Mais où est le soleil pour votre HomeCenter 2 ? La gestion thermique du bâtiment m’intéresse sous plusieurs aspects. L’économie d’énergie étant le principal objectif, mais aussi le confort thermique. J’habite une maison BBC (2O12) depuis plus de deux ans maintenant, et je constate que la conception pour les économies d’énergies l’hiver est plutôt adaptée, mais que la conception n’est pas pertinente en été pour se protéger de la chaleur.

1 – A l’origine

Il faut savoir que le poste de consommation énergétique chauffage est moins important que celui de la climatisation dans les régions sud. J’ai donc voulu trouver des alternatives physiques et technologiques aux périodes de chaleurs, par la réalisation d’un script permettant de calculer l’incidence solaire sur mes ouvrants.
Initialement développé en python et s’exécutant sur une Raspberry Pi, un script me permettait depuis quelques temps déjà de piloter mes volets roulants l’été en fonction de l’incidence solaire. Il y a déjà presque un an et demi que j’utilise cette technique pour limiter l’élévation thermique de ma maison l’été. Je n’ai pas collecté de données pour certifier le gain précisément, mais j’ai pu constater le retard sur l’élévation thermique journalier l’été. C’est environ 2° de moins en fin d’après-midi (déclin solaire) sur deux baies du living-room (Exposition Est et plein sud pour environ 80m3). Il faut savoir que globalement, l’été la température extérieure peut monter jusqu’à 16:00 heures environ. Les autres volets roulants sont aussi pilotés, et surtout celui de la cuisine afin de limiter l’incidence directe soleil sur mon réfrigérateur, et donc réduire de facto sa consommation. Il serait intéressant de faire la différence des consommations de climatisation et du réfrigérateur depuis ces changements.

Ceux qui habitent le nord trouveront des usages certains pour élever la température de leur logement l’hiver, et ceux du sud y trouveront plutôt la limitation de l’élévation thermique l’été.

2 – Pourquoi faire un périphérique virtuel sur le HC2 ?

Depuis quelques semaines, voir quelques mois, je constate que l’intérêt pour ce type de dispositif augmente sur les forums communautaires, et principalement sur le forum domotique-fibaro.fr, avec un post de co-développement d’un périphérique virtuel. Constatant cela, je me suis dit qu’il serait dommage de ne pas partager mon travail en re-développant mon script Python en Lua. Mais pourquoi faire ce portage ?

Pour le challenge du portage logiciel python vers lua ;
Pour embarquer toute la pertinence du dispositif sur le HC2 ;
Pour ne plus maintenir un plateforme tierce ;
Pour éviter les indisponibilités de communication et rendre autonome le HC2 ;
Pour d’autres perspectives fonctionnelles, et particulièrement un lot de cas d’usages ;
Pour partager un dispositif répondant au besoin de la communauté Fibaro HC2 ;
Mais aussi pour le fun.

3 – Portage Lua du script Python

3.1 – Données utiles aux calculs

J’ai profité de ce portage pour remettre en question l’ensemble du protocole de calcul, et pour intégrer les données fondamentales dans la pondération réaliste du résultat en intégrant dynamiquement les indicateurs environnementaux aux données géographiques :

Coordonnées géographiques WSG84 locales en degrés décimaux (source : élément de configuration HC2) ;
Altitude du point géographique (source : API Google Elevation) ;
Pression atmosphérique du lieu (source : API OpenWeatherMap) ;
Température locale (source : API OpenWeatherMap) ;
Humidité locale (source : API OpenWeatherMap) ;
La nébulosité en Octa (source : Messages Synotic) ;

Il va de soi que les données environnementales peuvent s’appuyer sur des capteurs locaux plutôt que sur des API distantes. D’ailleurs, je préfère nettement cette approche mais tous le monde n’est pas forcément doté de ces capteurs. Je partagerai donc un dispositif autonome sans capteur pour satisfaire au plus grand nombre. Ceux intéressés par les mesures locales sauront je pense adapter le script.

3.2 – La nébulosité

Définition de la nébulosité par Infoclimat.fr :

Part de ciel couvert. On a coutume de diviser le ciel en 8 parties égales (Octa ou huitièmes). Une nébulosité égale à 8/8 représente un ciel couvert tandis qu’une nébulosité de 0 ou 1/8 correspond à un ciel parfaitement dégagé (ciel clair).

Ou encore pour le site Météociel :

C’est la donnée la plus importante pour pondérer le résultat théorique des calculs. Sans une vraie valeur de nébulosité en octa, il est impossible de connaitre l’ensoleillement « vrai » et potentiellement l’impact thermique du rayonnement. Attention tout de même, cela reste une approche par un modèle astronomique, mais le résultat est plutôt convainquant.

La nébulosité de tous les sites météo est dans la plupart des cas une données sans réalité physique. En effet, il existe une confusion entre couverture nuageuse qui représente un pourcentage de couverture de surface, et la nébulosité qui représente l’opacité des strates nuageuses. Avoir des nuages sur 50km² au dessus de moi ne représente pas la perméabilité à l’ensoleillent de cette couche nuageuse. Même les sites institutionnels nous offrent des API biaisées par cette confusion. Il a donc fallut trouver une source fiable. Je l’ai bien entendu trouvé, mais pas sans mal.

Le tout premier VD était dépendant d’une valeur absolue du couvert nuageux en pourcentage depuis OpenWeatherMap, que je transformais en octa (N/8) par une règle de trois, mais cette technique était totalement hasardeuse et sans réalité physique. J’ai donc dû m’atteler à la recherche d’une source fiable.

Force est de constater qu’aucun site doté d’une API n’offre réellement cette valeur. Après pas mal de recherche, j’ai constaté que les message aéronautique météo étaient quasi les seuls à fournir cette information, et de manière plutôt régulière qui plus est. Les message en question sont plus précisément les messages « Synoptic » plus simplement appelés SYNOP. Ces message sont semblables à des télégrammes codés. La structure des trames SYNOP permet d’embarquer beaucoup d’informations pour les pilotes aériens. Voici ci-dessous la méthode de décodage d’un message :

Decoding Synops
Explains how to decode a synoptic observation, used by weather stations around the world.
A synop is a report of a surface observation from a land based station. A typical synop will have the following format :
 
[AAAAA BCDEE FGGHH 1IJJJ 2KLLL 3MMMM 4NNNN 5OPPP 6QQQR 7SSSS 8TUVW ###...]
 
and can be decoded as follows : 
AAAAA- Station's five digit identification number
B - Indicator for inclusion or omission of precipitation data:
         1          In section 1 (regional codes indicated by ###=111)
         2          In section 3 (regional codes indicated by ###=333)
         3          Precipitation amount=0
         4          Precipitation amount not available
C - Indicator for type of station operation:
         1,2,3      Manned
         4,5,6      Automatic
D - Height above surface of the base of the lowest cloud seen:
         0          0-50 meters
         1          50-100 meters
         2          100-200 meters
         3          200-300 meters
         4          300-600 meters
         5          600-1000 meters
         6          1000-1500 meters
         7          1500-2000 meters
         8          2000-2500 meters
         9          2500 or more, or no clouds at all
         /          Height at base of cloud not known or the base of
                    the clouds is at a lower level and the tops are
                    at a higher level than that of the station.
EE - Horizontal visibility at the surface:
      For EE=00 to EE=50: visibility in tenths of kilometers
                         (ex: 31=3.1km)
      For EE=56 to EE=80: visibility in kilometers + 50 (ex: 67=17km)
         81        35km     86        60km
         82        40km     87        65km
         83        45km     88        70km
         84        50km     89        &gt;70km
F - Total cloud cover in oktas (eights):
         0         No cloud cover
         1-8       Cloud cover in eights
         9         Sky obscured by fog and/or other meteorological
                   phenomena
         /         Cloud cover is indiscernable for reasons other
                   than fog or other meteorological phenomena, or the
                   observation was not made.
GG - True direction, in tens of degrees, from which the wind is blowing:
      Ex:   27=270 degrees (west wind)
HH - Wind speed in meters per second:
      Ex:   13=13 meters per second (~ 26 mph)
      1,2,3,4,5- Group number
I - Sign of the following data:
         0         Postive or zero
         1         Negative
JJJ - Temperature in tenths of degrees Celsius. Used in combination with 
     "I":
      Ex:   0123= 12.3 degrees above zero
            1034= 3.4 degress below zero
K - Same as "I"
LLL- Dew point temperature in tenths of degrees Celsius. Used the same 
     as "JJJ".
MMMM- Station pressure, not reduced to sea level:
NNNN- Station pressure reduced to sea level:
      NNNN greater than 5000  Station pressure in tenths of millibars
      NNNN less than 5000  Add a preceding 1 to get the corrected surface 
           pressure in tenths of millibars.
      Ex:   9872 = 987.2 millibars
            0305 = 1030.5 millibars
O - Pressure tendency during the three previous hours preceding the time 
    of observation :
      0     Increasing, then decreasing; atmospheric pressure the same
            or higher than 3 hours ago
      1*    Increasing, then steady; or increasing, then increasing 
            more slowly
      2*    Increasing (steadily or unsteadily)
      3*    Decreasing or steady, then increasing; or increasing, then 
            increasing more rapidly
      4     Steady; atmospheric pressure the same as three hours ago
      5     Decreasing, then increasing; atmospheric pressure the same 
            or lower than three hours ago
      6**   Decreasing, then steady; or decreasing, then decreasing 
            more slowly 
      7**   Decreasing (steadily or unsteadily)
      8**   Steady or increasing, then decreasing; or decreasing,
            then decreasing more rapidly
      *     indicates atmospheric pressure higher now than three hours
            ago
      **    indicates atmospheric pressure lower now than three hours
            ago
PPP - Pressure rise or fall in tenths of millibars
QQQ - Amount of precipitation which has fallen during the period 
     preceding the time of observation, as indicated by "R":
          000      Not used
          001      1 mm
          002      2mm (etc. up to 988)
          989      989 mm or more
          990      Trace
          991      .1 mm
          992      .2 mm (etc. up to 999 = .9mm)
R - Time period for precipitation observation (not defined in WMO
   manual)
SSSS - Indicators of past or present weather phenomena (refer to WMO
      manual for decoding procedure)
T - Amount of the "U" cloud present, or if no "U" cloud is present, the
   amount of "V" cloud present:
U - Clouds of the genera Stratocumulus, Stratus, Cumulus, or
   Cumulonimbus.
V - Clouds of the genera Cirrus, Cirrocumulus, or Cirrostratus.
W - Clouds of the genera Cirrus, Cirrocumulus, or Cirrostratus.
         For more information on the codes for "U", "V", and "W"
         refer to the WMO manual.

Decoding Synops Explains how to decode a synoptic observation, used by weather stations around the world. A synop is a report of a surface observation from a land based station. A typical synop will have the following format : [AAAAA BCDEE FGGHH 1IJJJ 2KLLL 3MMMM 4NNNN 5OPPP 6QQQR 7SSSS 8TUVW ###...] and can be decoded as follows : AAAAA- Station's five digit identification number B - Indicator for inclusion or omission of precipitation data: 1 In section 1 (regional codes indicated by ###=111) 2 In section 3 (regional codes indicated by ###=333) 3 Precipitation amount=0 4 Precipitation amount not available C - Indicator for type of station operation: 1,2,3 Manned 4,5,6 Automatic D - Height above surface of the base of the lowest cloud seen: 0 0-50 meters 1 50-100 meters 2 100-200 meters 3 200-300 meters 4 300-600 meters 5 600-1000 meters 6 1000-1500 meters 7 1500-2000 meters 8 2000-2500 meters 9 2500 or more, or no clouds at all / Height at base of cloud not known or the base of the clouds is at a lower level and the tops are at a higher level than that of the station. EE - Horizontal visibility at the surface: For EE=00 to EE=50: visibility in tenths of kilometers (ex: 31=3.1km) For EE=56 to EE=80: visibility in kilometers + 50 (ex: 67=17km) 81 35km 86 60km 82 40km 87 65km 83 45km 88 70km 84 50km 89 >70km F - Total cloud cover in oktas (eights): 0 No cloud cover 1-8 Cloud cover in eights 9 Sky obscured by fog and/or other meteorological phenomena / Cloud cover is indiscernable for reasons other than fog or other meteorological phenomena, or the observation was not made. GG - True direction, in tens of degrees, from which the wind is blowing: Ex: 27=270 degrees (west wind) HH - Wind speed in meters per second: Ex: 13=13 meters per second (~ 26 mph) 1,2,3,4,5- Group number I - Sign of the following data: 0 Postive or zero 1 Negative JJJ - Temperature in tenths of degrees Celsius. Used in combination with "I": Ex: 0123= 12.3 degrees above zero 1034= 3.4 degress below zero K - Same as "I" LLL- Dew point temperature in tenths of degrees Celsius. Used the same as "JJJ". MMMM- Station pressure, not reduced to sea level: NNNN- Station pressure reduced to sea level: NNNN greater than 5000 Station pressure in tenths of millibars NNNN less than 5000 Add a preceding 1 to get the corrected surface pressure in tenths of millibars. Ex: 9872 = 987.2 millibars 0305 = 1030.5 millibars O - Pressure tendency during the three previous hours preceding the time of observation : 0 Increasing, then decreasing; atmospheric pressure the same or higher than 3 hours ago 1* Increasing, then steady; or increasing, then increasing more slowly 2* Increasing (steadily or unsteadily) 3* Decreasing or steady, then increasing; or increasing, then increasing more rapidly 4 Steady; atmospheric pressure the same as three hours ago 5 Decreasing, then increasing; atmospheric pressure the same or lower than three hours ago 6** Decreasing, then steady; or decreasing, then decreasing more slowly 7** Decreasing (steadily or unsteadily) 8** Steady or increasing, then decreasing; or decreasing, then decreasing more rapidly * indicates atmospheric pressure higher now than three hours ago ** indicates atmospheric pressure lower now than three hours ago PPP - Pressure rise or fall in tenths of millibars QQQ - Amount of precipitation which has fallen during the period preceding the time of observation, as indicated by "R": 000 Not used 001 1 mm 002 2mm (etc. up to 988) 989 989 mm or more 990 Trace 991 .1 mm 992 .2 mm (etc. up to 999 = .9mm) R - Time period for precipitation observation (not defined in WMO manual) SSSS - Indicators of past or present weather phenomena (refer to WMO manual for decoding procedure) T - Amount of the "U" cloud present, or if no "U" cloud is present, the amount of "V" cloud present: U - Clouds of the genera Stratocumulus, Stratus, Cumulus, or Cumulonimbus. V - Clouds of the genera Cirrus, Cirrocumulus, or Cirrostratus. W - Clouds of the genera Cirrus, Cirrocumulus, or Cirrostratus. For more information on the codes for "U", "V", and "W" refer to the WMO manual.

Comme vous pouvez le voir les perspectives sont assez pointues, et permettraient d’aller plus loin dans la démarche de récupération d’informations. Cependant l’humidité et la température sont tout de même très localisées. De plus j’aimerai souligner que la nébulosité peut parfois exprimer des situations particulières comme par exemple le brouillard avec un indice de 9/8, ou un phénomène occultant spécifique (éclipse) par le symbole slash [/]. Je ne gère pas pour l’instant ces particularités, mais je pense devoir rapidement intégrer ces phénomènes. En l’absence de traitement spécifique, j’applique la valeur la plus pénalisante de nébulosité (8/8).

Savoir décoder les trames est une chose, mais où récupérer l’information ?

J’ai cherché quelques heures, pour trouver une API plutôt intéressante nommée Synoptic API, et destinée aux professionnels. Bien qu’ il soit annoncé un accès libre (free), je n’ai pu obtenir d’accès. Le seul service en ligne que j’ai pu trouvé est finalement un service en ligne espagnol sur le site Ogimet.

3.3 – Les éléments de calculs

La technique de calcul pour obtenir les données du périphérique virtuel est trouvable un peu partout sur internet. Je n’ai rien inventé ici, mais juste adapté mon code Python en code Lua en intégrant une collecte dynamique d’informations récentes. Il faut noter que le code n’a pas encore était expurger de plusieurs fonctions potentiellement utiles dans de futur version. De plus, j’ai constaté un petit bug au niveau de l’API Google Elevation. En effet, le retour json fait parfois des siennes. Le code sera nettoyer (car un peu crado) lors d’une futur release majeure.

Vous trouverez dans le code du bouton le script Lua suivant :

---------------------------------
-- Script de collecte de quelques indicateurs solaire
-- Auteur : Sébastien Joly
-- Date : 29 août 2015
-- Eléments de calculs :
-- http://www.plevenon-meteo.info/technique/theorie/enso/ensoleillement.html
-- http://herve.silve.pagesperso-orange.fr/solaire.htm
---------------------------------
-- Fonction déterminant si année bissextile
function AnneeBissextile(annee)
  return annee%4==0 and (annee%100~=0 or annee%400==0)
end
---------------------------------
-- Fonction de chargement de label
function setDevicePropertyValue(id, label, value)
  fibaro:call(id, "setProperty", "ui."..label..".value", value)
end
---------------------------------
-- Fonction spliter
function split(s, delimiter)
    result = {};
    for match in (s..delimiter):gmatch("(.-)"..delimiter) do
        table.insert(result, match);
    end
    return result;
end
---------------------------------
-- Fonction de calcul de la distance entre deux points géographique en D°.DD
function geo_distance (lat1, lon1, lat2, lon2)
  if lat1 == nil or lon1 == nil or lat2 == nil or lon2 == nil then
    return nil
  end
  local dlat = math.rad(lat2-lat1)
  local dlon = math.rad(lon2-lon1)
  local sin_dlat = math.sin(dlat/2)
  local sin_dlon = math.sin(dlon/2)
  local a = sin_dlat * sin_dlat + math.cos(math.rad(lat1)) * math.cos(math.rad(lat2)) * sin_dlon * sin_dlon
  local c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
  -- 6378 km est le rayon terrestre au niveau de l'équateur
  local d = 6378 * c
  return d
end
---------------------------------
-- Fonction Arrondir
function arrondir(num, dec)
  if num == 0 then
    return 0
  else
  	local mult = 10^(dec or 0)
  	return math.floor(num * mult + 0.5) / mult
  end
end
---------------------------------
-- Procedure principale
---------------------------------
-- Initilise la variable local de l'ID du VD
local VDid = fibaro:getSelfId()
---------------------------------
-- Requête API loopback pour récupérer Latitude &amp; Longitude des paramètres HC
loopback = Net.FHttp("127.0.0.1",11111)
local response = loopback:GET("/api/settings/location")
jsonTable = json.decode(response)
local Ville = (jsonTable.city)
local Latitude = (jsonTable.latitude)
local Longitude = (jsonTable.longitude)
---------------------------------
-- Elevation Google API (Free)
GoogleElevation = Net.FHttp("maps.googleapis.com")
local response = GoogleElevation:GET("/maps/api/elevation/json?locations=".. Latitude .. "," .. Longitude .. "&amp;sensor=false")
--local jsonTable = json.decode(response["results"][1])
--local Altitude = jsonTable.elevation
jsonTable = json.decode(response)
Altitude = jsonTable.results[1].elevation
---------------------------------
-- Meteo API OpenWeatherMap
OpenWeatherMap = Net.FHttp("api.openweathermap.org")
local response = OpenWeatherMap:GET("/data/2.5/weather?lat=".. Latitude .. "&amp;lon=" .. Longitude .. "&amp;units=metric")
local jsonTable = json.decode(response)
local Temperature = jsonTable.main.temp
local PressionRelative = jsonTable.main.pressure
local Humidite = jsonTable.main.humidity
local Nebulosite = jsonTable.clouds.all
---------------------------------
DateHeure = os.date("%Y-%m-%d %H:%M:%S", os.time())
-- Début debug
fibaro:debug("=====================================")
fibaro:debug(os.date("%Y-%m-%d %H:%M:%S", os.time()))
fibaro:debug(Ville .. ", " .. Latitude .. ", " .. Longitude)
fibaro:debug("Altitude = " .. tostring(Altitude) .. " m")
local An = os.date("%Y")
local NiemeJourDeLAnnee = os.date("%j")
fibaro:debug("NiemeJourDeLAnnee = " .. NiemeJourDeLAnnee)
if  AnneeBissextile(An) == true then
	fibaro:debug( An .. " est bissextile.")
	JourDansLAnnee = 366
else
	fibaro:debug( An .. " n'est pas bissextile.")
	JourDansLAnnee = 365
end
---------------------------------
-- Vitesse angulaire = Combien de degrés par jour
VitesseAngulaire = 360/365.25 ----JourDansLAnnee -- ou approximativement 365.25
fibaro:debug("Vitesse angulaire = " .. VitesseAngulaire .. " par jour")
---------------------------------
-- Formule Declinaison = ArcSin(0,3978 x Sin(Va x (j - (81 - 2 x Sin(Vaï¿½ x (j - 2))))))
local Declinaison = math.deg(math.asin(0.3978 * math.sin(math.rad(VitesseAngulaire) *(NiemeJourDeLAnnee - (81 - 2 * math.sin((math.rad(VitesseAngulaire) * (NiemeJourDeLAnnee - 2))))))))
fibaro:debug("La déclinaison = " .. Declinaison .. "°")
---------------------------------
-- Temps universel décimal (UTC)
TempsDecimal = (os.date("!%H") + os.date("!%M") / 60)
fibaro:debug("Temps universel decimal (UTC)".. TempsDecimal .." H.dd")
---------------------------------
-- Temps solaire
HeureSolaire = TempsDecimal + (4 * Longitude / 60 )
fibaro:debug("Temps solaire ".. HeureSolaire .." H.dd")
---------------------------------
-- Angle horaire du soleil
AngleHoraire = 15 * ( 12 - HeureSolaire )
fibaro:debug("Angle Horaire = ".. AngleHoraire .. "°")
---------------------------------
-- La hauteur du soleil (Elévation ou altitude)
HauteurSoleil = math.deg(math.asin(math.sin(math.rad(Latitude))* math.sin(math.rad(Declinaison)) + math.cos(math.rad(Latitude)) * math.cos(math.rad(Declinaison)) * math.cos(math.rad(AngleHoraire))))
fibaro:debug("Hauteur du soleil = " .. HauteurSoleil .. "°")
local Azimut = math.acos((math.sin(math.rad(Declinaison)) - math.sin(math.rad(Latitude)) * math.sin(math.rad(HauteurSoleil))) / (math.cos(math.rad(Latitude)) * math.cos(math.rad(HauteurSoleil) ))) * 180 / math.pi
local SinAzimut = (math.cos(math.rad(Declinaison)) * math.sin(math.rad(AngleHoraire))) / math.cos(math.rad(HauteurSoleil))
if(SinAzimut&lt;0) then
  Azimut=360-Azimut
end
fibaro:debug("Azimut du soleil = " .. Azimut .. "°")
---------------------------------
-- La durée d'insolation journalière - non stockée en VG
DureeInsolation = math.deg(2/15 * math.acos(- math.tan(math.rad(Latitude)) * math.tan(math.rad(Declinaison))))
DureeInsolation = arrondir(DureeInsolation,2)
fibaro:debug("La durée d'insolation journalière = " .. DureeInsolation .." H.dd")
---------------------------------
-- Constantes Solaire
ConstanteRatiationSolaire = 1361 -- W/m²
ConstanteRadiationLux = 200000 -- Lux
---------------------------------
-- Rayonnement solaire (en W/m²) présent à l'entrée de l'atmosphère.
RadiationAtm = ConstanteRatiationSolaire * (1 +0.034 * math.cos( math.rad( 360 * NiemeJourDeLAnnee / JourDansLAnnee )))
fibaro:debug("Radiation max en atmosphère = " .. arrondir(RadiationAtm,2) .. " W/m²")
---------------------------------
-- Coefficient d'attenuation M
PressionAbsolue = PressionRelative - arrondir((Altitude/ 8.3),1) -- hPa
fibaro:debug("Pression relative locale = " .. PressionRelative .. " hPa")
fibaro:debug("Pression absolue atmosphère = " .. PressionAbsolue .. " hPa")
SinusHauteurSoleil = math.sin(math.rad(HauteurSoleil))
M0 = math.sqrt(1229 + math.pow(614 * SinusHauteurSoleil,2)) - 614 * SinusHauteurSoleil
M = M0 * PressionRelative/PressionAbsolue
fibaro:debug("Coefficient d'attenuation = " .. M )
---------------------------------
-- Récupérer message SYNOP avec un Get HTTP sur le site Ogimet
heureUTCmoins1 = os.date("!%H")-1
if string.len(heureUTCmoins1) == 1 then
  heureUTCmoins1 = "0" .. heureUTCmoins1
end
UTC = os.date("%Y%m%d").. heureUTCmoins1.."00" -- os.date("!%M")
fibaro:debug("Horodatage UTC = " .. UTC)
-- WMOID = "07643"
local WMOID = fibaro:get(fibaro:getSelfId(), "IPAddress")
fibaro:debug("Station SYNOP = " .. WMOID)
ogimet = Net.FHttp("www.ogimet.com")
local synop = ogimet:GET("/cgi-bin/getsynop?block=".. WMOID.."&amp;begin=" .. UTC)
--fibaro:debug(synop) ---temporaire
rslt = split(synop,",")
CodeStation = rslt[1]
Coupure = " ".. CodeStation .. " "
--fibaro:debug(rslt[1])
rslt = split(synop, " "..CodeStation.. " ")
-- fibaro:debug(rslt[2])
Trame = string.gsub(rslt[2], "=", "")
Trame = CodeStation .." ".. Trame
--fibaro:debug(Trame)
rslt = split(Trame, " ")
---------------------------------
-- Récupérer le premier caractere du 3eme mot = Nebulosité en Octa
Octa = string.sub(rslt[3], 1, 1)
fibaro:debug( Octa .. " Octa")
-- 0         Pas de couverture nuageuse
-- 1-8       Huitième
-- 9         Brouillard
-- /        Couverture indiscernable
-- cas particulier si valeur indéterminé un slash est renvoyé. Afin d'être le plus pénalisant 8 sera retenu.
if Octa == "/" then
  Octa = 8
elseif Octa == "9" then
  Octa = 8
end
---------------------------------
-- Facteur d'atténuation des couches nuageuses Kc
-- Kc=1-(0.75*((OCTA)**(3.4))
Kc=1-0.75*(math.pow(Octa/8,3.4))
fibaro:debug("Kc = " .. Kc)
---------------------------------
-- Au lever/coucher du soleil, on atteind les limites de précisions de ces calculs.
-- J'interrompts donc le calcul de radiation dès 1°.
if HauteurSoleil &gt; 1 then
-- Radiation directe
	RadiationDirecte = RadiationAtm * math.pow(0.6,M) * SinusHauteurSoleil
	fibaro:debug("RadiationDirecte = ".. arrondir(RadiationDirecte,2) .." W/m²")
-- Radiation Diffuse
	RadiationDiffuse = RadiationAtm * (0.271 - 0.294 * math.pow(0.6,M)) * SinusHauteurSoleil
	fibaro:debug("Radiation Diffuse = ".. arrondir(RadiationDiffuse,2) .." W/m²")
-- Radiation totale
	RadiationTotale = RadiationDiffuse + RadiationDirecte
	fibaro:debug("Radiation totale = " .. arrondir(RadiationTotale,2) .." W/m²")
-- Radiation en Lux : --  1 Lux = 0,0079 W/m²
	Lux = RadiationTotale / 0.0079
	--Lux = ConstanteRadiationLux / ConstanteRatiationSolaire * RadiationTotale
	fibaro:debug("Radiation totale en lux = ".. arrondir(Lux,2).." Lux")
-- Le rayonnement solaire avec ciel nuageux
	RTOTC = RadiationTotale * Kc
	fibaro:debug("Le rayonnement solaire avec pondération = " .. arrondir(RTOTC,2))
-- Radiation en Lux pondéré
	-- LuxPondere = ConstanteRadiationLux / ConstanteRatiationSolaire * RTOTC
	LuxPondere = RTOTC / 0.0079
	fibaro:debug("Radiation totale en lux pondéré = ".. arrondir(LuxPondere,2).." Lux")	
else
  RadiationDirecte = 0
  RadiationDiffuse = 0
  RadiationTotale = 0
  Lux = 0
  RTOTC = 0
  LuxPondere = 0
end
---------------------------------
-- Stocker les variables globales
-- Créer les variables globales suivantes :
-- VDSoleilAzimut
-- VDSoleilHauteur
-- VDSoleilRadiDir
-- VDSoleilRadiDif
-- VDSoleilRadiTot
-- VDSoleilLuxTot
-- VDSoleilOcta
-- VDSoleilRadiPon
-- VDSoleilLuxPon
fibaro:setGlobal("VDSoleilAzimut", arrondir(Azimut,2))
fibaro:setGlobal("VDSoleilHauteur", arrondir(HauteurSoleil,2))
fibaro:setGlobal("VDSoleilRadiDir", arrondir(RadiationDirecte,2))
fibaro:setGlobal("VDSoleilRadiDif", arrondir(RadiationDiffuse,2))
fibaro:setGlobal("VDSoleilRadiTot", arrondir(RadiationTotale,2))
fibaro:setGlobal("VDSoleilLuxTot", arrondir(Lux,2))
fibaro:setGlobal("VDSoleilOcta", Octa)
fibaro:setGlobal("VDSoleilRadiPon", arrondir(RTOTC,2))
fibaro:setGlobal("VDSoleilLuxPon", arrondir(LuxPondere,2))
 
---------------------------------
-- Mise à jour des labels
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelAzimut",  arrondir(Azimut,0).."°" )
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelHauteur", arrondir(HauteurSoleil,0) .. "°" )
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelNebulosite", Octa .. "/8")
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelNebPourCent", Nebulosite .. "%")
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelMaj",DateHeure)
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelRadiationDirecte", arrondir(RadiationDirecte,0) .. " W/m²")
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelRadiationDiffuse", arrondir(RadiationDiffuse,0) .. " W/m²")
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelRadiationTotale", arrondir(RadiationTotale,0) .. " W/m²")
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelLux",arrondir(Lux,0) .. " Lx")
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelRTOTC", arrondir(RTOTC,0) .. " W/m²")
setDevicePropertyValue(VDid, "LabelLuxPondere", arrondir(LuxPondere,0) .. " Lx")
---------------------------------
-- Tag widget
fibaro:log(DateHeure)

--------------------------------- -- Script de collecte de quelques indicateurs solaire -- Auteur : Sébastien Joly -- Date : 29 août 2015 -- Eléments de calculs : -- http://www.plevenon-meteo.info/technique/theorie/enso/ensoleillement.html -- http://herve.silve.pagesperso-orange.fr/solaire.htm --------------------------------- -- Fonction déterminant si année bissextile function AnneeBissextile(annee) return annee%4==0 and (annee%100~=0 or annee%400==0) end --------------------------------- -- Fonction de chargement de label function setDevicePropertyValue(id, label, value) fibaro:call(id, "setProperty", "ui."..label..".value", value) end --------------------------------- -- Fonction spliter function split(s, delimiter) result = {}; for match in (s..delimiter):gmatch("(.-)"..delimiter) do table.insert(result, match); end return result; end --------------------------------- -- Fonction de calcul de la distance entre deux points géographique en D°.DD function geo_distance (lat1, lon1, lat2, lon2) if lat1 == nil or lon1 == nil or lat2 == nil or lon2 == nil then return nil end local dlat = math.rad(lat2-lat1) local dlon = math.rad(lon2-lon1) local sin_dlat = math.sin(dlat/2) local sin_dlon = math.sin(dlon/2) local a = sin_dlat * sin_dlat + math.cos(math.rad(lat1)) * math.cos(math.rad(lat2)) * sin_dlon * sin_dlon local c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a)) -- 6378 km est le rayon terrestre au niveau de l'équateur local d = 6378 * c return d end --------------------------------- -- Fonction Arrondir function arrondir(num, dec) if num == 0 then return 0 else local mult = 10^(dec or 0) return math.floor(num * mult + 0.5) / mult end end --------------------------------- -- Procedure principale --------------------------------- -- Initilise la variable local de l'ID du VD local VDid = fibaro:getSelfId() --------------------------------- -- Requête API loopback pour récupérer Latitude & Longitude des paramètres HC loopback = Net.FHttp("127.0.0.1",11111) local response = loopback:GET("/api/settings/location") jsonTable = json.decode(response) local Ville = (jsonTable.city) local Latitude = (jsonTable.latitude) local Longitude = (jsonTable.longitude) --------------------------------- -- Elevation Google API (Free) GoogleElevation = Net.FHttp("maps.googleapis.com") local response = GoogleElevation:GET("/maps/api/elevation/json?locations=".. Latitude .. "," .. Longitude .. "&sensor=false") --local jsonTable = json.decode(response["results"][1]) --local Altitude = jsonTable.elevation jsonTable = json.decode(response) Altitude = jsonTable.results[1].elevation --------------------------------- -- Meteo API OpenWeatherMap OpenWeatherMap = Net.FHttp("api.openweathermap.org") local response = OpenWeatherMap:GET("/data/2.5/weather?lat=".. Latitude .. "&lon=" .. Longitude .. "&units=metric") local jsonTable = json.decode(response) local Temperature = jsonTable.main.temp local PressionRelative = jsonTable.main.pressure local Humidite = jsonTable.main.humidity local Nebulosite = jsonTable.clouds.all --------------------------------- DateHeure = os.date("%Y-%m-%d %H:%M:%S", os.time()) -- Début debug fibaro:debug("=====================================") fibaro:debug(os.date("%Y-%m-%d %H:%M:%S", os.time())) fibaro:debug(Ville .. ", " .. Latitude .. ", " .. Longitude) fibaro:debug("Altitude = " .. tostring(Altitude) .. " m") local An = os.date("%Y") local NiemeJourDeLAnnee = os.date("%j") fibaro:debug("NiemeJourDeLAnnee = " .. NiemeJourDeLAnnee) if AnneeBissextile(An) == true then fibaro:debug( An .. " est bissextile.") JourDansLAnnee = 366 else fibaro:debug( An .. " n'est pas bissextile.") JourDansLAnnee = 365 end --------------------------------- -- Vitesse angulaire = Combien de degrés par jour VitesseAngulaire = 360/365.25 ----JourDansLAnnee -- ou approximativement 365.25 fibaro:debug("Vitesse angulaire = " .. VitesseAngulaire .. " par jour") --------------------------------- -- Formule Declinaison = ArcSin(0,3978 x Sin(Va x (j - (81 - 2 x Sin(Vaï¿½ x (j - 2)))))) local Declinaison = math.deg(math.asin(0.3978 * math.sin(math.rad(VitesseAngulaire) *(NiemeJourDeLAnnee - (81 - 2 * math.sin((math.rad(VitesseAngulaire) * (NiemeJourDeLAnnee - 2)))))))) fibaro:debug("La déclinaison = " .. Declinaison .. "°") --------------------------------- -- Temps universel décimal (UTC) TempsDecimal = (os.date("!%H") + os.date("!%M") / 60) fibaro:debug("Temps universel decimal (UTC)".. TempsDecimal .." H.dd") --------------------------------- -- Temps solaire HeureSolaire = TempsDecimal + (4 * Longitude / 60 ) fibaro:debug("Temps solaire ".. HeureSolaire .." H.dd") --------------------------------- -- Angle horaire du soleil AngleHoraire = 15 * ( 12 - HeureSolaire ) fibaro:debug("Angle Horaire = ".. AngleHoraire .. "°") --------------------------------- -- La hauteur du soleil (Elévation ou altitude) HauteurSoleil = math.deg(math.asin(math.sin(math.rad(Latitude))* math.sin(math.rad(Declinaison)) + math.cos(math.rad(Latitude)) * math.cos(math.rad(Declinaison)) * math.cos(math.rad(AngleHoraire)))) fibaro:debug("Hauteur du soleil = " .. HauteurSoleil .. "°") local Azimut = math.acos((math.sin(math.rad(Declinaison)) - math.sin(math.rad(Latitude)) * math.sin(math.rad(HauteurSoleil))) / (math.cos(math.rad(Latitude)) * math.cos(math.rad(HauteurSoleil) ))) * 180 / math.pi local SinAzimut = (math.cos(math.rad(Declinaison)) * math.sin(math.rad(AngleHoraire))) / math.cos(math.rad(HauteurSoleil)) if(SinAzimut<0) then Azimut=360-Azimut end fibaro:debug("Azimut du soleil = " .. Azimut .. "°") --------------------------------- -- La durée d'insolation journalière - non stockée en VG DureeInsolation = math.deg(2/15 * math.acos(- math.tan(math.rad(Latitude)) * math.tan(math.rad(Declinaison)))) DureeInsolation = arrondir(DureeInsolation,2) fibaro:debug("La durée d'insolation journalière = " .. DureeInsolation .." H.dd") --------------------------------- -- Constantes Solaire ConstanteRatiationSolaire = 1361 -- W/m² ConstanteRadiationLux = 200000 -- Lux --------------------------------- -- Rayonnement solaire (en W/m²) présent à l'entrée de l'atmosphère. RadiationAtm = ConstanteRatiationSolaire * (1 +0.034 * math.cos( math.rad( 360 * NiemeJourDeLAnnee / JourDansLAnnee ))) fibaro:debug("Radiation max en atmosphère = " .. arrondir(RadiationAtm,2) .. " W/m²") --------------------------------- -- Coefficient d'attenuation M PressionAbsolue = PressionRelative - arrondir((Altitude/ 8.3),1) -- hPa fibaro:debug("Pression relative locale = " .. PressionRelative .. " hPa") fibaro:debug("Pression absolue atmosphère = " .. PressionAbsolue .. " hPa") SinusHauteurSoleil = math.sin(math.rad(HauteurSoleil)) M0 = math.sqrt(1229 + math.pow(614 * SinusHauteurSoleil,2)) - 614 * SinusHauteurSoleil M = M0 * PressionRelative/PressionAbsolue fibaro:debug("Coefficient d'attenuation = " .. M ) --------------------------------- -- Récupérer message SYNOP avec un Get HTTP sur le site Ogimet heureUTCmoins1 = os.date("!%H")-1 if string.len(heureUTCmoins1) == 1 then heureUTCmoins1 = "0" .. heureUTCmoins1 end UTC = os.date("%Y%m%d").. heureUTCmoins1.."00" -- os.date("!%M") fibaro:debug("Horodatage UTC = " .. UTC) -- WMOID = "07643" local WMOID = fibaro:get(fibaro:getSelfId(), "IPAddress") fibaro:debug("Station SYNOP = " .. WMOID) ogimet = Net.FHttp("www.ogimet.com") local synop = ogimet:GET("/cgi-bin/getsynop?block=".. WMOID.."&begin=" .. UTC) --fibaro:debug(synop) ---temporaire rslt = split(synop,",") CodeStation = rslt[1] Coupure = " ".. CodeStation .. " " --fibaro:debug(rslt[1]) rslt = split(synop, " "..CodeStation.. " ") -- fibaro:debug(rslt[2]) Trame = string.gsub(rslt[2], "=", "") Trame = CodeStation .." ".. Trame --fibaro:debug(Trame) rslt = split(Trame, " ") --------------------------------- -- Récupérer le premier caractere du 3eme mot = Nebulosité en Octa Octa = string.sub(rslt[3], 1, 1) fibaro:debug( Octa .. " Octa") -- 0 Pas de couverture nuageuse -- 1-8 Huitième -- 9 Brouillard -- / Couverture indiscernable -- cas particulier si valeur indéterminé un slash est renvoyé. Afin d'être le plus pénalisant 8 sera retenu. if Octa == "/" then Octa = 8 elseif Octa == "9" then Octa = 8 end --------------------------------- -- Facteur d'atténuation des couches nuageuses Kc -- Kc=1-(0.75*((OCTA)**(3.4)) Kc=1-0.75*(math.pow(Octa/8,3.4)) fibaro:debug("Kc = " .. Kc) --------------------------------- -- Au lever/coucher du soleil, on atteind les limites de précisions de ces calculs. -- J'interrompts donc le calcul de radiation dès 1°. if HauteurSoleil > 1 then -- Radiation directe RadiationDirecte = RadiationAtm * math.pow(0.6,M) * SinusHauteurSoleil fibaro:debug("RadiationDirecte = ".. arrondir(RadiationDirecte,2) .." W/m²") -- Radiation Diffuse RadiationDiffuse = RadiationAtm * (0.271 - 0.294 * math.pow(0.6,M)) * SinusHauteurSoleil fibaro:debug("Radiation Diffuse = ".. arrondir(RadiationDiffuse,2) .." W/m²") -- Radiation totale RadiationTotale = RadiationDiffuse + RadiationDirecte fibaro:debug("Radiation totale = " .. arrondir(RadiationTotale,2) .." W/m²") -- Radiation en Lux : -- 1 Lux = 0,0079 W/m² Lux = RadiationTotale / 0.0079 --Lux = ConstanteRadiationLux / ConstanteRatiationSolaire * RadiationTotale fibaro:debug("Radiation totale en lux = ".. arrondir(Lux,2).." Lux") -- Le rayonnement solaire avec ciel nuageux RTOTC = RadiationTotale * Kc fibaro:debug("Le rayonnement solaire avec pondération = " .. arrondir(RTOTC,2)) -- Radiation en Lux pondéré -- LuxPondere = ConstanteRadiationLux / ConstanteRatiationSolaire * RTOTC LuxPondere = RTOTC / 0.0079 fibaro:debug("Radiation totale en lux pondéré = ".. arrondir(LuxPondere,2).." Lux") else RadiationDirecte = 0 RadiationDiffuse = 0 RadiationTotale = 0 Lux = 0 RTOTC = 0 LuxPondere = 0 end --------------------------------- -- Stocker les variables globales -- Créer les variables globales suivantes : -- VDSoleilAzimut -- VDSoleilHauteur -- VDSoleilRadiDir -- VDSoleilRadiDif -- VDSoleilRadiTot -- VDSoleilLuxTot -- VDSoleilOcta -- VDSoleilRadiPon -- VDSoleilLuxPon fibaro:setGlobal("VDSoleilAzimut", arrondir(Azimut,2)) fibaro:setGlobal("VDSoleilHauteur", arrondir(HauteurSoleil,2)) fibaro:setGlobal("VDSoleilRadiDir", arrondir(RadiationDirecte,2)) fibaro:setGlobal("VDSoleilRadiDif", arrondir(RadiationDiffuse,2)) fibaro:setGlobal("VDSoleilRadiTot", arrondir(RadiationTotale,2)) fibaro:setGlobal("VDSoleilLuxTot", arrondir(Lux,2)) fibaro:setGlobal("VDSoleilOcta", Octa) fibaro:setGlobal("VDSoleilRadiPon", arrondir(RTOTC,2)) fibaro:setGlobal("VDSoleilLuxPon", arrondir(LuxPondere,2)) --------------------------------- -- Mise à jour des labels setDevicePropertyValue(VDid, "LabelAzimut", arrondir(Azimut,0).."°" ) setDevicePropertyValue(VDid, "LabelHauteur", arrondir(HauteurSoleil,0) .. "°" ) setDevicePropertyValue(VDid, "LabelNebulosite", Octa .. "/8") setDevicePropertyValue(VDid, "LabelNebPourCent", Nebulosite .. "%") setDevicePropertyValue(VDid, "LabelMaj",DateHeure) setDevicePropertyValue(VDid, "LabelRadiationDirecte", arrondir(RadiationDirecte,0) .. " W/m²") setDevicePropertyValue(VDid, "LabelRadiationDiffuse", arrondir(RadiationDiffuse,0) .. " W/m²") setDevicePropertyValue(VDid, "LabelRadiationTotale", arrondir(RadiationTotale,0) .. " W/m²") setDevicePropertyValue(VDid, "LabelLux",arrondir(Lux,0) .. " Lx") setDevicePropertyValue(VDid, "LabelRTOTC", arrondir(RTOTC,0) .. " W/m²") setDevicePropertyValue(VDid, "LabelLuxPondere", arrondir(LuxPondere,0) .. " Lx") --------------------------------- -- Tag widget fibaro:log(DateHeure)

Dans le mainloop vous trouverez le code ci-dessous. C’est ici que vous devrez changer les IDs de vos icônes. Vous constaterez que le mainloop actionnera le bouton « mise à jour » toutes les 60 secondes par rapport au dernier timestamp retenue.

maintenant = os.date("%H:%M", os.time())
---------------------------------
-- Fonction d'initialisation de label
---------------------------------
function setDevicePropertyValue(id, label, value)
  fibaro:call(id, "setProperty", "ui."..label..".value", value)
end
---------------------------------
local myDeviceID = fibaro:getSelfId() 
if maintenant &gt; fibaro:getValue(1, "sunriseHour") and maintenant &lt; fibaro:getValue(1, "sunsetHour") then -- ID icône jour   fibaro:call(myDeviceID, "setProperty", "currentIcon", 227) 	if type(n) == "nil" then 		n1 = tonumber(os.time()) 		fibaro:call(myDeviceID, "pressButton", "12") 		n = 1 	end 	if tonumber(os.time()) &gt; n1 + (60) then -- maj toutes les minutes
  		fibaro:call(myDeviceID, "pressButton", "12")
  		n1 = tonumber(os.time())
	end
else
-- ID icône nuit
	fibaro:call(myDeviceID, "setProperty", "currentIcon", 229)
end

3.4 – Le périphérique virtuel

Ce VD ne sera finalement pas le périphérique virtuel de gestion des volets roulants et des brises soleil orientables. En effet, afin de capitaliser sur plusieurs cas d’usages, j’ai préféré décomposer l’usages des données de leur utilisation. Pour cela, ce VD aura pour objectif de seulement calculer et stocker dynamiquement les données utiles aux autres périphériques virtuels utiles à des actions, et traitements spécifiques. Ainsi, nous aurons une dépendance (librairie tronc commun) à tous les autres développements. J’ai quelques cas d’usages bien précis en tête, mais je pense que la communauté saura enrichir le potentiel. Voici donc ci-dessous le résultat d’affichage de ce périphérique virtuel :

Vous pouvez constater que j’ai conservé la nébulosité exprimée en pour-cent issue d’OpenWeatherMap pour démonter la différence qu’il peut y avoir au niveau des API météo. Il existe de grosse aberrations.

4 – Installation du périphérique virtuel

L’installation du périphérique virtuel est simple. Veuillez suivre les étapes suivantes.

4.1 Créer les variables globales pour stocker les valeurs

Avant toute chose, veuillez créer les neuf variables globales suivantes sur votre HC2 :

VDSoleilAzimut
VDSoleilHauteur
VDSoleilRadiDir
VDSoleilRadiDif
VDSoleilRadiTot
VDSoleilLuxTot
VDSoleilOcta
VDSoleilRadiPon
VDSoleilLuxPon

4.2 Importer le VD

Pré-requis indispensable : Il faut avoir renseigné les coordonnées géographiques de votre domicile dans les paramètres du Homecenter.

Téléchargez le fichier d’archive de la version 1 (V1) ;
Décompressez le fichier ;
Importez le VD ;
Modifier les identifiants des icônes dans le mainloop.
Sauvegardez.

4.3 Saisir la station SYNOP la plus proche de votre domicile

A ce stade, vous devez saisir le code station dans le champ adresse IP du périphérique virtuel et votre installation sera terminée.

Attention de bien mettre entre guillemets votre code de sorte à conserver de potentiels zéros en début de code.

Il est possible au travers des services Ogimet de trouver votre station SYNOP avec une carte.

Voici dans le tableau ci-dessous les codes stations diffusant des messages SYNOP :

ID	Nom
07005	ABBEVILLE
07015	LILLE-LESQUIN
07020	PTE DE LA HAGUE
07027	CAEN-CARPIQUET
07037	ROUEN-BOOS
07072	REIMS-PRUNAY
07110	BREST-GUIPAVAS
07117	PLOUMANAC’H
07130	RENNES-ST JACQUES
07139	ALENCON
07149	ORLY
07168	TROYES-BARBEREY
07181	NANCY-OCHEY
07190	STRASBOURG-ENTZHEIM
07207	BELLE ILE-LE TALUT
07222	NANTES-BOUGUENAIS
07240	TOURS
07255	BOURGES
07280	DIJON-LONGVIC
07299	BALE-MULHOUSE
07314	PTE DE CHASSIRON
07335	POITIERS-BIARD
07434	LIMOGES-BELLEGARDE
07460	CLERMONT-FD
07471	LE PUY-LOUDES
07481	LYON-ST EXUPERY
07510	BORDEAUX-MERIGNAC
07535	GOURDON
07558	MILLAU
07577	MONTELIMAR
07591	EMBRUN
07607	MONT-DE-MARSAN
07621	TARBES-OSSUN
07627	ST GIRONS
07630	TOULOUSE-BLAGNAC
07643	MONTPELLIER
07650	MARIGNANE
07661	CAP CEPET
07690	NICE
07747	PERPIGNAN
07761	AJACCIO
07790	BASTIA
61968	GLORIEUSES
61970	JUAN DE NOVA
61972	EUROPA
61976	TROMELIN
61980	GILLOT-AEROPORT
61996	NOUVELLE AMSTERDAM
61997	CROZET
61998	KERGUELEN
67005	PAMANDZI
71805	ST-PIERRE
78890	LA DESIRADE METEO
78894	ST-BARTHELEMY METEO
78897	LE RAIZET AERO
78922	TRINITE-CARAVEL
78925	LAMENTIN-AERO
81401	SAINT LAURENT
81405	CAYENNE-MATOURY
81408	SAINT GEORGES
81415	MARIPASOULA
89642	DUMONT D’URVILLE

Comme vous pouvez le constater le nombre de stations SYNOP françaises est assez réduit, et le choix de la proximité avec l’une d’entre elle n’est pas forcément le plus pertinent. Pour la métropole, on constate que les dépressions, et donc les fronts nuageux pénètrent le territoire Français le plus souvent d’Ouest en Est, voir de Sud-Ouest à Nord-Est. Donc à choisir entre deux stations à iso-distance, je vous conseille de prendre celle se trouvant à l’ouest voir sud-ouest de votre domicile pour bénéficier d’une forme d’anticipation sur les écarts entre chaque mesure.

5 – Les cas d’usages

A titre d’exemple, les perspectives envisageables sont :

Un virtual device « Gestion des volets roulants » qui permettrait d’asservir les volets roulants à la position du soleil avec pour objectif le gain thermique l’hiver et la réduction thermique l’été. Ou encore piloter l’ouverture des volets dès 1000 Lux (calculé et pondéré) pour l’aube ou le crépuscule ;
Un virtual device « Gestion des brises soleil orientables » pour la même chose que les volets roulants ;
Un virtual device « Gestion d’un volet piscine » pour chauffer ou isolé la piscine si ensoleillé ou nuageux ;
Un virtual device « Gestion de production photovoltaïque » pour comparer les courbes théoriques pondérées à la production effective, et déclencher des événements adaptés ;
Un virtual device « Gestion d’un ESC solaire thermique pour connaitre le rendement et déclencher des actions en conséquences ;
Un virtual device « Data Logger » pour archiver les mesures, afin que constituer un capital données valorisables par traitement intelligent à posteriori ;
Un virtual device « Simulation PV » pour évaluer le potentiel production photovoltaïque de votre résidence.
…

6 – Conclusion

J’espère vous avoir donné l’envie d’aller plus loin dans la démarche, et de développer vous-même des variations sur le thème. Pour ma part, je livrerai probablement un périphérique virtuel pour la gestion des volets roulants dès que j’aurai trouvé le temps de transposer la suite de mon projet initial. N’hésitez pas à commenter et apporter des remarques qui me permettrons d’adapter ou corriger la version Une de ce projet.

Installation Domotique de Gaël C.

Installation domotique Nawras G.

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Sébastien Joly

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