Cartographie thermique intérieure économique avec capteurs低成本

Histoire

Ce que je veux faire

• Sélectionner les composants les plus abordables, évolutifs et conviviaux disponibles.
• Programmer et déployer un réseau dense de capteurs de température, tous alimentant une passerelle web unique.
• Exploiter ces données pour créer des automatisations plus intelligentes — thermostats intelligents, actionneurs de fenêtres, détection de présence, contrôle d'éclairage, gestion de poêle à granulés, et plus.
• Construire un registre énergétique principal qui fusionne les données de température enregistrées avec les APIs de compteurs intelligents, l'historique météo et d'autres flux contextuels.

Contexte

La dernière décennie a vu une multiplication des vagues de froid extrême couplées à des coûts de chauffage en flèche. En réponse, de nombreux propriétaires se sont tournés vers des alternatives telles que les chaudières à granulés de bois et les dispositifs d'économie d'énergie comme le thermostat Nest.

Mon incursion initiale dans l'Internet des objets (IoT) et le matériel open source est née d'un désir d'optimiser un modeste brûleur à granulés que j'ai installé il y a quelques années. Bien que mes intérêts se soient élargis, je reviens constamment à ce premier projet dès que la température chute.

En résumé, les ménages gaspillent d'énormes quantités d'énergie en chauffant ou climatisant sans une image claire, pilotée par les données, de la façon dont la chaleur se déplace réellement dans un bâtiment. Se fier à l'intuition seule n'est plus suffisant.

N'est-ce pas ce pour quoi sert un thermostat ?

Qu'il s'agisse d'un modèle « bête » conventionnel ou d'un système d'apprentissage sophistiqué comme le Nest, un thermostat n'offre qu'une seule lecture de température locale. Pour cartographier le transfert de chaleur du sous-sol à une chambre du troisième étage, vous avez besoin de plusieurs capteurs répartis dans la maison. Alors que le thermostat intelligent moyen se vend autour de 250 $, ce prix est hors de portée de nombreux budgets. Le flux de travail décrit ici est conçu pour fonctionner avec ou sans thermostat programmable.

Quand la quantité a sa propre qualité

Dans ce contexte, les données brutes sont la clé de l'insight — tout comme la production de munitions en temps de guerre a montré que la qualité évolue avec la quantité. J'ai trouvé qu'au moins cinq capteurs répartis dans la maison sont nécessaires pour des données statistiquement pertinentes.

Les tentatives antérieures ont souffert de coûts de composants élevés et de configurations réseau complexes. Par exemple, un Arduino Pro Mini (7 $) + DS18B20 (4 $) + XBee (17 $) par nœud poussait le coût par capteur bien au-dessus de 30 $, sans compter les frais de passerelle et de serveur. Bien que des modules RF à bas coût comme le NRF24L01 étaient disponibles, les configurer avec les bibliothèques disponibles s'avérait difficile.

L'opportunité

• La loi de Moore fait continuer à chuter le prix des puces Wi-Fi comme l'ESP8266.
• Des projets open source comme MySensors simplifient l'utilisation de modules RF peu coûteux.
• Les plateformes IoT — Node-RED, Home Assistant, EasyIOT, et autres — peuvent tourner sur un Raspberry Pi pour aussi peu que 5 $, offrant mise en réseau plug-and-play, automatisation et intégration de services web.
• L'écosystème de domotique a mûri, avec des APIs robustes permettant aux développeurs et amateurs de créer des solutions personnalisées.

Exigences matérielles initiales

La flexibilité est primordiale ; le réseau doit accueillir de nouveaux composants et retirer les obsolètes. Le prototype actuel utilise :

• 4 × modules RF NRF24L01 + 1 × passerelle MySensors
• 2 × modules Wi-Fi ESP8266
• 5 × capteurs de température numériques DS18B20
• 2 × capteurs de température analogiques TMP36
• 1 × Arduino Nano
• 1 × Arduino Fio
• 3 × Arduino Pro Mini

Capteurs de température

Les technologies de détection de température varient largement. Des thermistances analogiques simples qui calculent la température à partir de la résistance, aux capteurs infrarouges sans contact hautement précis comme le MLX90614, chaque type a ses compromis. Je me concentre sur deux options éprouvées : le capteur numérique DS18B20 et le capteur analogique TMP36.

Le DS18B20 offre une haute précision et une communication à fil unique mais nécessite un firmware plus complexe. Le TMP36 est peu coûteux et facile à utiliser mais nécessite un étalonnage. Des guides complets sont disponibles sur la page TMP36 d'Adafruit et le tutoriel DS18B20 d'Adafruit.

Modules sans fil

Historiquement, la communication sans fil a constitué une barrière significative. Deux avancées récentes ont dramatiquement abaissé cette barrière :

• La communauté MySensors a rationalisé la configuration de modules RF à bas coût.
• Le module Wi-Fi ESP8266 est devenu un incontournable pour la connectivité Wi-Fi directe peu coûteuse.

Pour maximiser la flexibilité, le réseau intègre les approches RF et Wi-Fi.

Réseau RF NRF24L01

Bien que les modules RF soient disponibles à bas coût depuis longtemps, ils étaient autrefois notoires pour leur configuration difficile et leur manque de fiabilité. Le NRF24L01 de Nordic Semiconductor offre une capacité double émission/réception, simplifiant la topologie du réseau et permettant une architecture arborescente modeste comme illustré dans le diagramme MySensors ci-dessous.

Source : Mapping Household Temperature Flow with Cheap Sensors