Monitorer son compteur Linky avec Grafana, c’est possible.. et ça tourne sur un Raspberry Pi!

Je vous propose de découvrir dans cet article comment j’ai réussi à lire et à exploiter les données fournis par mon compteur communiquant Linky. Le petit programme Python nécessaire associé à cet article est Open Source et disponible sur Github (https://github.com/SebastienReuiller/teleinfo-linky-with-raspberry).

Attention: il n’est pas question ici d’ouvrir le boîtier Linky en faisant sauter le plomb, nous utiliserons l’USB en façade du compteur Linky.

Matériel nécessaire

• 1 Raspberry PI et son alimentation électrique (pour ma part j’ai utilisé un Raspberry 3B+)
• 1 câble USB (comme celui présenté ci-dessous)

Schéma de montage

Préparation du Raspberry

Pour que le Raspberry soit réceptif, il faut qu’il puisse communiquer en série afin de lire les données transmises par le compteur Linky.

Pour cela, faites un rasp-config et procédez à l’activation du serial (P6) mais sans shell (Rubrique 5. Interfacing Options). Profitez-en ici pour activer le SSH si ce n’est pas déjà fait, ce n’est pas obligatoire mais bien plus simple pour la suite des opérations. Pensez à redémarrer le Raspberry avant de poursuivre.

Pour tester le montage, vous pouvez installer screen et lire ce que vous recevez sur le port série:

 sudo apt update
 sudo apt install screen
 sudo screen /dev/ttyS0 1200,cs7 

Vous devriez avoir ce genre de sortie :

 OPTARIF HC.. <
 ISOUSC 45 ?
 HCHC 040177099 \
 HCHP 035972694 (
 PTEC HC.. S
 IINST 014 \
 IMAX 020 A
 PAPP 03400 (
 HHPHC A ,
 MOTDETAT 000000 B
 ABCO 123456789123 G

Il a parlé!! Voici donc le genre de données que le compteur Linky nous crache en continu. Le script Python vous permettra d’interpréter ces informations et de les envoyer dans une base de donnée InfluxDB mais pour votre information, voici à quoi elles correspondent :

 'OPTARIF': 'HC..',        # option tarifaire
 'IMAX': '007',            # intensité max
 'HCHC': '040177099',      # index heure creuse en Wh
 'IINST': '005',           # Intensité instantanée en A
 'PAPP': '01289',          # puissance Apparente, en VA
 'MOTDETAT': '000000',     # Mot d'état du compteur
 'HHPHC': 'A',             # Horaire Heures Pleines Heures Creuses
 'ISOUSC': '45',           # Intensité souscrite en A
 'ADCO': '000000000000',   # Adresse du compteur
 'HCHP': '035972694',      # index heure pleine en Wh
 'PTEC': 'HP..'            # Période tarifaire en cours

Installation des briques logicielles nécessaires

Installer InfluxDB

 curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo apt-key add -
 echo "deb https://repos.influxdata.com/debian stretch stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list
 sudo apt update
 sudo apt install influxdb
 sudo systemctl enable influxdb.service

Installer Grafana

 curl https://bintray.com/user/downloadSubjectPublicKey?username=bintray | sudo apt-key add -
 echo "deb https://dl.bintray.com/fg2it/deb stretch main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list
 sudo apt update
 sudo apt install grafana
 sudo systemctl enable grafana-server.service

Installation et lancement du programme

 sudo apt install python3-pip
 sudo pip3 install pySerial influxdb
 ​
 wget https://raw.githubusercontent.com/SebastienReuiller/teleinfo-linky-with-raspberry/master/teleinfo.py
 python3 teleinfo.py

Évidement, il vous faudra démoniser ce script pour que ça tourne en continu.

Restitution

Après quelques minutes, vous devriez avoir votre influxdb qui se remplit, pour en avoir le cœur net :

 pi@raspberrypi:~ $ influx
 Connected to http://localhost:8086 version 1.7.9
 InfluxDB shell version: 1.7.9
 > show DATABASES;
 name: databases
 name
 ----
 teleinfo
 _internal
 > USE teleinfo
 Using database teleinfo
 > SHOW SERIES;
 key
 ---
 HCHC,host=raspberry,region=linky
 HCHP,host=raspberry,region=linky
 HHPHC,host=raspberry,region=linky
 IINST,host=raspberry,region=linky
 IMAX,host=raspberry,region=linky
 ISOUSC,host=raspberry,region=linky
 MOTDETAT,host=raspberry,region=linky
 OPTARIF,host=raspberry,region=linky
 PAPP,host=raspberry,region=linky
 PTEC,host=raspberry,region=linky

C’est le moment d’afficher tout ça dans de beaux graphes.

Pour cela, connectez-vous à l’interface de Grafana disponible sur le port 3000 avec le login admin et le mot de passe admin.

Il ne vous restera plus qu’à ajouter une datasource InfluxDB avec une base de données « teleinfo » et d’importer le dashboard présent sur le dépôt Github.