README in English is here.

Ceci est un programme simple qui affiche les données de consommation d'électricité et de gaz EDF de manière plus analytique que ce qui est proposé sur le site web et l'application EDF.

pip install -r requirements.txt

Rendez-vous sur https://suiviconso.edf.fr/, connectez-vous, sélectionnez ÉLEC, puis cliquez sur "Télécharger mes données." Répétez l'opération pour GAZ et décompressez les fichiers téléchargés.

Copiez examples/basic-config.toml dans le répertoire racine :

cp ./examples/basic-config.toml ./my-config.toml

Modifiez my-config.toml afin que les paramètres dir_path pointent vers les répertoires que vous avez téléchargés à l'étape précédente.

Vous pouvez voir tous les paramètres disponibles dans le fichier de configuration ainsi que des exemples d'utilisation dans examples/full-config.toml.

Exécutez la commande suivante :

python run.py my-config.toml

Pour plus d'options, voir :

python run.py -h

Il s'agit d'un programme Python simple qui utilise pandas et matplotlib pour traiter et afficher les données. Bien qu'il ait été initialement conçu pour afficher uniquement les données EDF "suivi conso", il peut également lire des fichiers CSV génériques et des fichiers au format influxdb line protocol.

La lecture, le traitement et l'affichage des données sont contrôlés par un fichier de configuration TOML. Chaque [HEADER] dans le fichier de configuration instancie un module qui peut lire, filtrer ou afficher les données. Consultez les fichiers de configuration dans le répertoire examples/ pour plus d'informations.

1. edf_elec_reader : Lit les données du répertoire de suivi de consommation d'électricité d'EDF.
2. edf_gaz_reader : Lit les données du répertoire de suivi de consommation de gaz d'EDF.
3. csv_reader : Lit les données d'un fichier CSV.
4. influxdb_lp_reader : Lit les données d'un fichier au format influxdb line protocol.

1. basic_filter : Offre des fonctionnalités de filtrage de base, telles que le découpage temporel et le rééchantillonnage.

1. info_printer : Affiche quelques informations sur les données dans le terminal, sans produire de graphiques.
2. daily_plotter : Affiche la tendance journalière au cours de l'année.
3. hourly_plotter : Affiche la tendance horaire moyenne sur 24 heures.
4. weekly_plotter : Affiche la tendance sur une semaine.
5. correlation_plotter : Affiche la corrélation entre les variables.

Le style des graphiques peut être ajusté en modifiant le fichier suiviconso.mplstyle.

Comment la consommation de gaz change jour après jour au cours de l'année :

Comment la température change jour après jour au cours de l'année :

Vous pouvez observer une consommation de gaz légèrement plus élevée le dimanche, c'est le jour où j'aime prendre un bain :

Vous pouvez remarquer une structure plus régulière pendant les jours de semaine, avec des pics lors de la préparation du déjeuner et du dîner :

Comme on pouvait s'y attendre, la consommation de gaz et la température sont anticorrélées :