Analyse de ma consommation électrique

Analyse de ma consommation électrique

En France, les tarifs de l’électricité augmentent régulièrement depuis plusieurs années. Ils ont particulièrement grimpé après l’invasion de l’Ukraine par la Russie. J’ai donc commencé à réfléchir à des moyens d’optimiser ma propre consommation électrique.

Matériel

• Depuis 2015, Enedis, le gestionnaire du réseau électrique français, remplace les anciens compteurs « stupides » par des compteurs « intelligents » Linky.
• Certaines personnes ont exprimé des inquiétudes en pensant que les nouveaux compteurs allaient endommager le cerveau avec des ondes Wi-Fi 5G, mais j’y ai vu un aspect positif : la possibilité de consulter sa consommation électrique en temps réel.
• Le nouveau compteur dispose d’un port de communication permettant de lire les données en temps réel.
• Selon le contrat, les données de consommation quotidiennes sont disponibles sur le site web d’Enedis.

Extraction des données

Données de consommation

• Il est possible de télécharger les données au format CSV depuis le site d’Enedis, mais il est plus pratique de les récupérer automatiquement.
• Enedis propose une API, mais elle est difficile d’accès. Pour contourner cela, j’utilise une API « wrapper » appelée MyElectricalData.
• Exemple de code :

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

• Les données de chaque tranche de 30 minutes sont fournies sous forme d’objet JSON.

Données de prix

• Connaître sa consommation électrique est important, mais connaître son coût l’est tout autant.
• Le site français de données publiques data.gouv.fr fournit les tarifs réglementés de l’électricité au format CSV.

Les tarifs de l’électricité en France

• Les tarifs de l’électricité se composent d’une part fixe (mensuelle ou annuelle) et d’une part variable (déterminée selon la consommation).
• Il existe différents tarifs, comme le tarif de base (Base), les heures pleines (Peak Hours) et l’offre Tempo.
• L’offre Tempo distingue les heures pleines et les heures creuses, et divise également l’année en trois « saisons ». Elles sont classées en rouge, blanc et bleu, le rouge étant le plus cher.

Exploitation des données

• J’ai écrit une petite application web en Python avec NiceGUI.
  • Elle récupère les données depuis Enedis.
  • Elle récupère les tarifs de l’électricité depuis différentes sources.
  • Elle affiche les données sous forme de heatmap.
  • Elle compare tous les tarifs afin de choisir le moins cher.
• Les données sont rafraîchies chaque nuit.

Stockage des données

• Les données sont stockées au format JSON et gérées avec SQLite.
• Chaque année comporte 17 520 tranches de 30 minutes.
• Le tarif est calculé pour chaque tranche.

Affichage des données

• Les données sont visualisées via l’interface principale et un tableau comparatif.
• L’offre Tempo s’est révélée la moins chère, avec plus de 300 euros économisés sur les 10 derniers mois.

Conclusion

• NiceGUI est très utile pour créer des applications web en Python.
• SQLite convient bien à une gestion simple des données.
• Le code et davantage d’informations sont disponibles sur GitHub.

L’avis de GN⁺

• Cet article explique bien comment optimiser sa consommation électrique et réduire ses coûts. La description détaillée du système tarifaire français de l’électricité est particulièrement utile.
• En comparant différents tarifs, comme l’offre Tempo, et en montrant comment choisir le plus avantageux, il met en évidence des économies concrètes.
• La visualisation et la gestion des données avec NiceGUI et SQLite constituent un bon exemple réutilisable dans d’autres projets.
• Surveiller et analyser les données de consommation électrique en temps réel peut grandement aider à économiser l’énergie et à réduire les coûts.
• Parmi les autres outils offrant des fonctionnalités similaires, on peut citer des logiciels de gestion de maison connectée comme Home Assistant.

[GN⁺]

Commentaires Hacker News

• En Ontario, au Canada, des compteurs intelligents ont été déployés à grande échelle, mais l’évolution de la demande de pointe a été limitée

  • Le rapport coût-efficacité fait débat
  • Le sous-comptage dans les petites unités encourage l’installation d’équipements peu efficaces
  • Des LED bon marché, des programmes de rénovation et l’amélioration de l’efficacité des appareils électroménagers sont plus efficaces
  • Les réfrigérateurs intelligents manquent de fonctions permettant de fonctionner pendant les plages horaires où l’électricité est moins chère
  • Il est nécessaire d’améliorer l’efficacité des équipements de communication

• Un projet de collecte de données a été mené en France à l’aide du compteur intelligent Linky et d’un ESP8266

  • La collecte des données était difficile en raison de l’utilisation d’un port série non standard
  • La collecte des données de consommation électrique chaque seconde a permis une analyse fine
  • Les données de consommation électrique permettaient de déduire les déplacements des personnes

• En Finlande, des compteurs intelligents fournissant les données aux utilisateurs via un port P1 sont en cours de déploiement

  • Les données sont collectées toutes les 4 secondes à l’aide d’un câble RJ26 et d’un ESP8622

• Un projet a été réalisé avec un ESP32 et un simple capteur optique pour enregistrer la consommation électrique dans Google Sheets

  • Les données sont envoyées chaque minute afin d’enregistrer la consommation électrique horaire

• Un projet a été mené avec un thermostat Nest pour suivre la température intérieure et les réglages de la climatisation

  • Il a été constaté qu’ouvrir les fenêtres était plus efficace lorsque la température extérieure descendait sous la température cible
  • Après le rachat de Nest par Google, la méthode d’authentification de l’API a changé et le projet a été abandonné

• Au Royaume-Uni, Octopus Energy utilise les données des compteurs intelligents pour proposer divers tarifs

  • L’entreprise fournit des données de consommation quotidiennes via une API, ainsi qu’un appareil permettant de consulter l’usage en temps réel
  • Les tarifs Tracker et Agile varient selon les prix de gros
  • Les tarifs intelligents permettent de recharger les bornes de véhicules électriques ou les batteries domestiques pendant les heures les moins chères

• L’installation d’un compteur électrique Sense a permis de prévoir et d’ajuster la consommation électrique

  • L’identification des principaux appareils consommateurs a permis de réduire la facture d’électricité

• Un commentaire demandait des retours d’expérience sur le framework d’application web Python NiceGUI

  • Des fonctions multiplateformes similaires à Electron ont été évoquées, mais cela n’a pas été confirmé dans la documentation

• Un commentaire indiquait qu’il serait souhaitable que toutes les prises murales et de plafond puissent signaler leur consommation électrique

  • Il se demandait si cela serait possible via un réseau CPL ou Zigbee

• Un projet a été mené pour visualiser les données de consommation électrique d’un Tesla Powerwall dans une interface basée sur Graphana

  • Les données de température intérieure et d’activité de la climatisation y sont également visualisées
  • Il est prévu d’y ajouter les données de recharge des véhicules
  • Graphana et Influx conviennent bien à ce type de projet