Données Linky : Analyse en couleur

Avez vous consulté les données Linky de votre habitation ?

Une amie m’a contacté pour lui faire un bilan énergétique et lui valider un devis qu’elle avait reçu pour une installation photovoltaïque de 13KW avec un coût total de 18K€
Notons que sa situation est particulière, elle travaille à son domicile.

Je lui ai répondu que sans données précises sur sa consommation, c’était pas évident de définir une estimation.
(Notons que le commercial ne s’est pas embarrassé de ce manque de données… il lui a juste dit qu’avec cette installation elle ferait des économies de chauffage)

Je lui ai donc demandé les données de son linky sur l’année passée.

Mais je sais pas si vous avez déjà récupérer vos données de conso. Vous obtenez un zip avec des fichiers CVS.
Le plus intéressant des fichiers indique les puissances atteintes par jour avec une granularité de 30mn.

Ca ressemble à ceci :

Et y’en a comme ca, 18.000 lignes….

Donc, hop petit programme en python pour condenser tout ce bordel en un fichier qui me donne :
– la moyenne par heures et par mois de l’année.

En gros je veux savoir combien je consomme à 17h en moyenne en janvier par exemple.

Ca me fait un gros tableau de chiffres difficilement interprétable.
Zou, j’ajoute un gradian de couleur pour repérer les creux et les bosses de consommation.

Et voila !

En vert : les basses conso. En rouge quand c’est au plus haut.

Données Linky : Analyse d’une consommation :

Analyse verticale (par mois)

Je vois facilement que le chauffage impacte sa consommation du mois de novembre au mois d’avril.

Les autres mois on retrouve une consommation spécifique liés aux autres usages.

Analyse horizontale (par heure)

Je constate clairement que mon amie possède un tarif heure creuse/pleine.
L’usage de ce tarif apparaît clairement autour de 16h et après 21h30

Grace aux données Linky, Je m’aperçois aussi que sa consommation est très stable tout au long de la journée.
Sa maison consomme la même chose sur 24h.
Par exemple en janvier c’est autour de 2Kw tout le temps.

Donc si on reprend ce tableau et qu’on entoure les zones correspondant à une production solaire.
Ca donne ceci :

données Linky en couleur

Entre les 2 lignes c’est la zone où il y a du soleil. Et encore pas à 100% de la production d’une installation.
Dans le cercle c’est la cible de sa consommation de chauffage. Et oui y’en a pas l’été…

Conclusion rapide :

  1. Déjà on ne fait JAMAIS de chauffage avec du solaire photovoltaïque. Le rendement est trop faible.
    Pour chauffer un truc avec du soleil on fait du solaire thermique. Ca fonctionne très bien. Faut juste pouvoir stocker un grand volume d’eau.
  2. Soit elle fait installer 3KWc pour compenser son chauffage l’hivers en milieu de journée. Mais cette installation ne servira à rien le reste de l’année. Revendre au surplus pourquoi pas, mais c’est 10c/Kwh. On va mettre des lustres à ammortir.
  3. Soit elle tente de gommer son talon de conso qui se situe autour de 250W, mais là encore une fois.
    Le reste de la journée ca sert à rien.

Bref, pour sa situation et sa consommation. Le solaire photovoltaïque n’est PAS une solution.

Pour réduire son budget chauffage elle peut :
– isoler son habitation
– revoir ou rénover son système de chauffage.

C’est tout.

Alors Ensuite je me suis dit… ca donne quoi pour la consommation de ma maison :

données Linky en couleur

Très différent !

Chauffage tout électrique. Pas présent en journée. Un thermostat programmable pilote le chauffage.

C’est pour cette raison que la conso fluctue l’hiver en fonction des heures.
On peut voir que nous avons changer d’abonnement en Mars. Notre conso est déportée après 22h et au cours de la nuit.
La recharge de la voiture électrique se faisant sur ces heures là. Ca se voit.

De la même façon, je gomme mon talon de consommation en journée avec 800Wc de panneau photovoltaïque.
Cela correspond à la grosse zone verte qui apparaît en journée à partir du mois de mars aussi.

D’ailleurs si je compare 2023 et 2022, cela donne ceci :

données Linky en couleur

Voila pour ces analyses.

Dites moi ce que vous en pensez dans les commentaires 😉



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One Thought to “Données Linky : Analyse en couleur”

  1. Yoann

    Bonjour,
    Très intéressant, le script est il disponible quelque part ?
    Merci

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