बिजली खपत का विश्लेषण

मेरी बिजली खपत का विश्लेषण

फ्रांस में बिजली के दाम पिछले कुछ वर्षों से लगातार बढ़ रहे हैं। खासकर रूस के यूक्रेन पर आक्रमण के बाद इनमें तेज़ बढ़ोतरी हुई। इसके चलते मैंने अपनी बिजली खपत को बेहतर ढंग से optimize करने के तरीकों पर विचार करना शुरू किया।

हार्डवेयर

• 2015 से फ्रांस की बिजली ग्रिड प्रबंधन संस्था Enedis पुराने "डंब" बिजली मीटरों को "स्मार्ट" मीटर Linky से बदल रही है।
• कुछ लोगों ने चिंता जताई कि नया मीटर 5G Wi-Fi तरंगों से दिमाग को नुकसान पहुंचाएगा, लेकिन मुझे यह बात सकारात्मक लगी कि इससे बिजली खपत का real-time डेटा देखा जा सकता है।
• नए मीटर में real-time डेटा पढ़ने के लिए एक communication port होता है।
• कॉन्ट्रैक्ट के अनुसार, दैनिक खपत डेटा Enedis वेबसाइट के जरिए उपलब्ध कराया जाता है।

डेटा निकालना

खपत डेटा

• Enedis वेबसाइट से डेटा CSV फ़ॉर्मैट में डाउनलोड किया जा सकता है, लेकिन डेटा को अपने-आप fetch करना ज़्यादा सुविधाजनक है।
• Enedis एक API देता है, लेकिन उस तक पहुंचना आसान नहीं है। इसे हल करने के लिए MyElectricalData नाम का एक "wrapper" API इस्तेमाल किया गया।
• उदाहरण कोड:

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

• हर 30 मिनट के डेटा को JSON object के रूप में दिया जाता है।

कीमत डेटा

• बिजली खपत जानना ज़रूरी है, लेकिन उसकी लागत जानना भी उतना ही ज़रूरी है।
• फ्रांस की सार्वजनिक डेटा साइट data.gouv.fr पर regulated electricity tariffs CSV फ़ॉर्मैट में उपलब्ध हैं।

फ्रांस में बिजली टैरिफ

• बिजली टैरिफ fixed शुल्क (मासिक या वार्षिक) और variable शुल्क (जो खपत पर निर्भर करता है) से मिलकर बनता है।
• Base tariff, Peak Hours tariff, Tempo plan जैसे कई तरह के टैरिफ मौजूद हैं।
• Tempo plan में peak और off-peak समय अलग होते हैं, और साल को तीन "सीज़न" में बांटा जाता है। इन्हें Red, White और Blue में वर्गीकृत किया जाता है, जिनमें Red सबसे महंगा होता है।

डेटा का उपयोग

• NiceGUI का उपयोग करके एक छोटा Python web app बनाया गया।
  • Enedis से डेटा लाया जाता है।
  • अलग-अलग स्रोतों से बिजली टैरिफ लाए जाते हैं।
  • डेटा को heatmap के रूप में दिखाया जाता है।
  • सभी टैरिफ की तुलना करके सबसे सस्ता टैरिफ चुना जाता है।
• डेटा हर रात refresh किया जाता है।

डेटा स्टोरेज

• डेटा को JSON फ़ॉर्मैट में सेव किया जाता है और उसे मैनेज करने के लिए SQLite का उपयोग होता है।
• हर साल के लिए 30 मिनट के 17520 slices होते हैं।
• हर slice के लिए टैरिफ की गणना की जाती है।

डेटा दिखाना

• मुख्य UI और comparison table के जरिए डेटा को visualise किया जाता है।
• Tempo plan सबसे सस्ता निकला, और पिछले 10 महीनों में 300 यूरो से ज़्यादा की बचत हुई।

निष्कर्ष

• Python में web app बनाने के लिए NiceGUI बहुत उपयोगी है।
• सरल डेटा प्रबंधन के लिए SQLite उपयुक्त है।
• कोड और अधिक जानकारी GitHub पर उपलब्ध है।

GN⁺ की राय

• यह लेख बिजली खपत को optimize करने और लागत घटाने के तरीकों को अच्छी तरह समझाता है। खासकर फ्रांस की बिजली टैरिफ व्यवस्था का विस्तृत विवरण उपयोगी है।
• Tempo plan जैसे अलग-अलग टैरिफ की तुलना कर सबसे उपयुक्त विकल्प चुनने का तरीका दिखाकर यह व्यावहारिक cost saving का असर भी दिखाता है।
• NiceGUI और SQLite का उपयोग करके डेटा visualisation और management का तरीका दूसरे प्रोजेक्ट्स में भी लागू किया जा सकने वाला अच्छा उदाहरण है।
• बिजली खपत डेटा की real-time monitoring और analysis, ऊर्जा बचत और लागत कम करने में बहुत मददगार हो सकते हैं।
• इसी तरह की सुविधाओं वाले अन्य टूल्स में Home Assistant जैसे smart home management software शामिल हैं।

[GN⁺]

Hacker News राय

• Ontario, Canada में smart meter बड़े पैमाने पर लागू किए गए, लेकिन peak demand में बड़ा बदलाव नहीं हुआ

  • लागत के मुकाबले प्रभाव को लेकर विवाद है
  • छोटे units में submetering कम दक्ष उपकरणों की स्थापना को बढ़ावा देती है
  • सस्ते LED, renovation programs, और appliances की दक्षता में सुधार अधिक प्रभावी हैं
  • smart refrigerators में सस्ती बिजली दर वाले समय पर चलने की सुविधा की कमी है
  • communication equipment की दक्षता बढ़ाना ज़रूरी है

• France के Linky smart meter और ESP8266 का उपयोग करके data collection project चलाया गया

  • non-standard serial port के उपयोग के कारण data collection कठिन था
  • हर 1 सेकंड पर power consumption data एकत्र किया गया, जिससे बारीक analysis संभव हुआ
  • power consumption data के आधार पर लोगों की गतिविधियों का पता लगाया जा सका

• Finland में P1 port के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को data देने वाले smart meter लागू किए जा रहे हैं

  • RJ26 wire और ESP8622 का उपयोग करके हर 4 सेकंड पर data एकत्र किया जाता है

• ESP32 और एक basic optical sensor का उपयोग करके power usage को Google Sheets में log करने वाला project चलाया गया

  • हर 1 मिनट पर data भेजकर प्रति घंटे power usage रिकॉर्ड किया गया

• Nest thermostat का उपयोग करके indoor temperature और air conditioner settings को track करने वाला project चलाया गया

  • पाया गया कि जब बाहरी तापमान target temperature से नीचे गिरता है, तो खिड़कियाँ खोलना अधिक efficient होता है
  • Google द्वारा Nest के अधिग्रहण के बाद API authentication method बदल गई, जिससे project रुक गया

• UK की Octopus Energy smart meter data का उपयोग करके विभिन्न tariff plans प्रदान करती है

  • API के माध्यम से daily consumption data देती है, और real-time usage देखने के लिए device भी उपलब्ध कराती है
  • Tracker और Agile plans में wholesale price के अनुसार दरें बदलती हैं
  • intelligent tariffs में EV charger या home battery को सस्ते समय पर charge किया जाता है

• Sense power meter स्थापित करके power consumption का अनुमान लगाना और उसे समायोजित करना संभव हुआ

  • प्रमुख power-consuming devices की पहचान करके बिजली बिल कम किया गया

• NiceGUI Python web app framework के उपयोग का अनुभव पूछने वाली राय भी थी

  • Electron जैसी cross-platform functionality का उल्लेख किया गया, लेकिन documentation में इसकी पुष्टि नहीं हुई

• यह राय भी थी कि अगर सभी walls और ceiling sockets power usage report कर सकें तो अच्छा होगा

  • इस बात पर सवाल था कि क्या यह powerline network या Zigbee के ज़रिए संभव है

• Tesla Powerwall के power consumption data को Grafana-आधारित UI में visualize करने वाला project चलाया गया

  • indoor temperature और air conditioner activity data को भी साथ में visualize किया गया
  • vehicle charging data जोड़ने की योजना है
  • Grafana और Influx ऐसे projects के लिए उपयुक्त हैं