Phân tích tiêu thụ điện
(zdimension.fr)- Khi giá điện tại Pháp tăng lên, việc chọn gói cước phù hợp với mức sử dụng cá nhân trở nên quan trọng, nên đã tạo một ứng dụng web Python kết hợp dữ liệu từ công tơ thông minh Linky và dữ liệu giá công khai
- Công tơ Linky, nếu được kích hoạt trong hợp đồng, sẽ gửi dữ liệu tiêu thụ cho Enedis theo chu kỳ 30 phút, và có thể tự động thu thập dữ liệu JSON thô thông qua wrapper API MyElectricalData
- Giá điện tại Pháp được chia thành phí thuê bao cố định và phí theo mức sử dụng, và giá mỗi kWh thay đổi theo khung giờ và loại ngày như Base, Peak Hours, Tempo
- Ứng dụng lấy dữ liệu từ MyElectricalData, data.gouv.fr và các nguồn khác, hiển thị bằng heatmap, rồi dùng lượng tiêu thụ theo từng khoảng đã lưu trong SQLite để so sánh chi phí theo từng gói cước
- Theo mức sử dụng cá nhân, Tempo đã giúp tiết kiệm hơn 300 euro trong 10 tháng qua, và chỉ với NiceGUI cùng SQLite cũng đã đủ để xây dựng một ứng dụng phân tích cá nhân ở quy mô này
Công tơ Linky và truy cập dữ liệu tiêu thụ
- Enedis, đơn vị vận hành lưới điện của Pháp, đã thay thế các công tơ điện cũ bằng công tơ thông minh Linky từ năm 2015
- Có thể xem các mục như công suất biểu kiến tức thời (VA), lượng điện năng tiêu thụ tích lũy (kWh) bằng nút ở mặt trước công tơ
- Có thể đọc dữ liệu thời gian thực qua cổng giao tiếp ở mặt trước, nhưng điều đó không bắt buộc để thu thập dữ liệu cần cho lần phân tích này
- Nếu việc truyền dữ liệu được kích hoạt trong hợp đồng, mức tiêu thụ điện hằng ngày sẽ được gửi tới Enedis theo chu kỳ 30 phút, và cũng có thể xem trên website Enedis
Thu thập dữ liệu tiêu thụ thô
- Website Enedis có cung cấp biểu đồ và bộ lọc, nhưng để tự phân tích thì cần lấy dữ liệu thô về để xử lý
- Cũng có thể xuất CSV, nhưng cách đăng nhập mỗi ngày để tải xuống không phù hợp với tự động hóa
- API của Enedis có tồn tại, nhưng để truy cập như các API công của Pháp thì cần tư cách chuyên gia đã đăng ký
- MyElectricalData được dùng như một wrapper API để lấy dữ liệu Enedis
- API trả về dữ liệu tiêu thụ theo ngày dưới dạng JSON, và mỗi mục được định danh bằng thời điểm kết thúc của khoảng 30 phút
- Ví dụ:
"2024-02-01 00:30:00"có nghĩa là khoảng từ 00:00 đến 00:30 ngày 1 tháng 2 - Giá trị mẫu
1258được hiểu như “Watt-half-hours”, nên được xử lý là đã tiêu thụ 629Wh trong 30 phút đó - Vì tính tiền điện cần đơn vị Wh, nên giá trị được chia đôi trước khi xử lý tiếp
- Ví dụ:
Dữ liệu giá điện tại Pháp và cấu trúc gói cước
- Chỉ dữ liệu điện năng tiêu thụ thì chưa đủ để tính chi phí thực tế, nên cũng cần thêm dữ liệu giá cước
- Giá điện điều tiết của EDF, nhà cung cấp công cộng, do chính phủ quyết định và nhìn chung ổn định hơn giá thị trường của các nhà cung cấp tư nhân
- data.gouv.fr cung cấp các bộ dữ liệu công của Pháp, và dữ liệu giá điện điều tiết cũng có thể tải dưới dạng CSV
- Giá điện tại Pháp về cơ bản gồm hai phần lớn
- Phí thuê bao: chi phí cố định theo tháng hoặc theo năm
- Phí tiêu thụ: chi phí biến đổi tùy theo lượng điện đã dùng trong một khoảng tính giá cụ thể
- Hệ thống giá cơ bản thay đổi theo thời gian sử dụng và điều kiện
- Base: giá điện như nhau bất kể khung giờ
- Peak Hours: thường 16 giờ từ 06:00 đến 22:00 là Peak, 8 giờ từ 22:00 đến 06:00 là Off-Peak, và giá Peak đắt hơn
- Tín hiệu bắt đầu giờ thấp điểm được truyền qua lưới điện, và các thiết bị như bình nước nóng đôi khi được cấu hình để chạy lúc 22:00
- Nếu tận dụng tốt cách này, có thể tiết kiệm tới hàng trăm euro mỗi năm
Điều kiện và mức giá của gói Tempo
- Tempo không chỉ chia ngày thành giờ cao điểm/thấp điểm mà còn áp dụng ba loại ngày là Red, White và Blue
- Ngày Red rất đắt, ngày White rẻ hơn Base, còn ngày Blue thì còn rẻ hơn nữa
- Màu của từng ngày thường được thông báo trước vài ngày, và số ngày của từng màu là cố định
- Ngày Red chỉ có thể xuất hiện 22 ngày mỗi năm và chỉ được phân vào mùa đông
- Tính đến ngày 15 tháng 2 năm 2024, mức giá như sau
- Base: 25.16¢/kWh
- Peak: giờ cao điểm 27.00¢/kWh, giờ thấp điểm 20.68¢/kWh
- Tempo Blue: giờ cao điểm 16.09¢/kWh, giờ thấp điểm 12.96¢/kWh
- Tempo White: giờ cao điểm 18.94¢/kWh, giờ thấp điểm 14.86¢/kWh
- Tempo Red: giờ cao điểm 75.62¢/kWh, giờ thấp điểm 15.68¢/kWh
- Nếu chỉ nhìn giá trung bình thì Tempo có vẻ hấp dẫn, nhưng đây là gói cước phản ánh tình trạng lưới điện chịu áp lực lớn hơn do nhu cầu sưởi ấm vào mùa đông
- Nếu sống ở nơi mùa đông lạnh và dùng sưởi điện như phần lớn nước Pháp lục địa, Tempo có thể là gói đắt nhất
- Nếu sưởi bằng gas hoặc củi, hoặc sống ở miền nam, Tempo có thể là một lựa chọn tốt
Triển khai ứng dụng web Python
- Đã dùng NiceGUI để tạo một ứng dụng web Python nhỏ
- Ứng dụng thực hiện bốn việc
- Lấy dữ liệu tiêu thụ Enedis thông qua MyElectricalData
- Thu thập dữ liệu giá điện từ nhiều nguồn
- Hiển thị dữ liệu bằng heatmap
- So sánh mọi gói cước khả dụng để tìm ra gói rẻ nhất
- Dữ liệu tiêu thụ được cập nhật mỗi đêm, và dữ liệu của ngày N thường có trên Enedis vào khoảng 01:00~02:00 sáng ngày N+1
Cấu trúc lưu trữ SQLite và tính toán
- Vì API trả về JSON mỗi ngày, nên cách tải lại toàn bộ lịch sử tiêu thụ mỗi khi khởi động ứng dụng còn nặng hơn cả xuất CSV
- Bản prototype đầu tiên dùng
pickleđể tuần tự hóa một dictionary lớn, nhưng do lượng dữ liệu cần lưu nên đã chuyển sang SQLite - Một ngày được chia thành 48 khoảng 30 phút, và một năm có 17.520 khoảng
- Vì còn phải tính giá theo từng gói cho mỗi khoảng, nên việc join trong cơ sở dữ liệu quan hệ rất phù hợp
- Schema lưu riêng dữ liệu tiêu thụ và dữ liệu khoảng thời gian theo từng gói cước
consumption: lưu năm, tháng, ngày, số thứ tự khoảng trong phạm vi 0~47 và giá trịplan_slice: lưu ID gói cước, công suất hợp đồng, loại ngày Tempo, thời điểm bắt đầu/kết thúc kỳ giá, phí thuê bao, giá kWh giờ cao điểm/thấp điểm
- Câu lệnh SQL để tính dữ liệu hiển thị được tạo động theo đầu vào UI và gói cước được chọn, và chạy đủ nhanh
Kết quả phân tích và đánh giá công cụ
- Theo mức sử dụng cá nhân, gói Tempo là rẻ nhất
- Trong 10 tháng qua, gói Tempo đã giúp tiết kiệm hơn 300 euro
- Ngay cả trong tháng 1, khi phải bật máy sưởi điện vài ngày và có nhiều ngày Red, các ngày Blue và White vẫn bù lại ngày Red, nên tính cả tháng vẫn rẻ hơn Base
- NiceGUI rất tiện để làm ứng dụng web Python, và còn có chế độ native nên cũng có thể dùng như một framework ứng dụng desktop đa nền tảng tương tự Electron
- Các component tích hợp sẵn khá tốt, và khi cần vẫn có thể dùng các tính năng Quasar native
- SQLite cũng dễ làm việc trong trường hợp sử dụng đơn giản như thế này
- Mã nguồn được công khai trên GitHub
- Ngoài ra còn có công cụ mã nguồn mở riêng cho độc giả Pháp là comparateur-abonnements-electricite
- Mã nguồn nằm tại EDF_Simulateur_Prix
- Công cụ này so sánh nhiều gói thuê điện tại Pháp dựa trên dữ liệu CSV xuất ra và tính tổng số tiền phải trả với từng gói
- Nó hỗ trợ nhiều gói cước hơn công cụ của tác giả, nhưng công cụ của tác giả tập trung nhiều hơn vào phân tích mức tiêu thụ hằng ngày
1 bình luận
Các ý kiến trên Hacker News
Ở Ontario, Canada cũng đã triển khai công tơ điện thông minh trên quy mô lớn, nhưng người dân không dịch chuyển đáng kể mức sử dụng sang giờ thấp điểm, và cũng không rõ chi phí bỏ ra có hợp lý hay không
Chi phí triển khai cho các hộ dùng ít điện cũng tương tự, còn lợi ích thu được từ thay đổi thói quen thì ngày càng giảm
https://www.auditor.on.ca/en/content/annualreports/arreports...
Họ cũng thúc đẩy đo đếm phụ cho các căn hộ nhỏ như condo hay chung cư, nhưng người thuê hoặc cư dân hầu như không có nhiều khả năng kiểm soát thiết bị và mức sử dụng
Ngược lại, vì chủ sở hữu hoặc nhà xây dựng không trực tiếp trả tiền điện, họ càng có động cơ lắp đặt thiết bị kém hiệu quả hơn
Trên thực tế, các chiến thuật như LED rất rẻ, hỗ trợ cải tạo, cải thiện hiệu suất thiết bị gia dụng lại hiệu quả hơn; TV và máy tính cũng chỉ dùng một phần điện năng so với trước đây, còn adapter giờ hầu như đều là nguồn chuyển mạch
Tôi vẫn chưa thấy “tủ lạnh thông minh” chạy siêu lạnh khi giá điện rẻ rồi giảm hoạt động khi giá đắt; nghe có vẻ nghịch lý rằng dùng thêm điện để tiết kiệm, nhưng đó là chuyện đúng
Mong rằng cũng sẽ có sức ép buộc các nhà mạng chú ý đến hiệu suất của thiết bị đầu cuối khách hàng mà họ bắt buộc người dùng phải dùng
Ở Anh đã có các gói giá như vậy và chênh lệch giá khá rõ: https://agileprices.co.uk/
Khi giá bán buôn hiện nay dao động mạnh vì năng lượng tái tạo, biểu giá đơn nhất hoặc biểu giá ngày/đêm đơn giản trông như cách làm rất lỗi thời
Điện đang đi theo hướng miễn phí hoặc giá âm trong khá nhiều thời điểm, và đắt hơn nhiều vào các thời điểm khác
Tuy vậy, tôi không rõ ngoài việc mua pin thì người tiêu dùng có thể làm gì
Sẽ không có nhiều người dời bữa tối sớm hơn hoặc muộn hơn 3 tiếng, hay giặt đồ lúc nửa đêm chỉ để tiết kiệm vài đô la
Sưởi và làm mát dùng nhiều điện nên có thể đáng giảm vào một số khung giờ nhất định
Lĩnh vực có thể kiếm tiền là các quy trình công nghiệp rẻ tiền, dùng nhiều điện và có thể bật/tắt được, chẳng hạn chỉ vận hành 25% thời gian
Việc này khó vì chi phí vốn và vận hành khi để thiết bị và nhân lực nhàn rỗi là lớn, nhưng mức tiết kiệm năng lượng rất lớn nên rốt cuộc sẽ có thứ gì đó xuất hiện, và điện phân hydro có thể là một ứng viên
Ice Bear của Ice Energy được thiết kế để làm đá vào ban đêm, rồi ban ngày dùng lượng đá đó làm lạnh môi chất lạnh, nhờ đó giảm chạy dàn ngưng tiêu tốn nhiều năng lượng vào giờ cao điểm
Stanford cũng có bể nước 4 triệu gallon dưới bãi đỗ xe và 360 dặm đường ống; ban đêm họ dùng môi chất lạnh amoniac để tạo đá, rồi dùng cho hệ thống làm mát khuôn viên từ trưa đến 6 giờ chiều
Năm 1999, họ đã chi 22 triệu USD để cải tạo thành dạng hiện nay, và được cho là tiết kiệm khoảng 500.000 USD tiền điện mỗi năm
Tôi cho rằng mục đích chính gần với việc giảm các chuyến đi đọc công tơ hơn là phản ứng nhu cầu từ phía người tiêu dùng
Việc thích nghi cần thời gian, và cũng cần biến động giá đủ cực đoan để tạo động lực
Cũng cần các công cụ tự động hóa phản ứng nhu cầu dựa trên giá thị trường; giờ đây có thể thiết lập để bơm nhiệt và bộ sạc xe điện chạy vào khung giờ rẻ nhất
Technology Connections cũng nói rằng họ dùng điều hòa theo cách đó: chạy mạnh suốt đêm để làm nhà lạnh hơn, rồi ban ngày chịu đựng dễ hơn mà máy ít vất vả hơn
Công ty phân phối điện ở Ontario hiển thị khung giờ và giá rất rõ; giờ cao điểm khoảng CAD 0,18/kWh, giờ thấp điểm CAD 0,11/kWh, chênh lệch hơn 50%
Vấn đề là điện ở Ontario, Québec, Manitoba và British Columbia rẻ so với mức sống, nên động lực dùng điện hiệu quả hơn khá yếu
Số tiền tiết kiệm không đủ lớn để đáng bỏ công
Công tơ thông minh cũng được lắp để đọc chỉ số nhanh hơn và thu thập dữ liệu về chính xác thời điểm mọi người dùng điện
Hệ thống phân phối mang tính thụ động, nên đơn vị vận hành lưới điện hầu như không thấy được chuyện gì đang xảy ra ở nhiều địa điểm và thời điểm khác nhau
Công tơ thông minh là công nghệ nền tảng cho phép các kế hoạch và hoạt động kinh doanh khác
Hydro-Québec cho phép xem mức tiêu thụ điện theo thời gian thực, nhưng dù công tơ đời 2011 của tôi cũng làm được, đơn vị phân phối không chia sẻ khóa giải mã
Dù không thay đổi nhiều thói quen dùng điện, nó vẫn còn lâu mới là một dự án lỗ và hoàn toàn đáng để đầu tư
Vài năm trước tôi làm một dự án với Linky của Pháp: ESP8266 đọc luồng dữ liệu nối tiếp từ cổng lộ ra ở phía dưới, ghi vào cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian InfluxDB trên máy chủ cục bộ, rồi xem các chỉ số trên dashboard Grafana
Cổng nối tiếp không chuẩn lắm nên phải lần theo các thiết lập như 7 bit, không parity, 1 stop bit, và cũng cần một chút mạch dịch mức cho ESP8266
Kết quả là khoảng mỗi giây tôi lấy được dữ liệu mức tiêu thụ điện, và dữ liệu đó cho phép phân tích rất chi tiết
Tôi thường kể chuyện này khi giải thích các cuộc tấn công kênh kề đối với những hệ thống dùng loại dữ liệu như vậy
Sau một thời gian quan sát, chỉ cần nhìn các biến thiên quá độ của điện năng và những thay đổi lượng tử hóa khi từng thiết bị bật/tắt, tôi có thể biết người trong nhà đang ở tầng nào
Ví dụ, ấm đun nước điện trong bếp luôn dùng 1220±5W, và không thứ gì khác trong nhà tạo ra mức nhảy bậc như vậy
Đèn phòng ngủ tầng trên cùng dùng đúng 42W, còn máy giặt bắt đầu bằng một mẫu tăng rất đặc trưng rồi dao động giữa hai mức công suất theo chu kỳ 30 giây
Chỉ với một con số là tổng công suất toàn nhà, nếu độ phân giải thời gian đủ cao thì có thể suy ra khá nhiều về chuyển động và hành vi của con người
Ở Phần Lan và có lẽ cả các nước Bắc Âu khác, các công tơ có cổng P1 để người dùng tự lấy dữ liệu đã bắt đầu xuất hiện
Chỉ với cáp RJ26, ESP8622 và một chút cấu hình esphome, tôi nhận đủ loại dữ liệu từ công tơ mỗi 4 giây
Có thể xem tổng mức sử dụng, mức sử dụng hiện tại, dòng điện và điện áp của từng pha, v.v.
Tôi gắn Ethernet HAT và cáp đầu đọc hồng ngoại USB vào Raspberry Pi Zero WH để kết nối với công tơ thông minh; Pi đọc mọi giá trị rồi gửi qua MQTT tới InfluxDB 2.0
InfluxDB đang chạy ảo hóa trên Proxmox
Đồng thời, inverter năng lượng mặt trời cũng được ghi vào cùng InfluxDB qua Modbus TCP bằng một phần mềm nguồn mở tên là “Solaranzeige”, rồi trực quan hóa bằng Grafana
Đây là một stack tốt đã chạy hơn 7 năm không vấn đề gì, và giúp hiểu rõ hơn việc sử dụng điện
Điểm rất hay ở các phiên bản gần đây là cổng còn cấp điện cho ESP, nên dù công tơ đặt ngoài trời cũng không phải lo kéo nguồn đến đó
Vì là hai chiều nên cũng sẵn sàng để đưa điện mặt trời lên lưới
Do khu vực này cách xa vùng đô thị lớn, có khả năng đây là đợt thay thế trên toàn quốc
Ngay cả công tơ điện cũ cũng đang gửi lượng điện sử dụng lên Google Sheets mỗi phút
Tôi dùng ESP32 và một cảm biến quang rất cơ bản, dán cảm biến bằng Blu Tack lên đèn LED 1000th/kW
Đèn LED này nhấp nháy 1000 lần cho mỗi đơn vị điện được dùng, và thông tin được gửi qua Wi-Fi lên Google Sheets
Tổng theo giờ cũng được ghi vô thời hạn, và sẽ tiếp tục cho đến khi Google Sheets phàn nàn
Từ trước tôi đã muốn lấy dữ liệu từ các công tơ cũ nên muốn biết thêm
Ở Anh, nhiều khách hàng có công tơ năng lượng thông minh, và Octopus là một nhà cung cấp năng lượng tận dụng chúng rất tốt cho những người mê dữ liệu và muốn tiết kiệm
Có thể lấy dữ liệu bằng cách gọi API để nhận mức sử dụng hằng ngày chia theo khoảng 30 phút[0], hoặc cũng có thể tải trực tiếp tệp CSV từ mục sử dụng năng lượng trên website
Dữ liệu API chỉ được cập nhật mỗi ngày một lần, nhưng nếu dùng thiết bị nhỏ bổ sung miễn phí mà Octopus cung cấp[1] thì có thể truy cập mức sử dụng theo thời gian thực. Có lẽ cập nhật mỗi 10 giây
Tôi đang thu thập toàn bộ dữ liệu này theo thời gian thực bằng tích hợp Home Assistant
Cũng có nhiều gói cước có giá thay đổi động để tận dụng công tơ thông minh
Gói đơn giản nhất, Tracker[2], thay đổi đơn giá hằng ngày theo giá bán buôn
Agile[3] có cùng ý tưởng nhưng giá thay đổi mỗi 30 phút, với đỉnh cao hơn và đáy thấp hơn, nên sẽ tốt nếu có thể chuyển mức sử dụng ra ngoài giờ cao điểm
Cũng có các gói cước “thông minh”, trong đó nếu cho phép Octopus điều khiển bộ sạc ô tô[4] hoặc pin gia đình[5], họ sẽ sạc vào thời điểm rẻ nhất
Octopus đang làm rất tốt ở Anh, và cũng bán dịch vụ backend dưới tên Kraken[6] cho các công ty năng lượng khác vốn trước đây vẫn như đang ở thời đồ đá
[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
Họ đang chạy một chiến dịch quảng cáo khá bất ngờ, chỉ thấy linh vật màu hồng mà không rõ họ bán gì
Ở Pháp, các nhà cung cấp thay thế EDF có tiếng tăm rất xấu
Hợp đồng không rõ ràng và giá cả có thể biến động mạnh, như sau chiến tranh Ukraine
Một số còn dùng nhân viên bán hàng vô đạo đức để lừa người cao tuổi đổi hợp đồng; Total Energy là cái tên tôi nghĩ đến
Phần lớn chỉ mua MWh từ EDF rồi bán lại, đầu cơ vào các hợp đồng sản xuất tương lai, chứ không đầu tư dù chỉ 1 euro vào cơ sở sản xuất
Giá mà có cách tắt bình nước nóng điện từ 10 giờ tối đến khoảng 7 giờ sáng thì tốt
Có vẻ không có lý do gì để liên tục giữ nước nóng vào thời điểm không ai cần, và tôi cũng biết rằng đun nóng lại tốn ít năng lượng hơn so với duy trì nhiệt độ
Tôi đã hạ nhiệt độ xuống mức thấp nhất có thể rồi
Cấu hình gồm công tắc đèn hẹn giờ lập trình được https://leviton.com/products/vpt24-1pz và contactor điều khiển 120V
Tôi không biết chính xác model, nhưng có lẽ là https://ca.rs-online.com/product/eaton-cutler-hammer/c25bnb2...
Trong hộp có mạch 240V và mạch 120V; mạch 120V được nối với công tắc đèn hẹn giờ lập trình được rồi dẫn tới đầu vào điều khiển của contactor
Đường 240V đi vào contactor, rồi từ phía bên kia ra khỏi hộp và đi tới bình nước nóng
Trường hợp của tôi, tôi đặt để tắt bình nước nóng từ 4 giờ chiều đến 11 giờ tối các ngày trong tuần nhằm tránh giá điện giờ cao điểm. Tôi thường tắm trong khoảng thời gian đó
Khi cần, có thể mở hộp và nhấn công tắc hẹn giờ để tạm thời bỏ qua chương trình
Tuy nhiên tôi không có số đo nào để chứng minh nó có đáng tiền hay không
Dù vậy, thời điểm bình nước nóng bật lúc 11 giờ tối hiện rất rõ trong mức sử dụng điện theo từng giờ
Nếu lớn hơn 40A ở 240V, có thể mua công tắc đồng hồ thiên văn 120V, rồi dùng đầu ra của nó làm đầu vào cuộn dây điều khiển 120V của contactor có công suất phù hợp với bình nước nóng
Nói chung, nên giữ nước đủ nóng để diệt vi khuẩn và ngăn chúng sinh sôi
Tuy nhiên nó chỉ hữu ích khi sống một mình
Nếu bạn gái sống cùng thì tuyệt đối không được động vào nguồn nước nóng
Tôi đang dùng một UI dựa trên Grafana khá ổn để xem dữ liệu tiêu thụ điện của Tesla Powerwall: https://github.com/jasonacox/Powerwall-Dashboard
Tôi cũng xem cả nhiệt độ phòng và hoạt động của điều hòa: https://github.com/cdzombak/ecobee_influx_connector
Tôi dự định bổ sung thêm dữ liệu sạc xe qua ChargePoint Home
Tôi nghĩ tổ hợp Grafana+Influx phù hợp cho những dự án kiểu này
Vài năm trước tôi đã lắp công tơ điện Sense và rất hài lòng
Mất một thời gian để thiết lập, làm quen và để nó nhận diện nhiều thiết bị, nhưng giờ tôi có thể dự đoán khá ổn hóa đơn điện sắp tới và điều chỉnh khi cần
Điểm hữu ích nhất là nó cho biết những thiết bị tiêu thụ điện nhiều nhất, và nhờ theo dõi kỹ những thứ đó mà tôi đã giảm hóa đơn ít nhất 1/3
Nỗi sợ và tranh cãi về công tơ kết nối không hẳn là chuyện các tập đoàn lớn “giám sát”, mà gần với lo ngại rằng họ có thể cắt hoặc hạn chế điện của khách hàng từ xa, và bên thứ ba có thể nắm được nếp sinh hoạt của gia đình để lợi dụng vào việc như trộm cắp
Việc đọc công tơ mà không cần vào trong nhà vốn đã là vấn đề được giải quyết bằng “telereport”
Đó là một bus có dây nhỏ, chuyên dụng, kéo tới khu vực chung như sảnh căn hộ hoặc hộp gần lối vào nhà, cho phép ghi chỉ số tại chỗ
Ngay cả với cách này, vẫn có thể truyền dữ liệu từ xa mà không cần các chức năng bổ sung như hạn chế hay cắt điện
Vì lý do tương tự, tiêu chuẩn IVRE, tức sạc xe điện chạy pin tại nhà, cũng gây tranh cãi
Tiêu chuẩn này yêu cầu một dạng điều khiển từ xa có thể ngắt tải khi lưới điện cần, nhưng không xét đến việc không ít người có điện mặt trời gia đình tự tiêu thụ cũng có thể bị ngắt theo
Nó không phân tích tải hấp thụ của lưới điện mà kiểu như “nếu lưới điện bị áp lực thì hãy làm việc này”
Nhận xét rằng website của Enedis tốt cũng gây tranh luận
Tôi không có ý hạ thấp công sức của tác giả, nhưng tôi cho rằng giám sát chỉ hữu ích khi ta có thể hành động
Có điện mặt trời và thiết bị gia dụng có thể điều khiển thì tốt, nhưng thực tế gần như không có thiết bị nào được thiết kế để chạy khi có điện mặt trời, và 99% sản phẩm tự nhận như vậy cũng thế
Thứ đầu tiên tôi nghĩ đến là bình nước nóng gia đình, có thể điều khiển bằng HA/Shelly, v.v. để dịch chuyển tải. Đôi khi chỉ là đột ngột cắt điện rồi cấp lại khi điện mặt trời đủ
Tiếp theo là cho bát đĩa vào máy rửa bát và quần áo vào máy giặt trước, rồi để chúng “chạy trước ngày/giờ đã chỉ định, nếu có thể thì bằng điện mặt trời”
Kiểu tự động hóa này về mặt kỹ thuật rất đơn giản và rẻ nếu được đưa vào thiết kế thiết bị, nhưng cho đến nay dường như hầu như không ai làm
Ngược lại, các giải pháp giám sát bắt buộc và giám sát công khai thì ngày càng được thúc đẩy
Cá nhân tôi có điện mặt trời nên cố gắng dịch chuyển tải tối đa, nhưng thật sự rất khó, và phần lớn chỉ dừng ở mức công tắc thông minh nối với HA
Có thể hack máy rửa bát hoặc máy giặt. Vì là thiết bị đơn giản, chỉ cần xem bộ điều khiển rồi tái hiện bằng GPIO của thiết bị như Raspberry Pi Zero, nhưng mỗi thiết bị có cách điều khiển khác nhau nên mỗi lần đổi máy lại phải làm lại, một quy trình dài và bất tiện
Không có tiêu chuẩn
Tôi từng làm một dự án theo dõi nhiệt độ trong nhà và cài đặt điều hòa bằng bộ điều nhiệt Nest, còn nhiệt độ ngoài trời bằng thông tin thời tiết
Tôi phát hiện rằng vào buổi tối, dù nhiệt độ bên ngoài đã thấp hơn nhiệt độ mục tiêu, điều hòa vẫn thường tiếp tục chạy
Nhờ vậy tôi nhận ra mở cửa sổ thì tốt hơn; tuy không có cách nào theo dõi thay đổi trong mức dùng điện, nhưng tôi hài lòng vì có thể đưa vào nhà nhiều không khí trong lành hơn hẳn
Sau khi Google mua lại Nest và thay đổi phương thức xác thực API, nó ngừng hoạt động; vì có trẻ sơ sinh nên tôi không có thời gian hỗ trợ API mới
Có lẽ mùa hè này tôi sẽ khôi phục lại nó
Một điều nữa là không khí ấm có thể tụ lại ở các góc, nên đảo chiều quạt hoặc hướng quạt về phía góc sẽ hữu ích