece conjuntos de datos públicos de Francia, y los datos de tarifas eléctricas reguladas también pueden descargarse en formato CSV
- Las tarifas eléctricas en Francia se componen en grandes rasgos de dos partes
- Suscripción: costo fijo definido por mes o por año
- Cargo por consumo: costo variable según la cantidad de electricidad usada durante un periodo tarifario específico
- El esquema tarifario básico cambia según la hora de uso y las condiciones
- Base: la tarifa eléctrica es la misma sin importar la hora
- Peak Hours: normalmente 16 horas entre 06:00 y 22:00 son Peak, y 8 horas entre 22:00 y 06:00 son Off-Peak; la tarifa Peak es más cara
- A través de la red eléctrica se transmite la señal de inicio del horario valle, y algunos equipos como los calentadores de agua se configuran para encenderse a las 22:00
- Si se aprovecha bien este esquema, se pueden ahorrar cientos de euros al año
Condiciones y precios del plan Tempo
- Tempo no solo divide el día en horario pico y valle, sino que además aplica tres tipos de día: Red, White y Blue
- Los días Red son muy caros, los White son más baratos que Base, y los Blue son todavía más baratos
- El color de cada día normalmente se anuncia con unos días de anticipación, y la cantidad de días por color está fijada
- Los días Red solo pueden ocurrir 22 veces al año y se asignan únicamente en invierno
- Los precios al 15 de febrero de 2024 eran los siguientes
- Base: 25.16¢/kWh
- Peak: pico 27.00¢/kWh, valle 20.68¢/kWh
- Tempo Blue: pico 16.09¢/kWh, valle 12.96¢/kWh
- Tempo White: pico 18.94¢/kWh, valle 14.86¢/kWh
- Tempo Red: pico 75.62¢/kWh, valle 15.68¢/kWh
- Tempo parece atractivo si se mira solo el precio promedio, pero es un plan que refleja la presión sobre la red eléctrica cuando aumenta la demanda de calefacción en invierno
- En zonas con inviernos fríos y calefacción eléctrica, como en la mayor parte de la Francia metropolitana, Tempo puede terminar siendo el plan más caro
- Para quienes calientan con gas o leña, o viven en el sur, Tempo puede ser una buena opción
Implementación de la app web en Python
- Se creó una pequeña app web en Python usando NiceGUI
- La app realiza cuatro tareas
- Obtiene los datos de consumo de Enedis a través de MyElectricalData
- Recopila datos de tarifas eléctricas desde varias fuentes
- Muestra los datos en mapas de calor
- Compara todos los planes disponibles para identificar el más barato
- Los datos de consumo se actualizan cada noche, y los datos de N días suelen estar disponibles en Enedis entre la 01:00 y las 02:00 de la madrugada del día N+1
Estructura de almacenamiento en SQLite y cálculos
- Como la API devuelve JSON cada día, volver a descargar todo el historial de consumo al iniciar la app era más pesado que exportar CSV
- El primer prototipo serializaba un gran diccionario con
pickle, pero por el volumen de datos a almacenar se cambió a SQLite - Un día se divide en 48 intervalos de 30 minutos, y un año en 17,520 intervalos
- Como también había que calcular el precio por plan para cada intervalo, los joins de una base de datos relacional encajaban muy bien
- El esquema guarda por separado los datos de consumo y los datos por intervalo de cada plan
consumption: guarda año, mes, día, número de intervalo en el rango 0~47 y valorplan_slice: guarda ID del plan, potencia contratada, tipo de día Tempo, inicio/fin del periodo tarifario, suscripción y precio por kWh en pico/valle
- El SQL para calcular los datos mostrados se genera dinámicamente según la entrada de la UI y el plan seleccionado, y funciona con suficiente rapidez
Resultados del análisis y evaluación de herramientas
- Según el consumo personal, el plan Tempo fue el más barato
- En los últimos 10 meses, el plan Tempo permitió ahorrar más de 300 euros
- Incluso en enero, cuando hubo que encender la calefacción eléctrica varios días y además hubo muchos días Red, los días Blue y White compensaron los Red, así que en el total mensual siguió siendo más barato que Base
- NiceGUI resultó práctico para crear apps web en Python, y como tiene modo nativo también puede usarse como framework de apps de escritorio multiplataforma de tamaño similar a Electron
- Sus componentes integrados son buenos, y cuando hizo falta se pudieron usar funciones nativas de Quasar
- SQLite también fue fácil de manejar en un caso de uso simple como este
- El código está publicado en GitHub
- Para lectores franceses existe una herramienta de código abierto aparte: comparateur-abonnements-electricite
- El código está en EDF_Simulateur_Prix
- Compara varios planes de suscripción eléctrica en Francia a partir de exportaciones CSV y calcula cuánto se habría pagado con cada uno
- Soporta más planes que la herramienta del autor, pero la herramienta del autor está más enfocada en el análisis del consumo cotidiano
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
En Ontario, Canadá, también se implementaron medidores inteligentes de electricidad a gran escala, pero la gente no desplazó mucho su consumo fuera de las horas pico, y tampoco quedó claro si el costo invertido estaba justificado.
El costo de implementación era similar incluso para hogares con bajo consumo, y los beneficios obtenidos por cambios de hábitos iban disminuyendo cada vez más.
https://www.auditor.on.ca/en/content/annualreports/arreports...
También se impulsó la submedición en unidades pequeñas como condominios o departamentos, pero los inquilinos o residentes tienen muy poco margen para controlar las instalaciones y el consumo.
Al contrario, como los propietarios o constructoras no pagan directamente la electricidad, aumenta el incentivo para instalar equipos poco eficientes.
En la práctica, tácticas como LED muy baratos, apoyos para renovaciones y mejoras en la eficiencia de electrodomésticos resultaron más efectivas; los televisores y computadoras también consumen solo una fracción de lo que consumían antes, y los adaptadores ahora son casi todos fuentes de alimentación conmutadas.
Todavía no he encontrado un “refrigerador inteligente” que enfríe muchísimo cuando la tarifa es barata y reduzca el consumo cuando es cara; aunque parezca contradictorio usar más electricidad para ahorrar, es correcto.
Ojalá también presionaran a las telcos para que se preocuparan por la eficiencia de los equipos terminales de cliente que obligan a usar.
En el Reino Unido ya existen tarifas así y las diferencias de precio son bastante claras: https://agileprices.co.uk/
Ahora que los precios mayoristas fluctúan mucho por las energías renovables, una tarifa única o una tarifa simple de día/noche parecen métodos muy obsoletos.
Vamos hacia un escenario en el que la electricidad será gratuita o tendrá precio negativo durante bastante tiempo, y mucho más cara en otros horarios.
Pero no sé bien qué podrá hacer el consumidor aparte de comprar baterías.
No creo que haya mucha gente dispuesta a adelantar o retrasar la cena 3 horas, o a lavar ropa a medianoche, solo para ahorrar unos dólares.
La calefacción y el aire acondicionado consumen mucha electricidad, así que sí podría valer la pena reducirlos en ciertos horarios.
Donde hay dinero es en procesos industriales baratos que consumen mucha electricidad y pueden encenderse y apagarse, por ejemplo operando solo el 25% del tiempo.
Es difícil por los altos costos de capital y operación de tener equipos y personal parados, pero el ahorro de energía es tan grande que algo terminará apareciendo, y la electrólisis de hidrógeno podría ser una candidata.
El Ice Bear de Ice Energy está diseñado para hacer hielo por la noche y, durante el día, usar ese hielo para enfriar el refrigerante, reduciendo el uso del condensador, que consume mucha energía, en horas pico.
Stanford también tiene un tanque de agua de 4 millones de galones bajo un estacionamiento y 360 millas de tuberías; por la noche hace hielo con refrigerante de amoníaco y lo usa para enfriar el campus desde el mediodía hasta las 6 p. m.
En 1999 gastaron 22 millones de dólares para convertirlo a su forma actual, y dicen que ahorra unos 500.000 dólares al año en electricidad.
Creo que el objetivo principal estaba más cerca de reducir las visitas de lectura de medidores que de la respuesta de demanda de los consumidores.
La adaptación toma tiempo, y también hacen falta variaciones de precio lo suficientemente extremas como para motivar.
También se necesitaban herramientas para automatizar la respuesta de demanda según el precio de mercado, y ahora se pueden configurar bombas de calor y cargadores de vehículos eléctricos para funcionar en los horarios más baratos.
Technology Connections también dijo que usa el aire acondicionado de esa forma: lo hace funcionar fuerte durante la noche para enfriar más la casa y así aguantar el día con menos esfuerzo.
Las distribuidoras de Ontario muestran los horarios y precios con mucha claridad: la hora pico cuesta alrededor de CAD 0,18/kWh y la hora valle CAD 0,11/kWh, una diferencia de más del 50%.
El problema es que en Ontario, Quebec, Manitoba y Columbia Británica la electricidad es barata en relación con el nivel de vida, así que hay pocos incentivos para usarla de forma más eficiente.
El ahorro no es lo suficientemente grande como para justificar el esfuerzo.
Los medidores inteligentes también se instalaron para acelerar la lectura de medidores y recopilar datos sobre exactamente cuándo usa electricidad la gente.
El sistema de distribución es pasivo, así que los operadores de la red eléctrica casi no pueden ver qué ocurre en distintos lugares y horarios.
Los medidores inteligentes son una tecnología base que habilita otros planes y negocios.
Hydro-Québec permite ver el consumo eléctrico en tiempo real, pero aunque mi medidor modelo 2011 también puede hacerlo, la distribuidora no comparte la clave de descifrado.
Aunque no logren cambiar mucho los hábitos de consumo eléctrico, están lejos de ser un negocio deficitario y la inversión vale la pena.
Hace unos años hice un proyecto con el Linky francés: un ESP8266 leía el flujo de datos serial del puerto expuesto en la parte inferior, lo registraba en una base de datos de series temporales InfluxDB en un servidor local y veía las métricas en un dashboard de Grafana.
Como el puerto serial no era estándar, tuve que rastrear configuraciones como 7 bits, sin paridad y 1 bit de parada, y también hizo falta un pequeño circuito de conversión de niveles para el ESP8266.
Al final obtenía datos de consumo eléctrico aproximadamente cada 1 segundo, lo que permitió hacer análisis muy detallados a partir de los datos.
Suelo contar esta historia cuando explico ataques de canal lateral en sistemas que usan este tipo de datos.
Tras observar durante un tiempo, era posible saber en qué piso de la casa había gente mirando los transitorios de potencia y los cambios cuantizados producidos por el encendido y apagado de cada aparato.
Por ejemplo, la tetera eléctrica de la cocina siempre usa 1220±5 W, y nada más en la casa produce un escalón de esa magnitud.
La luz del dormitorio del último piso consume exactamente 42 W, y la lavadora arranca con un patrón de subida muy específico y luego alterna entre dos niveles de potencia en ciclos de 30 segundos.
Incluso con un único número, la potencia total de toda la casa, si la resolución temporal es lo bastante alta se puede inferir bastante sobre los movimientos y acciones de una persona.
En Finlandia, y probablemente también en otros países nórdicos, empezaron a aparecer medidores con puerto P1 que permiten que el usuario reciba los datos directamente
Con solo un cable RJ26, un ESP8622 y un poco de configuración de esphome, estoy recibiendo todo tipo de datos del medidor cada 4 segundos
Puedo ver el consumo total, el consumo actual, la corriente y el voltaje de cada fase, etc.
Conecté un Raspberry Pi Zero WH con un HAT Ethernet y un cable lector infrarrojo USB al medidor inteligente, y el Pi lee todos los valores y los envía por MQTT a InfluxDB 2.0
InfluxDB corre virtualizado sobre Proxmox
Al mismo tiempo, el inversor solar también registra datos en el mismo InfluxDB vía Modbus TCP usando un proyecto open source llamado “Solaranzeige”, y los visualizo con Grafana
Es un buen stack que lleva más de 7 años funcionando sin problemas y ayuda a entender mejor el consumo eléctrico
Lo muy bueno de las versiones recientes es que el puerto incluso suministra energía para el ESP, así que aunque el medidor esté en exteriores no hay que preocuparse por cómo llevarle alimentación
Son bidireccionales, así que también están listos para enviar energía solar a la red
Como es una zona bastante alejada de las grandes áreas metropolitanas, es posible que se trate de un recambio a nivel nacional
Incluso un medidor de electricidad antiguo está enviando el consumo eléctrico a Google Sheets cada minuto
Usé un ESP32 y un sensor óptico muy básico, y pegué el sensor con Blu Tack sobre el LED de 1000th/kW
Ese LED parpadea 1000 veces por cada unidad de electricidad consumida, y la información se envía por Wi-Fi a Google Sheets
También registra indefinidamente los totales por hora, y seguirá así hasta que Google Sheets empiece a quejarse
Desde hace tiempo quería extraer datos de un medidor antiguo, así que me gustaría saber más
En el Reino Unido muchos clientes tienen medidores inteligentes de energía, y Octopus es una proveedora de energía que los aprovecha muy bien para la gente fanática de los datos y para quienes quieren ahorrar
Se puede obtener el consumo diario dividido en intervalos de 30 minutos llamando a la API[0], y también se puede descargar directamente como archivo CSV desde la sección de consumo de energía del sitio web
Los datos de la API se actualizan solo una vez al día, pero con un pequeño dispositivo adicional que Octopus entrega gratis[1] se puede acceder al consumo en tiempo real. Probablemente se actualiza cada 10 segundos
Estoy recopilando todos esos datos en tiempo real mediante la integración de Home Assistant
También hay varios planes con precios dinámicos para aprovechar los medidores inteligentes
El más simple, Tracker[2], cambia la tarifa todos los días según el precio mayorista
Agile[3] es el mismo concepto, pero el precio cambia cada 30 minutos, con picos más altos y mínimos más bajos, así que conviene si puedes mover tu consumo fuera de las horas pico
También hay planes “inteligentes”: si permites que Octopus controle el cargador del auto[4] o la batería doméstica[5], los carga en los horarios más baratos
Octopus lo está haciendo realmente bien en el Reino Unido, y además vende servicios de backend bajo el nombre Kraken[6] a otras compañías de energía que hasta ahora seguían en la Edad de Piedra
[0] https://developer.octopus.energy/docs/api/
[1] https://octopus.energy/blog/octopus-home-mini/
[2] https://octopus.energy/smart/tracker/
[3] https://octopus.energy/smart/agile/
[4] https://octopus.energy/smart/intelligent-octopus-go/
[5] https://octopus.energy/smart/intelligent-octopus-flux/
[6] https://kraken.tech
Tiene una campaña publicitaria bastante sorprendente en la que solo se ve una mascota rosa y no queda claro qué vende
En Francia, los proveedores alternativos a EDF tienen muy mala reputación
Los contratos son poco claros y los precios pueden fluctuar mucho, como ocurrió después de la guerra en Ucrania
Algunos incluso usan vendedores sin escrúpulos que engañan a personas mayores para que cambien de contrato; Total Energy me viene a la mente
La mayoría solo compra MWh a EDF y los revende, y especula con contratos de producción futura sin invertir ni un euro en capacidad de generación
Estaría bueno tener alguna forma de apagar el calentador de agua eléctrico desde las 10 de la noche hasta más o menos las 7 de la mañana
No parece tener sentido mantener el agua caliente todo el tiempo cuando nadie la necesita, y también sé que recalentarla consume menos energía que mantener la temperatura
La temperatura ya la bajé todo lo posible
La configuración consiste en un interruptor de luz con temporizador programable https://leviton.com/products/vpt24-1pz y un contactor de control de 120 V
No sé el modelo exacto, pero probablemente sea https://ca.rs-online.com/product/eaton-cutler-hammer/c25bnb2...
La caja tiene un circuito de 240 V y uno de 120 V; el de 120 V va conectado al interruptor de luz con temporizador programable y luego a la entrada de control del contactor
La línea de 240 V entra al contactor y sale por el otro lado de la caja hacia el calentador de agua
En mi caso lo configuré para apagar el calentador de agua de 4 p. m. a 11 p. m. los días de semana, para evitar las tarifas de horas pico. Normalmente me ducho durante ese horario
Si hace falta, puedo abrir la caja y presionar el interruptor del temporizador para anular temporalmente el programa
Eso sí, no tengo mediciones que demuestren si vale la pena en relación con el costo
Aun así, el momento en que el tanque de agua caliente se enciende a las 11 p. m. se ve clarísimo en el consumo eléctrico por hora
Si supera los 40 A a 240 V, puedes comprar un interruptor horario astronómico de 120 V y usar su salida como entrada para la bobina de control de 120 V de un contactor dimensionado para la capacidad del calentador de agua
En general conviene mantener el agua lo bastante caliente como para matar bacterias e impedir que proliferen
Pero solo sirve cuando vives solo
Si vive contigo tu novia, tocar el suministro de agua caliente está totalmente prohibido
Uso una UI basada en Grafana bastante buena que muestra los datos de consumo eléctrico del Tesla Powerwall: https://github.com/jasonacox/Powerwall-Dashboard
También veo la temperatura de las habitaciones y el funcionamiento del aire acondicionado: https://github.com/cdzombak/ecobee_influx_connector
Planeo agregar también datos de carga del auto mediante ChargePoint Home
Creo que la combinación Grafana+Influx es adecuada para este tipo de proyectos
Hace unos años instalé un medidor de energía Sense y estoy muy satisfecho
Tomó un tiempo configurarlo, acostumbrarme y que detectara varios dispositivos, pero ahora puedo predecir con bastante fiabilidad la próxima factura de electricidad y hacer ajustes si hace falta
Lo más útil es que muestra los dispositivos que más consumen, y al prestarles atención reduje la factura al menos en un tercio
El miedo y la polémica sobre los medidores conectados no tenían tanto que ver con la “vigilancia” de las grandes empresas, sino más bien con que pudieran cortar o limitar la electricidad de los clientes de forma remota, y con la preocupación de que terceros pudieran inferir los patrones de vida de una familia y usarlos para robos u otros fines
Leer el medidor sin entrar a la casa ya era un problema resuelto con “telereport”
Era un pequeño bus cableado dedicado que llegaba hasta una zona común, como la entrada de un edificio de departamentos o una caja cerca de la entrada de una casa, y permitía la lectura local del medidor
Con ese método también se podía transmitir datos de forma remota sin funciones adicionales como limitar o cortar el servicio
Por razones similares también hay controversia con la norma IVRE, es decir, la carga doméstica de vehículos eléctricos de batería
La norma exige una especie de control remoto que pueda desconectar la carga cuando la red eléctrica lo necesite, pero no considera que también puede terminar desconectando a no poca gente con energía solar doméstica de autoconsumo
No analiza la carga que absorbe la red; simplemente plantea algo como “si la red está bajo presión, ejecuta esto”
También es discutible la opinión de que el sitio web de Enedis sea bueno
No quiero desmerecer el trabajo del autor, pero creo que el monitoreo solo es útil cuando puedes actuar en consecuencia
Tener paneles solares y electrodomésticos controlables ayuda, pero en la práctica casi no hay electrodomésticos diseñados para funcionar cuando hay energía solar disponible, y lo mismo ocurre con el 99% de los productos que afirman hacerlo
Lo primero que viene a la mente es el calentador de agua doméstico, que se puede controlar con HA/Shelly y similares para desplazar la carga. A veces es apenas cortar la energía de golpe y volver a conectarla cuando hay suficiente energía solar
Luego vienen el lavavajillas y la lavadora: cargarlos con anticipación y hacer que “funcionen antes de una fecha y hora determinadas, preferentemente con energía solar”
Esa automatización sería técnicamente muy simple y barata si estuviera incluida en el diseño de los electrodomésticos, pero hasta ahora parece que casi nadie la implementa
En cambio, se está impulsando cada vez más el monitoreo obligatorio y las soluciones de monitoreo abiertas
Personalmente tengo energía solar e intento desplazar la carga todo lo posible, pero es realmente difícil y en la mayoría de los casos se queda en interruptores inteligentes conectados a HA
Se puede hackear el lavavajillas o la lavadora. Como son dispositivos simples, basta con observar la unidad de control y reproducirla con los GPIO de algo como una Raspberry Pi Zero, pero cada aparato tiene una forma de control distinta, así que es un proceso largo e incómodo que hay que repetir cada vez que cambias de equipo
No hay un estándar
Una vez hice un proyecto que rastreaba la temperatura interior y la configuración del aire acondicionado con un termostato Nest, y la temperatura exterior con datos del clima.
Descubrí que por la noche muchas veces el aire acondicionado seguía funcionando aunque la temperatura de afuera ya había bajado por debajo de la temperatura objetivo.
Gracias a eso me di cuenta de que era mejor abrir las ventanas y, aunque no tenía forma de monitorear el cambio en el consumo eléctrico, quedé satisfecho porque podía dejar entrar mucho más aire fresco.
Dejó de funcionar cuando Google adquirió Nest y cambió el método de autenticación de la API, y como tenía un recién nacido no tuve tiempo de dar soporte a la nueva API.
Quizá lo reviva este verano.
Otra cosa: el aire caliente puede acumularse en las esquinas, así que ayuda invertir la dirección del ventilador o apuntarlo hacia una esquina.