Analyse de la consommation électrique
(zdimension.fr)- Avec la hausse des tarifs de l’électricité en France, il devient important de choisir un abonnement adapté à sa consommation personnelle. D’où la création d’une application web Python combinant les données du compteur intelligent Linky et des données tarifaires publiques
- Le compteur Linky, lorsqu’il est activé dans le contrat, envoie à Enedis les données de consommation par tranches de 30 minutes, et l’API wrapper MyElectricalData permet de collecter automatiquement les données JSON brutes
- En France, les tarifs d’électricité se divisent entre un abonnement fixe et un coût d’usage, et le prix du kWh varie selon la tranche horaire et le type de jour, comme pour Base, Heures Pleines/Heures Creuses ou Tempo
- L’application récupère les données depuis MyElectricalData et data.gouv.fr, les affiche sous forme de carte thermique et compare le coût par abonnement à partir des consommations par tranche stockées dans SQLite
- Sur la base d’une consommation personnelle, Tempo a permis d’économiser plus de 300 euros sur les 10 derniers mois, et une appli d’analyse personnelle de cette ampleur a pu être réalisée uniquement avec NiceGUI et SQLite
Compteur Linky et accès aux données de consommation
- Enedis, le gestionnaire du réseau électrique français, remplace depuis 2015 les anciens compteurs électriques par des compteurs intelligents Linky
- Le bouton en façade du compteur permet de consulter des informations comme la puissance apparente instantanée (VA) et la consommation d’énergie cumulée (kWh)
- Il est possible de lire des données en temps réel via le port de communication en façade, mais ce n’était pas indispensable pour la collecte nécessaire à cette analyse
- Si la transmission de données est activée dans le contrat, la consommation quotidienne est envoyée à Enedis par tranches de 30 minutes, et peut aussi être consultée sur le site d’Enedis
Collecte des données brutes de consommation
- Le site d’Enedis propose des graphiques et des filtres, mais pour faire une analyse directe il faut récupérer et traiter les données brutes
- L’export CSV est possible, mais devoir se connecter chaque jour pour télécharger les données ne se prête pas à l’automatisation
- L’API Enedis existe, mais comme pour d’autres API publiques françaises, son accès nécessite un statut de professionnel enregistré
- MyElectricalData est utilisé comme API wrapper pour récupérer les données Enedis
- L’API renvoie les données de consommation d’une journée au format JSON, chaque entrée étant identifiée par l’heure de fin de la tranche de 30 minutes
- Exemple :
"2024-02-01 00:30:00"désigne la tranche du 1er février entre 00:00 et 00:30 - Une valeur d’exemple
1258s’interprète comme des « watt-demi-heures », ce qui correspond à 629 Wh consommés pendant cette demi-heure - Comme le calcul des coûts nécessite des valeurs en Wh, la valeur est divisée par deux avant traitement
- Exemple :
Données tarifaires de l’électricité en France et structure des abonnements
- La seule consommation électrique ne suffit pas à calculer le coût réel : il faut aussi les données tarifaires
- Les tarifs réglementés du fournisseur public EDF sont fixés par l’État et sont généralement plus stables que les tarifs de marché des fournisseurs privés
- data.gouv.fr fournit des jeux de données publics français, notamment les données des tarifs réglementés de l’électricité au format CSV
- En France, le tarif de l’électricité se compose globalement de deux parties
- Abonnement : coût fixe défini au mois ou à l’année
- Consommation : coût variable selon la quantité d’électricité utilisée pendant une période tarifaire donnée
- Les principaux modèles tarifaires varient selon l’heure d’usage et certaines conditions
- Base : le prix de l’électricité est identique quelle que soit l’heure
- Heures Pleines : en général, les 16 heures entre 06:00 et 22:00 sont en Heures Pleines, et les 8 heures entre 22:00 et 06:00 en Heures Creuses, avec un tarif plus élevé en Heures Pleines
- Le signal de début des Heures Creuses est transmis via le réseau électrique, et certains équipements comme les chauffe-eau sont parfois configurés pour se déclencher à 22:00
- Bien utilisé, ce système peut permettre d’économiser plusieurs centaines d’euros par an
Conditions et prix de l’abonnement Tempo
- Tempo ne se contente pas de découper la journée en Heures Pleines/Heures Creuses : il applique aussi trois types de jours, Red, White et Blue
- Les jours Red sont très chers, les jours White sont moins chers que Base, et les jours Blue sont encore plus avantageux
- La couleur de chaque jour est généralement annoncée quelques jours à l’avance, et le nombre de jours par couleur est fixe
- Les jours Red sont limités à 22 jours par an et ne sont attribués qu’en hiver
- Au 15 février 2024, les prix étaient les suivants
- Base : 25,16 ¢/kWh
- Heures Pleines/Heures Creuses : 27,00 ¢/kWh en Heures Pleines, 20,68 ¢/kWh en Heures Creuses
- Tempo Blue : 16,09 ¢/kWh en Heures Pleines, 12,96 ¢/kWh en Heures Creuses
- Tempo White : 18,94 ¢/kWh en Heures Pleines, 14,86 ¢/kWh en Heures Creuses
- Tempo Red : 75,62 ¢/kWh en Heures Pleines, 15,68 ¢/kWh en Heures Creuses
- Tempo paraît intéressant si l’on ne regarde que les prix moyens, mais cet abonnement reflète aussi la pression sur le réseau électrique en période de forte demande hivernale liée au chauffage
- Dans la majeure partie de la France métropolitaine, où l’hiver est froid et le chauffage électrique courant, Tempo peut devenir l’abonnement le plus coûteux
- En revanche, pour les foyers chauffés au gaz ou au bois, ou situés dans le sud, Tempo peut être une bonne option
Implémentation de l’application web Python
- Une petite application web Python a été développée avec NiceGUI
- L’application effectue quatre tâches
- récupérer les données de consommation Enedis via MyElectricalData
- collecter les données tarifaires de l’électricité depuis plusieurs sources
- afficher les données sous forme de carte thermique
- comparer tous les abonnements disponibles pour identifier le moins cher
- Les données de consommation sont mises à jour chaque nuit, et les données du jour N sont généralement disponibles chez Enedis entre 01:00 et 02:00 dans la nuit de N+1
Structure de stockage SQLite et calculs
- Comme l’API renvoie un JSON chaque jour, recharger tout l’historique de consommation à chaque démarrage de l’application est plus lourd qu’un simple export CSV
- Le premier prototype sérialisait un gros dictionnaire avec
pickle, mais le volume de données à stocker a conduit à passer à SQLite - Une journée se découpe en 48 tranches de 30 minutes, soit 17 520 tranches sur un an
- Comme il faut aussi calculer le prix de chaque tranche pour chaque abonnement, les jointures d’une base relationnelle étaient bien adaptées
- Le schéma sépare le stockage des données de consommation et celui des tranches tarifaires par abonnement
consumption: année, mois, jour, numéro de tranche de 0 à 47, valeurplan_slice: identifiant d’abonnement, puissance souscrite, type de jour Tempo, début/fin de période tarifaire, abonnement, prix du kWh en heures pleines/heures creuses
- Le SQL utilisé pour calculer les données affichées est généré dynamiquement en fonction des entrées de l’interface et de l’abonnement sélectionné, avec des performances suffisantes
Résultats de l’analyse et évaluation des outils
- D’après la consommation personnelle, l’abonnement Tempo était le moins cher
- Sur les 10 derniers mois, Tempo a permis d’économiser plus de 300 euros
- Même en janvier, avec plusieurs jours de chauffage électrique et beaucoup de jours Red, les jours Blue et White ont compensé, ce qui a rendu le mois globalement moins cher que Base
- NiceGUI s’est révélé pratique pour créer une application web Python, et son mode natif permet aussi de l’utiliser comme framework d’application desktop multiplateforme, dans l’esprit d’Electron
- Les composants intégrés sont de bonne qualité, et il a été possible d’utiliser les fonctionnalités natives de Quasar quand c’était nécessaire
- SQLite a également été facile à utiliser pour ce type de cas simple
- Le code est disponible sur GitHub
- Il existe aussi un outil open source séparé pour les lecteurs français : comparateur-abonnements-electricite
- Le code est disponible dans EDF_Simulateur_Prix
- Il compare plusieurs abonnements électriques en France à partir d’exports CSV et calcule le montant total qui aurait été payé avec chacun
- Il prend en charge davantage d’abonnements que l’outil de l’auteur, mais celui de l’auteur est davantage centré sur l’analyse de la consommation au quotidien
1 commentaires
Avis de Hacker News
En Ontario, au Canada, les compteurs électriques intelligents ont aussi été déployés à grande échelle, mais les gens n’ont pas vraiment déplacé leur consommation hors des heures de pointe, et il n’était pas évident que le coût engagé se justifiait
Le coût de mise en œuvre est similaire même pour les foyers qui consomment peu, et les gains obtenus par des changements d’habitudes diminuent progressivement
https://www.auditor.on.ca/en/content/annualreports/arreports...
Le sous-comptage a aussi été poussé dans les petits logements comme les condos ou les appartements, alors que les locataires ou résidents ont peu de marge pour contrôler les équipements et leur consommation
Au contraire, comme les propriétaires ou les promoteurs ne paient pas directement la facture d’électricité, ils ont davantage intérêt à installer des équipements peu efficaces
Dans les faits, des tactiques comme des LED très bon marché, des aides à la rénovation et l’amélioration de l’efficacité des appareils électroménagers se sont révélées plus efficaces ; les téléviseurs et ordinateurs ne consomment plus qu’une fraction de ce qu’ils consommaient autrefois, et les adaptateurs sont désormais presque tous des alimentations à découpage
Je n’ai pas encore trouvé de « réfrigérateur intelligent » qui descende à très basse température quand les tarifs sont bas puis réduise sa consommation quand ils sont élevés ; même si utiliser plus d’électricité pour économiser peut sembler contradictoire, c’est pourtant juste
J’aimerais qu’on pousse aussi les opérateurs télécoms à se soucier de l’efficacité des équipements terminaux qu’ils imposent à leurs clients
Au Royaume-Uni, de tels tarifs existent déjà et les écarts de prix sont assez marqués : https://agileprices.co.uk/
Maintenant que les énergies renouvelables font fortement fluctuer les prix de gros, les tarifs uniques ou les simples tarifs jour/nuit paraissent très dépassés
On va vers une électricité gratuite ou à prix négatif pendant une bonne partie du temps, et nettement plus chère à d’autres moments
Cela dit, je ne sais pas bien ce que les consommateurs peuvent faire à part acheter une batterie
Peu de gens avanceront ou retarderont leur dîner de trois heures, ou lanceront une lessive au milieu de la nuit, pour économiser quelques dollars
Le chauffage et la climatisation consomment beaucoup, donc il peut être intéressant de les réduire à certaines heures
Le domaine où il y a de l’argent à gagner, ce sont les procédés industriels bon marché qui consomment beaucoup d’électricité et peuvent être allumés ou éteints, par exemple en ne fonctionnant que 25 % du temps
C’est difficile à cause des coûts en capital et d’exploitation liés au fait de laisser des équipements et du personnel à l’arrêt, mais les économies d’énergie sont tellement importantes que quelque chose finira par émerger, et l’électrolyse de l’hydrogène pourrait être une candidate
L’Ice Bear d’Ice Energy est conçu pour fabriquer de la glace la nuit puis, le jour, utiliser cette glace pour refroidir le fluide frigorigène, afin de moins solliciter le condenseur très énergivore aux heures de pointe
Stanford dispose aussi, sous un parking, d’un réservoir de 4 millions de gallons d’eau et de 360 miles de canalisations ; la nuit, ils produisent de la glace avec un fluide frigorigène à l’ammoniac, puis l’utilisent pour climatiser le campus de midi à 18 h
Le système a été converti dans sa forme actuelle en 1999 pour 22 millions de dollars, et permettrait d’économiser environ 500 000 dollars par an sur la facture d’électricité
À mon avis, l’objectif principal était davantage de réduire les visites de relève des compteurs que de susciter une réponse de la demande côté consommateurs
L’adaptation prend du temps, et il faut aussi des variations de prix suffisamment extrêmes pour motiver les gens
Il fallait également des outils pour automatiser la réponse de la demande en fonction du prix du marché ; désormais, on peut configurer les pompes à chaleur et les chargeurs de voitures électriques pour fonctionner aux heures les moins chères
Technology Connections disait aussi utiliser sa climatisation de cette façon, en la faisant tourner fortement toute la nuit pour rendre la maison plus fraîche, afin qu’elle tienne plus facilement pendant la journée
Les distributeurs d’Ontario affichent très clairement les plages horaires et les prix : environ 0,18 CAD/kWh en pointe contre 0,11 CAD/kWh hors pointe, soit plus de 50 % d’écart
Le problème est qu’en Ontario, au Québec, au Manitoba et en Colombie-Britannique, l’électricité est bon marché au regard du niveau de vie, ce qui réduit l’incitation à l’utiliser plus efficacement
Les économies ne sont pas assez importantes pour justifier l’effort
Les compteurs intelligents ont aussi été installés pour accélérer la relève et collecter des données sur les moments précis où les gens consomment de l’électricité
Le système de distribution est passif, si bien que les opérateurs du réseau voient très peu ce qui se passe selon les lieux et les moments
Les compteurs intelligents sont une technologie de base qui rend possibles d’autres plans et activités
Hydro-Québec permet de voir sa consommation électrique en temps réel, mais même si mon compteur modèle 2011 en serait capable, le distributeur ne partage pas la clé de déchiffrement
Même s’ils ne changent pas beaucoup les habitudes de consommation électrique, on est loin d’une activité déficitaire, et l’investissement en vaut largement la peine
Il y a quelques années, j’ai travaillé sur un projet avec le Linky français : un ESP8266 lisait le flux de données série du port exposé en bas du compteur, l’enregistrait dans une base de données de séries temporelles InfluxDB sur un serveur local, et les métriques étaient consultées dans un tableau de bord Grafana
Le port série n’étant pas standard, il a fallu retrouver des paramètres comme 7 bits, pas de parité, 1 bit d’arrêt, et il fallait aussi un petit circuit de conversion de niveau pour l’ESP8266
Au final, on obtenait des données de consommation environ toutes les secondes, ce qui permettait des analyses très fines
Je cite souvent cet exemple pour expliquer les attaques par canal auxiliaire sur les systèmes qui utilisent ce type de données
Après une période d’observation, on pouvait savoir à quel étage de la maison se trouvait quelqu’un en regardant les transitoires de puissance et les variations quantifiées provoquées par l’allumage et l’extinction de chaque appareil
Par exemple, la bouilloire électrique de la cuisine consomme toujours 1220±5 W, et rien d’autre dans la maison ne produit une marche de cette amplitude
La lumière de la chambre du dernier étage consomme exactement 42 W, et le lave-linge démarre selon une rampe très particulière avant d’alterner entre deux niveaux de puissance toutes les 30 secondes
Même avec un seul chiffre, la puissance totale de toute la maison, une résolution temporelle suffisamment élevée permet d’inférer beaucoup de choses sur les déplacements et les comportements d’une personne
En Finlande, et probablement aussi dans d’autres pays nordiques, des compteurs équipés d’un port P1 permettant aux utilisateurs de récupérer eux-mêmes les données ont commencé à apparaître
Avec seulement un câble RJ26, un ESP8622 et un peu de configuration esphome, je reçois toutes sortes de données du compteur toutes les 4 secondes
On peut voir la consommation totale, la consommation instantanée, le courant et la tension sur chaque phase, etc.
J’ai relié un Raspberry Pi Zero WH à un compteur intelligent avec un HAT Ethernet et un câble lecteur infrarouge USB, et le Pi lit toutes les valeurs puis les envoie à InfluxDB 2.0 via MQTT
InfluxDB tourne virtualisé sur Proxmox
En parallèle, l’onduleur solaire est aussi enregistré dans la même InfluxDB via Modbus TCP avec l’open source « Solaranzeige », puis visualisé dans Grafana
C’est une bonne stack qui fonctionne sans problème depuis plus de 7 ans, et qui aide à mieux comprendre la consommation d’électricité
Les versions récentes alimentent même l’ESP via le port, ce qui est très appréciable quand le compteur est à l’extérieur, car il n’y a pas à se demander comment amener l’alimentation
Ils sont bidirectionnels, donc prêts à injecter l’énergie solaire sur le réseau
Comme c’est très loin de la région métropolitaine, il est possible qu’il s’agisse d’un remplacement à l’échelle nationale
Même un vieux compteur électrique envoie la consommation d’électricité vers Google Sheets toutes les minutes
J’ai utilisé un ESP32 et un capteur optique très basique, fixé avec de la Patafix sur la LED 1000th/kW
Cette LED clignote 1000 fois pour chaque unité d’électricité consommée, et les informations sont envoyées à Google Sheets via Wi-Fi
Les totaux horaires sont aussi enregistrés indéfiniment, et cela continuera jusqu’à ce que Google Sheets se plaigne
Cela fait longtemps que je veux extraire des données d’un ancien compteur, donc j’aimerais en savoir plus
Au Royaume-Uni, beaucoup de clients ont des compteurs d’énergie intelligents, et Octopus est un fournisseur d’énergie qui les exploite très bien pour les passionnés de données et les personnes qui veulent faire des économies
On peut appeler l’API pour récupérer la consommation quotidienne découpée par tranches de 30 minutes[0], ou télécharger directement un fichier CSV depuis la section consommation d’énergie du site web
Les données de l’API ne sont mises à jour qu’une fois par jour, mais avec un petit appareil supplémentaire offert par Octopus[1], on peut accéder à la consommation en temps réel. Probablement mise à jour toutes les 10 secondes
Je collecte toutes ces données en temps réel avec l’intégration Home Assistant
Il existe aussi plusieurs offres à tarification dynamique pour tirer parti des compteurs intelligents
La plus simple, Tracker[2], change le prix unitaire chaque jour en fonction du prix de gros
Agile[3] reprend le même principe, mais le prix change toutes les 30 minutes, avec des pics plus élevés et des creux plus bas, ce qui est intéressant si l’on peut déplacer sa consommation hors des heures de pointe
Il existe aussi des offres « intelligentes » : si l’on autorise Octopus à contrôler le chargeur de voiture[4] ou la batterie domestique[5], il recharge aux moments les moins chers
Octopus s’en sort vraiment bien au Royaume-Uni, et vend aussi des services backend sous le nom Kraken[6] à d’autres entreprises de l’énergie qui étaient jusque-là restées à l’âge de pierre
[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
Ils mènent une campagne publicitaire assez surprenante, où l’on voit surtout une mascotte rose sans vraiment comprendre ce qu’ils vendent
En France, les fournisseurs alternatifs à EDF ont très mauvaise réputation
Les contrats sont peu clairs et les prix peuvent fortement varier, comme après la guerre en Ukraine
Certains utilisent même des commerciaux peu scrupuleux qui trompent des personnes âgées pour leur faire changer de contrat ; Total Energy me vient à l’esprit
La plupart achètent des MWh à EDF pour les revendre, spéculent sur des contrats de production futurs, et n’investissent pas un euro dans des capacités de production
Ce serait bien s’il y avait un moyen de couper le chauffe-eau électrique de 22 h jusqu’à environ 7 h du matin
Je ne vois pas l’intérêt de continuer à garder l’eau chaude à un moment où personne n’en a besoin, et je sais aussi qu’il faut moins d’énergie pour la réchauffer que pour maintenir sa température
J’ai déjà réglé la température aussi bas que possible
Il se compose d’un interrupteur d’éclairage programmable avec minuterie https://leviton.com/products/vpt24-1pz et d’un contacteur de commande 120 V
Je ne connais pas le modèle exact, mais c’est probablement celui-ci : https://ca.rs-online.com/product/eaton-cutler-hammer/c25bnb2...
Le boîtier contient un circuit 240 V et un circuit 120 V ; le circuit 120 V est relié à l’interrupteur programmable avec minuterie, puis à l’entrée de commande du contacteur
La ligne 240 V entre dans le contacteur, puis ressort de l’autre côté du boîtier vers le chauffe-eau
Dans mon cas, je l’ai configuré pour couper le chauffe-eau en semaine de 16 h à 23 h afin d’éviter les tarifs de pointe. En général, je prends une douche pendant cette plage horaire
Si nécessaire, je peux ouvrir le boîtier et appuyer sur l’interrupteur de minuterie pour contourner temporairement le programme
En revanche, je n’ai pas de mesures permettant de montrer si cela en vaut le coût
Cela dit, le moment où le ballon d’eau chaude se remet en marche à 23 h se voit très clairement dans la consommation électrique horaire
S’il dépasse 40 A en 240 V, il suffit d’acheter un interrupteur horaire astronomique 120 V et d’utiliser sa sortie comme entrée de bobine de commande 120 V d’un contacteur dimensionné pour ton chauffe-eau
En général, il vaut mieux garder l’eau suffisamment chaude pour tuer les bactéries et empêcher leur prolifération
Mais ce n’est utile que quand on vit seul
Si ma copine habitait avec moi, toucher à l’approvisionnement en eau chaude serait strictement interdit
J’utilise une assez bonne interface basée sur Grafana qui affiche les données de consommation électrique du Tesla Powerwall : https://github.com/jasonacox/Powerwall-Dashboard
Je surveille aussi la température des pièces et le fonctionnement de la climatisation : https://github.com/cdzombak/ecobee_influx_connector
Je prévois d’y ajouter les données de recharge de la voiture via ChargePoint Home
Pour ce genre de projet, je trouve que la combinaison Grafana+Influx est adaptée
J’ai installé un compteur électrique Sense il y a quelques années et j’en suis très satisfait
Il a fallu un peu de temps pour le configurer, s’y habituer et lui faire détecter plusieurs appareils, mais désormais je peux prédire de façon assez fiable ma prochaine facture d’électricité et l’ajuster si nécessaire
Le plus utile, c’est qu’il montre les appareils qui consomment le plus ; en les surveillant attentivement, j’ai réduit ma facture d’au moins un tiers
Les craintes et controverses autour des compteurs connectés portaient moins sur la « surveillance » par les grandes entreprises que sur la possibilité de couper ou limiter l’électricité des clients à distance, et sur le risque que des tiers identifient les habitudes de vie d’une famille pour en tirer parti, par exemple lors de cambriolages
Le relevé du compteur sans entrer dans le logement était déjà un problème résolu avec le « telereport »
Il s’agissait d’un petit bus filaire dédié allant jusqu’à un espace commun, comme le hall d’un immeuble ou un boîtier près de l’entrée d’une maison, permettant une relève locale
Même avec cette méthode, la transmission de données à distance était possible sans fonctions supplémentaires comme la limitation ou la coupure
Pour des raisons similaires, la norme IVRE, c’est-à-dire la recharge domestique des véhicules électriques à batterie, suscite aussi des controverses
La norme exige une forme de commande à distance permettant de couper la charge si le réseau électrique en a besoin, mais elle ne tient pas compte du fait qu’un nombre non négligeable de personnes ayant du solaire résidentiel en autoconsommation pourraient aussi être coupées
C’est une logique du type « si le réseau est sous contrainte, exécuter ceci », sans analyser la charge réellement absorbée par le réseau
Dire que le site d’Enedis est bon est aussi discutable
Je ne cherche pas à dénigrer le travail de l’auteur, mais je pense que le monitoring n’est utile que lorsqu’on peut agir
Avoir du solaire et des appareils pilotables, c’est bien, mais en pratique il existe très peu d’électroménager conçu pour fonctionner quand le solaire est disponible, et c’est aussi vrai de 99 % des produits qui prétendent le faire
Le premier exemple qui vient à l’esprit est le chauffe-eau domestique, qu’on peut contrôler avec HA/Shelly et consorts pour déplacer la charge. Parfois, cela se limite à couper brutalement le courant puis à le rétablir quand il y a suffisamment de solaire
Viennent ensuite le lave-vaisselle et le lave-linge, qu’on remplirait à l’avance en demandant de « lancer le cycle avant telle date/heure, si possible avec l’électricité solaire »
Techniquement, ce type d’automatisation serait très simple et peu coûteux s’il était intégré à la conception des appareils, mais jusqu’ici presque personne ne semble le faire
En revanche, les solutions de monitoring obligatoire et de monitoring public sont de plus en plus poussées
Personnellement, comme j’ai du solaire, j’essaie de déplacer les charges autant que possible, mais c’est vraiment difficile et cela reste surtout au niveau d’interrupteurs connectés reliés à HA
On peut hacker un lave-vaisselle ou un lave-linge. Ce sont des appareils simples : il suffit d’observer leur panneau de commande et de le reproduire avec les GPIO d’un appareil comme un Raspberry Pi Zero, mais chaque appareil ayant sa propre logique de commande, c’est un processus long et pénible à refaire à chaque remplacement
Il n’y a pas de standard
J’avais déjà fait un projet qui suivait la température intérieure et les réglages de la climatisation via un thermostat Nest, et la température extérieure via les données météo
J’ai découvert que le soir, il arrivait souvent que la climatisation continue de tourner alors que la température extérieure était passée sous la température cible
Grâce à ça, j’ai compris qu’il valait mieux ouvrir les fenêtres ; je n’avais pas de moyen de suivre l’évolution de la consommation électrique, mais j’étais content de pouvoir faire entrer beaucoup plus d’air frais
Après le rachat de Nest par Google et le changement du mode d’authentification de l’API, ça a cessé de fonctionner, et avec un nouveau-né à la maison je n’ai pas eu le temps de prendre en charge la nouvelle API
Je le remettrai peut-être en route cet été
Autre point : l’air chaud peut s’accumuler dans les coins, donc inverser le sens du ventilateur ou l’orienter vers un coin peut aider