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目次：

自分の家の電気の利用パターンを知りたい

Arduinoと電流クランプを使って電流値を測る

プログラムはステップ・バイ・ステップで動作確認しながら

ArduinoとCC3000でWi-Fiに接続する

データーをHTTP POSTでサーバーに送る

一日の電気利用状況を調べる

今後の予定

Arduino IDE 1.6.0にアップデートする

Google Chartsを使って電気の使用状況をグラフ表示する

長期間動かす

電気料金のシミュレーション

約1年前(2014年12月)にArduino UNOを使って電力モニターを作り、自宅の電力使用の測定を開始しました。このバージョン(第一版と呼ぶことにします)は家の分電盤に電流センサーを取り付け、Arduino UNOで電流値を測定し、CC3000というWi-Fiモジュールを使って測定データーをクラウドに送信しています。送信したデーターはグラフ化し、一日や一か月の電力使用状況が分かるようにしています。今年(2015年)になってESP8266というArduino IDEでプログラム開発ができるWi-Fiモジュールが登場しました。これを使って電力モニターの第二版を作ったので、紹介します。

ESP8266

ESP8266はWi-Fiモジュールで、ArduinoやmbedなどのマイコンとつないでWi-Fi通信ができます。さらに、ESP8266の内部にも32ビットマイコンが搭載されており、Arduinoの開発環境(Arduino IDE)を使ってプログラムを書くことができます。つまりArduinoやmbedなどのマイコンがなくても、このモジュール単体でセンサーを制御し、Wi-Fiでデーターを送信するセンサー端末を作ることができます。今回はこのESP8266で電流センサーの値を読み取り、サーバーに送信してデーターを確認するような電力モニターを作りました。

ベースとなるハードウェア構成は以下のサイトを参考にしました。

・ESP-WROOM-02のArduino環境でI2C制御

また、Arduino開発環境の設定は以下のサイトを参考にしました。

・技適済み格安高性能Wi-FiモジュールESP8266をArduinoIDEを使ってIoT開発する為の環境準備を10分でやる方法

USBでパソコンと通信できる開発用ボード(写真左)と、USBインターフェースをもたないボード(写真右)の2種類を作りました。

パソコンで開発したプログラムは左のボードでデバッグし、プログラムができたらESP8266を右のボードに移すとパソコンなしで動かせます。右のボードのUSBコネクターは電源供給用です。回路図はこんな感じです。開発用ボードはこれにUSBシリアル変換モジュールが加わります。

ESP8266は秋月電子さんのWi-FiモジュールESP-WROOM-02 DIP化キットを使いました。ESP-WROOM-02はESP8266を搭載したパッケージです。ESP-WROOM-02は複数社からブレッドボードに挿せるピッチ変換ボードが出ています。ESP-WROOM-02はモジュール幅が広いため、通常のブレッドボードに載せると配線の余地がなくなるものが多いのですが、秋月さんのDIP化キットは配線のスペースが取れるように工夫されていて、使いやすいです。

家庭用の電力は、多くの場合単相三線式といって2系統で送られてきますので、家全体の電力使用を把握するには2系統を測定する必要があります。ESP8266はAD変換できる入力が1チャネルしかないので、2チャネルのADコンバーターを使うことにしました。

第一版と比べると、Arduino UnoとCC3000を搭載したWi-Fiシールドが１モジュールになっているので、回路も単純で、小型化されました。写真の左が上からArduino UNO、中がCC3000 Wi-Fiシールド、下が電流センサーのインタフェースボードで、これを3段重ねにして使います。この3段構成が右の1ボードになりました。

プログラム

電力モニターのプログラムは第一版のものとほぼ同じ構造です。交流の電流値を測るためには、交流の１周期の電流をさらに細かい周期で何回か測定し、平均(二乗平均平方根)して電流値を求めます。Arduino UNOはマイクロ秒単位のタイマーがあるので、第一版ではこれを使い250マイクロ秒間隔で400回、100ミリ秒間、電流値を測定しました。ESP8266ではTickerという周期処理のライブラリーが用意されているので、これを使いました。ただし、Tickerの最小周期がミリ秒なので、第二版では1ミリ秒間隔で100回、100ミリ秒間測定するようにしました。

単相三線式で送られてくる2系統の電力をそれぞれ30秒に1回測定し、Wi-Fi経由でサーバーに送信しています。サーバー側プログラムは今回全面的に書き直しましたが、これは別の機会に紹介したいと思います。

データーのグラフ化も第一版のものとほぼ同様で、30秒ごとの生データーをグラフ化したもの、30分単位の擬似電力値として表示したもの、1日単位に集計したものを用意しました。「擬似」と書いたのは、電流値×100Vを電力とみなしているためです。本当は力率をかけて計算する必要がありますが、おおよその電力使用の傾向はつかめていると思います。

1日の電力使用状況(30分単位の電力量(概算))

1日の電力使用状況(電流値の生データー)

1ヵ月の電力使用状況

第二版で追加したのは次のグラフです。これは1日の電力利用のパターンを2週間分重ねて表示したものです。24時間の電力利用の傾向が概観できます。よく見ると平日は朝6時前に電気の使用が増えますが、休日はそれが7～8時と遅くなります。また、季節によっても違いがあるでしょう。こういったデーターを蓄積し、通常と違うパターンを見つければ、見守りサービスなどに応用できるかもしれません。もちろん見守りサービスを行う場合は目視でいつもと違うパターンを見つける訳ではなく、機械学習などを使って異常検出をおこなうことになると思います。

電力モニターが安定して動作するようになり、4月の電力使用の様子が分かりました。そこで、実績データーを使って東京電力の電気料金プランのシミュレーションをしてみました。

力率を計算する

電力モニターと書いていますが、実際には力率を見ておらず、力率を常に100%と仮定して、次のように計算しています。

電力＝電流値×100V×力率(100%)

そこで、東京電力の検針値と比較して平均の力率を計算しました。検針値による4月の電力使用量は、前回検針日の3月27日から今回検針日の前日の4月29日までの34日間で226kWhでした。一方、自作の電力モニターで測った同じ期間の電力使用量は262kWhでした。ここから平均力率を86.3%と計算しました。力率は稼動している機器やその状態によって時々刻々変わりますが、以下のシミュレーションではこの平均力率で補正した電力量を使っています。

自宅の4月の電力使用状況 

4月(3月27日から4月29日まで)の日別の電力使用は以下のようでした。

また、1ヶ月の電力使用を時間別に計算すると以下のようになりました。

東京電力の主な家庭向け料金プラン

私は東京電力エリアに住んでいますが、東京電力が家庭向けに提供している主な料金メニューは次の五つです。

従量電灯B・C：　スタンダードメニュー

朝得プラン：　深夜1時から朝9時までがお得な料金プラン

夜得プラン：　夜9時から朝5時までがお得な料金プラン

半日お得プラン：　夜9時から朝9時までがお得な料金プラン

土日お得プラン：　土日が一日中お得な料金プラン

この他にも、オール電化住宅向けのプランやエコキュートなどを利用している人向けのプランなどがあります。詳しくは東京電力の電気料金メニューのページをご覧ください。

電気料金は契約アンペア数に応じて決まる基本料金と使った電力量に応じて決まる電力量料金と再生可能エネルギー発電促進賦課金の合計になります。

料金＝基本料金＋電力量料金＋再生可能エネルギー発電促進賦課金 

料金の計算式も東京電力のページで確認できます。

4月の使用実績グラフを合わせて見ると、夜9時から朝5時までがお得な夜得プランにすると、もしかしたら今契約している従量電灯Bよりも安くなるかもしれません。我が家は土日と平日の電力使用の差はあまりないので、土日が安くなる土日お得プランはあまり期待できそうにありません。 

電力使用の実績値を使って各料金プランの電気料金を計算する

従量電灯B

4月の電力使用実績を使って、各料金プランの電気料金を計算してみます。まず従量電灯Bです。我が家の契約アンペア数は40Aなので、基本料金が1,123.20円、電力使用量は226kWh、単価19.43円の1段目の使用量が120kWh、料金が2,331.6円、単価25.91円の2段目は226-120=106kWh、2,746.46円、3段目はありません。それに燃料費調整額、再生可能エネルギー発電促進賦課金を加えて6,962.88円になりました。

朝得プラン

朝得プランは深夜1時から朝9時までが単価12.19円の割引時間帯で、9時から翌日の1時までが90kWhまでは単価23.93円、90～230kWhまでが31.90円、230kWh以上が36.85円という料金プランです。基本料金は6kVA(100Vなら60A)までが1,296.00円です。燃料費調整額、再生可能エネルギー発電促進賦課金は従量電灯Bと同じです。4月の使用実績では1時から9時までが61kWhでした。

割引時間帯以外の使用は165kWh、1段目90kWh＋2段目75kWhです。料金を計算すると、7,347.41円になりました。

同様に夜得プラン、半日お得プラン、土日お得プランを使用実績データーを使って計算したところ、以下のようになりました。

サーバーをクラウドに移設し、連続して電流値が測定できるようになり、結果もブラウザーでリアルタイムにグラフ化して確認できるようになりました。しかし2日ぐらいは連続動作するものの、その後、Arduinoからサーバーにデーターが送られなくなってしまいます。電力の利用状況は一年ぐらいは継続して調べたいので、電力計は年単位で連続動作できるようにしておきたいものです。ということで今回はWi-Fi通信の安定化の取り組みについて書きます。安定化させるまでに1ヶ月ぐらいかかった記録なので、話が少し長くなりました。

2日程度は連続して動くので、単純なプログラムのバグではなさそうです。Wi-Fiの通信、あるいはWi-Fiを経由したWebサーバーとの通信が不安定で、Arduinoのプログラムが送信できなくなってしまうのだろうと考えました。

データー送信が止まってしまった様子です。0時30分頃を最後にデーター送信が止まってしまい、18時過ぎにArduinoのリセットボタンを押して送信を再開させています。

データー送信が止まったとき何が起こっているか調べる 

Wi-Fi通信に使っているのはTI社のCC3000というWi-Fi通信用チップを搭載したSparkFun社のボード(Arduino用シールド)です。 

SparkFunはこのボードを使うためのArduino用ライブラリーも提供しています。ソースコードは以下にすべて公開されています。

https://github.com/sparkfun/SFE_CC3000_Library

電力計で使っている主な関数は以下の通りです。

class SFE_CC3000の関数 init() // 初期化 startSmartConfig() // スマホのSmartConfigアプリを使いSSIDと // パスワードを指定してWi-Fiに接続 fastConnect() // SmartConfigで指定したデーターを使ってWi-Fiに接続 class SFE_CC3000_Clientの関数 connect() // サーバーにTCP接続する write() // サーバーにデーターを送信する stop() // サーバーとの接続を切断する

Arduinoの電力計プログラムは次のような構造です。

setup() { // Arduinoの初期化関数 wifi.init(); // CC3000を初期化する if (!wifi.fastConnect()) { // fastConnectでWi-Fiにつなぐ wifi.startSmartConfig(); // だめならSmartConfigでつなぐ } 30秒間隔でタイマー割り込みを設定; 30秒タイマーの割込み処理() { 30秒待ちフラグを解除; } loop() { // Arduinoプログラムの処理ループ 30秒待ちフラグが解除されるのを待つ; クランプ1の電流値を測定; クランプ2の電流値を測定; if (client.connect() == 成功) { // WebサーバーにTCP接続し、成功なら client.write(電流値データー); // 電流値データーを送信する client.stop(); // Webサーバーとの接続を切断する } }

まず、プログラムがどう動いているのかを調べました。そのためにArduinoからパソコンにデバッグメッセージを出力したかったのですが、電力モニターは玄関にある分電盤近くにあり、パソコンを置く場所がありません。そこで、Arduinoに緑と赤のLEDをつけ、それを使ってプログラムの状態を表示するようにしました。次のような感じです。

loop() { // Arduinoプログラムの処理ループ 30秒待ちフラグが解除されるのを待つ; クランプ1の電流値を測定; クランプ2の電流値を測定; 緑のLEDを点ける; if (client.connect() == 成功) { // Webサーバーに接続 緑のLEDを消す; client.write(電流値データー); // 電流値データーをHTTP POSTする client.stop(); // Webサーバーとの接続を切断する } else { 緑のLEDを消し、赤のLEDを点ける; } }

LEDを点灯、消灯する場所を変えながら調べた結果、何らかの理由でWebサーバーに接続できなくなり、その後は30秒ごとにWebサーバーへの接続(connect関数)を試みて失敗することを繰り返していることが分かりました。動作を調べる過程でライブラリーのソースコードを読んだり、Wi-Fiルーターの通信ログを調べたりしました。特に以下の三つの資料は理解の助けになりました。

「Internet of Things Wi-Fi Module API Documentation」

「WiFiの接続手続きのはなし」

「CC3000 Overview」 

エラー時の状態を調べ、リカバリーするプログラムを試みる

資料を調べると、CC3000はWi-Fi接続が切れると自動的に再接続を試みるようです。それでもconnect()に失敗するので、CC3000の再接続がうまくいっていないという仮説を立てました。connect()に失敗した時の状態を調べ、その状態に応じてリカバリーするようにプログラムを改修することを考えました。CC3000を管理するオブジェクトには「初期化済み」「Wi-Fiのアクセスポイントに接続済み」「DHCP完了」の三つの状態があります。DHCPは自分のIPアドレスをDHCPサーバーにアサインしてもらう機能です。緑と赤のLEDを使い、connect()に失敗した時の状態を調べると、「初期化済み」「Wi-Fiアクセスポイント接続済み」でDHCPは完了している場合とそうでない場合がありました。Wi-Fiアクセスポイントへの接続とDHCPはfastConnect()というライブラリー関数の中でおこなわれます。そこで、connect()に失敗したときに一旦Wi-Fiの接続を切り、fastConnect()するというプログラムを試しましたが、fastConnect()に失敗し、リカバリーできませんでした。connect()関数の中でサーバーの文字列名からIPアドレスを求める処理と、IPアドレスを指定してサーバーに接続する処理の二つを行っているのですが、ライブラリー関数の中なので、そのどちらが失敗しているのかも分かりません。

Adafruit社のライブラリーを試す

調べている過程で、Adafruitという会社も同じCC3000という通信チップを搭載したArduino用のボードとそのボード用のライブラリーを開発、販売していることが分かりました。ライブラリーインタフェースを調べると、SparkFun社のライブラリーよりも単機能の関数が提供されています。Adafruit社のライブラリーソースコードも以下のサイトにすべて公開されています。

https://github.com/adafruit/Adafruit_CC3000_Library

SparkFun社（以下S社）とAdafruit社（以下A社）の主なライブラリー関数を比較したものが次です。

SparkFun社のライブラリー init() // 初期化 startSmartConfig() // SmartConfig機能 fastConnect() // 前回のデーターを使いWi-Fiに接続 connect() // サーバーにTCP接続する connected() // 接続を確認する write() // サーバーにデーターを送信する stop() // サーバーとの接続を切る Adafruit社のライブラリー startSmartConfig() // SmartConfig機能 begin() // 前回のデーターを使いWi-Fiに接続 checkDHCP() // DHCP完了を待つ getHostByName() // サーバー名からIPアドレスを得る connectTCP() // サーバーにTCP接続する connected() // 接続を確認する write() // サーバーにデーターを送信する close() // サーバーとの接続を切る

特に、今回エラーになるS社のconnect()という関数がA社のライブラリーではgetHostByName()とconnectTCP()という二つの関数に分かれており、問題の切り分けができそうです。S社製ボードにA社製ライブラリーという組み合わせは動くかどうか分かりませんし、両社とも動作保証はしてくれないと思いましたが、Wi－Fi制御チップは同じですし、S社製ボード＋A社製ライブラリーで動かしたというブログ記事もあったので、試してみることにしました。

Arduinoボードとやりとりするピン番号がS社のボードとA社のボードでは異なります。例えば割込み要求はS社が2番ピンなのに対してA社のボードは3番ピンを使っています。そこでプログラムの中でピン番号を定義している部分をS社ボード用に書き直し、あとはそのままコンパイルしたところ、S社ボードとA社ライブラリーの組み合わせで動かすことができました！

この状態で連続動作させたところ、S社ライブラリーの時と同じように2、3日でデーター送信が途絶えることが分かりました。さらにこの時、getHostByName()という関数で失敗していることも分かりました。ここでライブラリーのソースコードを読んで内部処理を理解し、リカバリープログラムを書くことも考えたのですが、参考になるサンプルプログラムもなかったので、別のアプローチ、ウォッチドッグタイマーを試みることにしました。

ウォッチドッグタイマーを試みる

ウォッチドッグタイマーは、設定した時間までにタイマーをクリアーしないとシステムをリセットするという時限爆弾のような機能です。Arduinoでプログラムからシステムをリセットする方法は以下のページに解説があります。

http://playground.arduino.cc/Main/ArduinoReset

Arduinoではウォッチドッグタイマーのライブラリーが提供されています。以下のページに解説があります。

http://nongnu.org/avr-libc/user-manual/group__avr__watchdog.html

ライブラリーには次の三つの関数が用意されています。

wdt_enable(value); // ウォッチドッグタイマーを有効にする wdt_reset(); // ウォッチドッグタイマーをクリアーする wdt_disable(); // ウォッチドッグタイマーを無効にする

リセットがされるまでの時間は wdt_enable() のパラメーターで指定し、15m秒から8秒までの時間が設定できます。このライブラリーは「ArduinoのCPUは確実にリセットできますが、シールドと呼ばれる拡張ボードまでリセットできるかは分からない」とArduino公式サイトに書かれていましたが、とりあえず使ってみることにしました。例えばgetHostByName()を呼ぶ前後に下記のようにウォッチドッグタイマーをセットしました。

wdt_enable(WDTO_8S); // 8秒のウォッチドッグタイマーをセット for (ip = 0; cc3000.getHostByName(domain, &ip), ip == 0; ) { // getHostByName() して、ipアドレスが0なら delay (500); // 500m秒待って、再挑戦 } wdt_reset(); // 8秒以内に処理が終わればタイマーをクリアー wdt_disable(); // タイマーを無効化

Wi-Fi通信ライブラリーを呼び出しているところの前後にこのようにウォッチドッグタイマーをセットし、仮にライブラリーの中で止まってしまってもシステムがリセットされ、プログラムが最初から再実行されるようにしました。

ウォッチドッグタイマーを入れてからはデーター送信が止まることなく、連続して動作するようになりました。サーバーにデーターが到着する間隔を調べたのが次のグラフです。

何も問題がなければ30秒ごとにデーターが到着します。グラフではデーターの到着間隔を緑の点で示しており、それが帯状に30秒(右軸)のラインに並んでいます。0時30分頃に到着間隔が3分30秒ぐらいに伸びています。ここでgetHostByName()に失敗し、ウォッチドッグタイマーがクリアーできず、システムがリセットされ、プログラムが最初から再実行され、データー送信が再開しています。

電力モニターはウォッチドッグタイマーを入れることで連続して動作させることができました。ただし、通信の障害はどのタイミングでも起こり得ます。例えばデーター送信の際、データーが途中まで送信された後に障害が発生する可能性もあります。この時、電力モニターの端末であるArduinoはウォッチドッグタイマーにより再起動されますが、サーバー側には中途半端なデーターが残る可能性があります。今回は対処していませんが、サーバー側プログラムでも不完全なデーターは無視するなり削除するなりといった処理が必要になります。

Arduino電力計の最初のバージョンは、Arduinoと電流クランプを使い分電盤で家全体の使用電力(実際には電流値)を測定し、自宅のパソコンにWebサーバーを立ち上げ、Wi-Fi通信でサーバーにデーターを送信するものでした。これだと自宅のパソコンの電源が落とせず、パソコンを使っていない時の使用電力が分かりません。パソコンを使っていない時でも電気の使用量を計測するために、Webサーバーをクラウドに移設しました。

電流値の情報がクラウドに蓄積できるようになったので、次はこれをグラフ表示します。表示するグラフは前回「一日分の電気利用状況を調べる」でグラフ化したのと同様に30秒ごとの電流値と30分ごとの電力値の二つにします。前回は一日ごとのデーターがパソコン上にあり、それをExcelで読み込んでグラフ化していました。今回はクラウド上に蓄積された電流値のデーターをブラウザー経由でグラフ表示するようにします。また、クラウド上には何日分もの電流値データーが蓄積されるので、日付を指定してグラフ表示できるようにします。

Excelで作成した30秒ごとの電流値グラフ

日付の指定

日付の指定はGoogle Analyticsなどのように、カレンダーを使って指定できるようにしたいと考えました。調べるとjQuery UIのDatepickerという機能を使うとカレンダーを表示して日付を入力できるようです。使い方は以下のサイトを参考にしました。

jQuery UIのDatepickerでカレンダーから楽々日付入力 

表示させるカレンダーのデザインは、以下のサイトのGalleryタブを押したところにいろいろなデザインテンプレートが用意されています。

jQuery user interface 

私はその中から比較的シンプルな「Redmond」というデザインを選び、それに対応するCSSファイルをロードしました。

関数は以下のように記述します。

<script type="text/javascript"> $(function() { $( "#datepicker" ).datepicker({ maxDate: 0, onClose: function(){ makeAjaxCall(); } }); $( "#datepicker" ).datepicker( "setDate", new Date() ); }); </script> <style> .ui-datepicker { font-size: 80%; } </style>

未来の日付を指定しても表示する電力値データーがないので、未来の日付は選択できないよう maxDate: 0 というオプションを設定しました。表示したカレンダーを閉じたときにグラフを表示するよう、onCloseでグラフ表示の関数を呼び出しています。また、何も指定しなくても予め今日の日付を入力するよう setDate というメソッドを呼んでいます。実際にカレンダーを表示したところ、カレンダーが大きすぎると感じたので、font-sizeを80%にすることでカレンダー全体のサイズを小さくしました。Datepickerで使えるオプションなどはDatepicker Widgetに説明があります。

これでカレンダーを表示させて日付を選択する部分は出来上がりです。

グラフ表示 

グラフの表示は Google Charts を使います。Google Charts の概要は下記のサイトに詳しい説明があります。

プログラマーズ雑記帳 Google Chart Toolsの使い方

このサイトでGoogle Chartsの概要を理解しました。今回はグラフ表示したい電流値データーがファイルに保存されています。データーをファイルから読んでGoogle Chartsに取り込む部分は下記のページを参考にしました。

Achieving Google Visualization chart reloads using ajax

ajax関数の使い方については下記を参考にしました。

jQuery日本語リファレンス Ajax/API/jQuery

電流値データーは1日分のデーターを1ファイルにしてあり、data20150403.csvのように日付を含んだファイル名にしてあります。Datepickerでグラフ表示する日付を取得し、対応するファイル名を作り、それをパラメーターにしてPHPファイルを起動します。PHPでファイルを読み、JSONフォーマットでデーターを書き出すようにしました。ajaxコールする部分はこんな感じです。

function makeAjaxCall() { var dname = getdatadname(); $.ajax({ url: 'getData.php', data: 'd=' + dname, async: false, success: function(responseData) { var jsonForGviz = eval("(" + responseData + ")"); drawVisualization(jsonForGviz); } }); }

この関数を最初にGoogle Chartsのパッケージがロードされた時と、日付を取得したときに呼び出してグラフを表示しています。

出来上がったグラフは以下のような感じです。

30分単位の電力値グラフは、PHPの中で30秒の電流値データーから30分単位の電力値を計算し、棒グラフ表示しています。正しく計算するためには力率を知る必要があるのですが、とりあえず力率100%と仮定して計算してあります。

Arduino電力計の全体構造は次のようになりました。Arduinoと電流クランプを使い分電盤で家全体の使用電力を測定し、クラウド上のWebサーバーにデーターを送信し、グラフ表示するようになっています。