Détection des signatures électriques à partir de la consommation générale

Bonjour,

Auriez-vous connaissance d’un projet, genre open-source, qui permettrait depuis le suivi de données de consommation électrique générale dans Home Assistant (ou autre source type InfluxDB), de reconnaitre les équipements électriques en fonctionnement ? Ce pourrait-être à base d’IA.

Ce serait inspiré du produit ecojoko :

A partir d’un signal électrique global, ecojoko détecte les signatures électriques particulières des différents appareils. Le principe : un chauffe-eau n’a pas la même signature qu’un lave-linge."

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bonjour,
oui si tu les regarde séparément … 1200w ou 2500w ou 3256w etc …mais tout ensemble sur un tableau … je doute, … il faudrait le four 3000w + chauffage de la salle de bains 1500w + la lampe du salon ainsi que celle du couloir plus le frigo avec sa lampe puisque la porte est ouverte …une histoire de dingue de faire toutes les combinaisons pour savoir qui fonctionne en même temps et suivant les heures et les personne dans la maison… après on peut peut être voir les cos phi des diffèrents système mais là je passe …
ce n’est que mon avis …
il faux pas croire la fake news sur le fait que enedis peux savoir quel appareil fonctionne chez nous … il peuvent juste déduire qu’a 7h00 du matin si la conso augmente c’est que les personnes sont réveiller et que la cafetière et en route ou le chauffage de la salle de bain …

Bonjour,

C’est vrai que dans certain cas ça peut devenir très compliqué de comprendre quel appareil consomme quoi mais je pense que qu’avec un bon jeu de donnée et de l’apprentissage, c’est possible de faire une telle analyse. Serte ce ne sera pas très précis mais ça peux donner des idées ou des ordre de grandeurs.

En regardant cette courbe:

Sauriez-vous dire quand mon frigo s’est mis en marche et quand il s’est arrêté?
Sauriez-vous dire quand mon chauffe eau à déclenché et quand j’ai mis ma voiture en charge?

Ce graphique est issue d’InfluxDB/Grafana qui a des données bien plus précises (une mesure toute les 10sec) que ce que récupère Enedis (Je suis d’accord avec le commentaire de @didier02100 sur le fakenews)… mais à mon avis l’idée de @olivomatic reste à creuser.

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J’avais la même question, j’ai fait ça pour le ballon d’eau chaude et ça marche très bien: Mesurer la consommation d'un ballon d'eau chaude avec Lixee sans capteur dédié

Bj

voici un graph de ma prise connecté qui surveille mon frigo moyenne des pics 100watts


ne pas se fier au pic qui dépasse les 600w , c’est un autre appareil que j’ai du branché provisoire.

Machine a laver :

Cumulus ( ballon eau chaude ) 2200w de 200 litres

Déjà , il faudrais definir ce que c est exactement " une signature électrique" une nouvelle technologie ?
Plus efficace … mettre un watmetre sur les gros consommateurs…

En fait il y a déjà eu des projets de recherche en ce sens : NILM Non-Intrusive Load Monitoring (Surveillance de charge non-intrusive)

Et même une demande d’intégration dans HA

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Bonjour,
bien joué @XavB j’étais justement sur cette technique.
Alors pour les furieux qui sont bien motivé je vous propose un peu de lecture. Ca pique un peu mais la thèse ne fait que 174 pages donc cela veut dire beaucoup moins de pages intéressantes:
https://theses.hal.science/tel-01581314/document
Aïe, arrêtez de me jeter des pierres.

Rôooo, le salaud y est allé franco sur les formules. Bon en même temps c’est une thèse de math. Y a des chances que NodeRed soit un poil à la ramasse au niveau des calcul. Néanmoins c’est peut être utile en phase d’apprentissage pour identifier la signature de chaque équipement afin de pouvoir dans un deuxième temps mettre cela au propre dans HA.

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S’il semble très compliqué de prime abord de faire cette reconnaissance, imaginez les capacité d’une IA biberonnée avec des tonnes de données. Et pour un domicile, avec un apprentissage soigné, ça doit être rapidement réalisable.

Merci pour tous ces retours, je vais faire lecture.

Le sujet est juste passionnant. Pour info, j’avais demandé a Ekojoko si ils avaient une API et ils m’ont dit que ce n’était pas prévu. Il faudrait scraper les données de l’interface, et il existe des outils pour cela. pourquoi pas…

Je m’intéresse aux algos de désagrégation énergétique pour capter les signatures électriques des appareils et les moyens de les reconnaitre en utilisant un réseau de neurone avec le modèle qui va bien (approche supervisée).
J’ai commencé a regarder multi-nilm, qui a un programme en python qui peut être repris, et a déjà des appliances prédéfinies (frigo, chauffe-eau, machine a laver…). L’idée serait de l’implémenter dans un docker.
Mais je n’ai rien trouvé de simple et out of the box, et encore moins facilement intégrable dans Home Assistant.
Je vais lire la thèse référencée par @Patinber et suis preneur de toutes trouvailles.

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Histoire d’être moins bête ca consiste en quoi en 2 mots ? voir 3ou 4 !
On analyse quoi sur le courant ? la fréquence ? c’est 50hz !
Le cos phy ? tout est mélangé , inductif , restifs capacitif …
Si vous avez des néons avec une machine a laver le linge en fonction, les courbes ça doit être rock’n roll sur l’ocillo !!!

Bonjour @didier02100
Certainement rock’n roll pour sûr. Et possible.
Prenez le temps de lire ces quelques messages précédents et les liens partagés.
Je pense que vous trouverez les réponses à vos questions.
Bonne journée,

Ça ne bouge pas trop côté NILM/MultiNILM.
Des nouveautés ou autres pistes ?

Alors je suis moi même a la recherche d’un projet opensource tournant sur un rpi/esp32 etc.

A savoir que pour ce que tu veux c’est obligatoirement du temps réel. Pour détecter le fonctionnement d’un appareil il faut connaître la signature de Celui ci. Quand l’appareil démarre, il provoque des harmoniques dans les fréquences qui sont unique. C’est une emprunte digital en quelques sortes. Donc si plusieurs appareils s’allument, chacune aura sa signature.
Il y a une phase d’apprentissage et le problème est que certains on une signature faible et ne sont pas systématiquement détecté. En général les ampoules, etc.
Il y a aussi le cas des appareils qui ne sont pas tout ou rien, dans ce cas là consommation varie en permanence. C’est souvent le cas des frigos/congélateur.

C’est bien cela, mais pas forcement en temps réel.
Une analyse à la journée passée, avec un apprentissage (oui ceci a bien été déclenché, non cela n’a pas été mis en tension, etc), peut-être intéressant.

Je doute que ce soit possible en l’état

Du nouveau sur ce sujet ???
L’IA on ne parle plus que de ça.
Alors un peut d’IA sur un historique de conso …

Je n’ai accès qu’a chatgpt en version free. Donc pas testé plus que ça. Mais si quelqu’un en à un et peut développer un algorythme (local pas cloud comme ecojoko) pour ESP32/Arduino/olimex/RPi je pense que ça ferai des heureux.

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