Vos panneaux travaillent sans diagnostic local.
- 🔍Ombrage, salissure, dégradation : invisibles depuis l'onduleur central.
- 🔧Un panneau qui sous-performe ? Personne ne le sait.
- 📊Aucun croisement entre production et conditions environnementales locales.
Projet 2025 · Boîtier connecté ESP32-C3
Le solaire, en clair.
MiliWatt est un boîtier intelligent installé sous chaque panneau photovoltaïque. Il mesure en temps réel cinq grandeurs (tension, courant, puissance, luminosité, température) et anticipe votre production grâce aux prévisions météo.
0 W
Consommation moyenne du boîtier
0
Mesures temps réel par panneau
0 j
Horizon de prédiction météo
Le projet
Une visibilité panneau-par-panneau, enfin accessible.
Aujourd'hui, les installations résidentielles n'intègrent pas de capteurs à l'échelle du panneau. MiliWatt comble ce vide entre les solutions industrielles centralisées et l'absence de diagnostic local.
Un boîtier sous chaque panneau. Cinq mesures en continu.
- ⚡Tension du PV (VPV) via diviseur de tension.
- 🔌Courant du PV (IPV) via résistance de shunt.
- 💡Puissance produite (PPV) calculée en local.
- ☀️Luminosité (photodiode BPW34) et température (thermistance NTC).
Anticipez. Adaptez. Optimisez.
- 📆Prédiction de production sur 3 jours via Open-Meteo.
- 🏠Planifiez vos appareils énergivores quand le soleil est là.
- 🔔Alerte en cas de baisse anormale de rendement.
- 🔗Intégrable à Home Assistant pour automatiser.
Comment ça marche
Un boîtier. Trois étapes.
01 Mesure locale
Un ESP32-C3 lit deux convertisseurs ADS1115 (16 bits, I²C). Cinq grandeurs sont acquises en continu : tension, courant, puissance, luminosité, température. Les IGBTs de sécurité isolent le panneau en cas de surtension, sous-tension ou surintensité.
ESP32-C3ADS1115I²CIGBT
02 Prédiction via météo
Le boîtier transmet ses mesures en Wi-Fi vers le serveur (mps.ptitlab.tech). Le serveur croise vos données avec l'API Open-Meteo et estime la puissance attendue grâce au modèle thermique NOCT.
Wi-Fi · HTTPOpen-MeteoNOCT3 jours
03 Dashboard temps réel
Une interface web Flask + Chart.js affiche puissance, tension, luminosité, température et rendements (Yield d, +1d, +2d). Mise à jour toutes les secondes, responsive, compatible Home Assistant.
FlaskChart.js1 sHome Assistant
IHM · Interface web
Le dashboard MiliWatt.
L'interface web offre une vue d'ensemble complète du fonctionnement du système. Accessible depuis ordinateur, tablette ou smartphone, elle affiche les mesures clés et superpose la production réelle (Power Produced) à l'estimation théorique (Power Estimation) pour détecter immédiatement toute anomalie. Toutes les valeurs s'actualisent automatiquement toutes les secondes.
Stack technologique
Les briques de MiliWatt.
Hardware sur mesure, firmware MicroPython, serveur Python, dashboard web — chaque brique du système est documentée dans le rapport technique du projet.
ESP32-C3 connecté en Wi-Fi
Microcontrôleur ESP32-C3-WROOM-02U avec antenne Wi-Fi déportée. Faible consommation, traitement local des mesures, transmission HTTP vers le serveur distant. Firmware MicroPython.
ADS1115 16 bits I²C
Deux convertisseurs analogique-numérique pour acquérir simultanément les 5 mesures.
I²CCapteurs locaux
Photodiode BPW34, thermistance NTC10D-11, shunt et diviseur de tension.
SensorsConsommation
0,62W
▼ < 1 W en standard
Sécurité IGBT
Isolation auto en cas de surtension, sous-tension ou surintensité.
SécuritéBoîtier ABS imprimé 3D
Connecteurs MC4 traversants (IP64), presse-étoupes pour les capteurs, fixation par collage ou vis M4. PCB 2 couches, finition ENIG, conforme RoHS — pensé pour 110 V / 30 A.
MécaniqueOpen-Meteo + NOCT
API météo + modèle thermique pour estimer la puissance attendue.
PrédictionServeur Python
Sept scripts modulaires : acquisition, calculs, météo, dashboard.
BackendDashboard Flask + Chart.js · Home Assistant
Interface web responsive, mise à jour toutes les secondes : Power, Voltage, Luminosity, Temperature, Yield d/+1d/+2d. Intégrable à Home Assistant pour automatiser vos appareils.
Web
Le projet en live
Le dashboard MiliWatt est hébergé en ligne. Données streaming, courbes Power Produced vs Power Estimation, accessible depuis n'importe quel appareil.