Monitorer sa consommation d’électricité grâce à Splunk et Linky

Je me suis fait installer un compteur Linky en octobre dernier et depuis, en bon Splunker que je suis, je n’ai pas pu m’empêcher de splunker ces données… À l’approche de l’hiver, j’ai eu envie de vous partager mon expérience, et pourquoi pas faire des émules ?

Mais c’est quoi Linky déjà ?

Déjà reposons le contexte. Linky est la nouvelle génération de compteurs électriques déployés en France par Enedis depuis 2017.

Contrairement aux anciens compteurs « électromécaniques » ou « électroniques » qui nécessitent l'intervention de techniciens pour un débogage, un relevé de compteur ou une modification de puissance, Linky est un compteur dit « communiquant » : il est capable d’envoyer des données de consommation et d’être configuré  à distance, sans avoir besoin d’une présence d’un technicien pour une intervention physique.

L’objectif d’Enedis est de remplacer l’intégralité des anciens compteurs par ce petit boîtier vert. En bref, si vous ne l’avez pas encore chez vous, cela ne devrait pas tarder.

J’adopte un Linky !

Après une dizaine d’appels, quelques tentatives ratées pour programmer un rendez-vous et beaucoup de mauvaise volonté de ma part, j’ai accueilli fin octobre un technicien Enedis pour enfin installer ce compteur intelligent.

Depuis, Linky partage notre vie et veille à compter le moindre Watt-heure consommé.

Étant un Splunker dans l’âme et cherchant toujours à donner du sens et à raconter des histoires autour des données, je ne pouvais pas laisser cette source de données sans la « splunker ».

Car ces données sont précieuses ! Quel que soit le type de logement que vous occupez, il est important de savoir quelle est votre consommation d’électricité.
Pour établir un budget énergétique cohérent et stable, il est indispensable de connaître les dépenses et les besoins en électricité par période.

Splunker ma consommation électrique

Après quelques recherches autour de Linky, Enedis et des méthodes possibles d’extractions des mesures, j’ai été agréablement surpris par la disponibilité d’un service web permettant la collecte des consommations.

Il suffit juste d’activer le service sur mon compte personnel Enedis, d’attendre l’activation après quelques heures et le tour est joué.

Et pour simplifier l’authentification et les appels vers ce service web j’ai utilisé ce module en ligne de commande pour extraire mes données :

Exemple d’utilisation :

$linky loadcurve --start [2020-09-01] --end [2020-09-02] --output [data/ma_conso.json]

J’ai ensuite créé un petit script shell pour automatiser tout ça et faire des appels quotidiens pour extraire ma consommation électrique de la veille et sauvegarder le résultat dans un fichier JSON :

#!/bin/sh

today=$(date +'%Y-%m-%d')

yesterday=$(date -v-1d +'%Y-%m-%d')

file=$(date -v-1d +'%Y%m%d')".json"

if [[ ! -e /tmp/linkydata ]]; then

 mkdir -p /tmp/linkydata

fi

linky loadcurve -s $yesterday -e $today -o /tmp/linkydata/$file

Maintenant que mes données sont sur disque, monitorer ces fichiers JSON avec Splunk est un jeu d’enfant !

Voilà à quoi ressemblent mes consommations une fois dans Splunk :

Visualiser ma consommation avec Dashboard Studio

Maintenant que mes données sont splunkées correctement, il est temps d’utiliser la puissance de Dashboard Studio pour créer un petit tableau de bord sympathique.

Pour rappel, Dashboard studio est le nouvel outil de création de dashboard dans Splunk, apportant un nombre important de nouveautés, d'outils de visualisation avancés et d'options de mise en page flexibles pour créer facilement des tableaux de bord visuellement attrayants et raconter des histoires autour de vos données rapidement en utilisant son éditeur avancé.

Le résultat visuel obtenu pour suivre ma consommation d’électricité est alors le suivant :

Dans ce tableau de bord, j’affiche ma consommation de la veille ainsi que le coût associé en se basant sur une estimation du prix du kWh.

Je peux aussi analyser mes habitudes énergétiques en observant les 3 graphiques de consommation journalière sur les dernières 24 heures et hebdomadaire jour par jour.

Et enfin, j’affiche une estimation de mes dépenses mensuelles à venir.

Prédire ma consommation d’électricité

En plus de ce tableau de bord, j’ai mis en place quelques alertes dans Splunk pour détecter des comportements anormaux et être averti si je dépasse un seuil journalier de consommation. Cela me permettra de prendre conscience de mes habitudes, d’améliorer mes dépenses énergétiques et donc de faire attention à la planète (et à mon portefeuille par la même occasion ! 😅).

J’ai essayé aussi de jouer avec la commande predict pour prédire ma consommation et mes dépenses pour les mois à venir.
L’utilisation du predict est assez simple, et il suffit juste de lui fournir un ensemble de valeurs, ainsi que la fenêtre de temps souhaitée, pour voir Splunk générer des prédictions en se basant sur les modèles qu’il a pu observer dans le passé :

Alors, ça vous a donné envie de monitorer votre consommation alors que l’on se plonge dans la période hivernale ?

Voici un récapitulatif des liens utiles :

• Générateur de tokens Linky
• Module disponible sur Github de commande pour extraire les données Linky
• Dashboard studio
• La commande predict

D’autres exemples d’utilisation de Dashboard Studio pour Splunker des données :

• Splunk au service du personnel médical
• La data pour mesurer nos changements de rythme de vie
• Splunker sa consommation Netflix.

À bientôt !