Usando GPT para Analisar Dados de Energia do IAMMETER Cloud
📘 Introdução
Este tutorial demonstra como conectar sua conta do IAMMETER Cloud ao ChatGPT (ou ao Assistente IAMMETER), recuperar os dados do seu medidor de energia inteligente por meio da API aberta do IAMMETER e gerar automaticamente um relatório de otimização de energia com IA.
Funciona para todos os produtos IAMMETER, incluindo:
- 🏠 WEM3080 — Monitor de energia residencial monofásico
- ⚙️ WEM3080T / WEM3080TD — Medidores de energia trifásicos
- ☀️ Sistemas de monitoramento de energia solar fotovoltaica
🧩 Etapa 1 — Preparação
1️⃣ Faça login no IAMMETER Cloud
👉 /login
2️⃣ Obtenha seu Token de API
Após o login, clique no ícone do perfil (canto superior direito)
Escolha "Settings->Token"
Copie seu token — ele se parece com isto (apenas exemplo):
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
3️⃣ Conecte-se ao GPT
No ChatGPT (ou Assistente IAMMETER), digite:
My IAMMETER API Token is xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
O GPT se conectará à sua conta do IAMMETER Cloud e listará todos os sites e medidores disponíveis.
⚙️ Etapa 2 — Obter Informações do Site e do Medidor
O GPT retornará uma visão geral como esta:
| Nome do Site | Tipo | Potência em Tempo Real | Energia Mensal | PV Ativado |
|---|---|---|---|---|
| Home Energy Monitor | Monofásico | 2400 W | 272 kWh | Não |
| Solar PV System | PV | –870 W | 211 kWh | ✅ Sim |
🔎 Etapa 3 — Selecione um Site para Analisar
Diga ao GPT:
I want to analyze the Home Energy Monitor site
O GPT solicitará o número de série do medidor (SN). Você pode encontrá-lo no IAMMETER Cloud → Device List, por exemplo:
70B3D5XXXXXX
📊 Etapa 4 — Executar a Análise de Potência
O GPT chamará o endpoint oficial da API do IAMMETER Cloud: 👉 Documentação da API do Sistema
Exemplo:
GetPowerAnalysis(sn="70B3D5XXXXXX", startTime="2025-11-21", endTime="2025-11-28")
Exemplo de resultado:
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Potência Média | 497,2 W |
| Potência Máxima | 5598 W |
| Potência Mínima | 64 W |
| Potência Média Diurna | 480,8 W |
🌱 Etapa 5 — Exemplo de Relatório de Otimização de Energia com IA
Abaixo está um exemplo de relatório de eficiência energética gerado pelo GPT com base nos dados do IAMMETER Cloud.
⚡ Insights de Energia Residencial
- Carga média ≈ 500 W
- Carga noturna mais alta — provavelmente do aquecedor de água ou ar condicionado
- Pico de carga até 5,6 kW — eventos curtos de alto consumo detectados
💡 Sugestões de Otimização
| Categoria | Recomendação | Economia Potencial |
|---|---|---|
| Consumo em Espera | Desligue tomadas inativas com tomadas inteligentes | ~8–10% |
| Controle do Aquecedor | Programe o funcionamento fora do pico ou em horas solares | ~10–15% |
| Gerenciamento de Pico | Evite ligar vários dispositivos pesados ao mesmo tempo | ~5–8% |
Potencial total de economia: ≈ 20–25% (≈ 1.700 kWh/ano, ≈ $120–150 USD)
🧠 Etapa 6 — Integração Opcional de Controle Inteligente
Você pode combinar os dados do IAMMETER + insights de IA para controle automatizado usando plataformas abertas:
| Plataforma | Descrição |
|---|---|
| 🏠 Home Assistant | Controle em tempo real via integração MQTT |
| 🧩 Node-RED | Crie fluxos de lógica inteligente (ex.: cortar energia acima de 3 kW) |
| ☁️ ThingsBoard | Crie painéis e preveja tendências |
| 🔌 WPC3700 Controlador de Potência Wi-Fi | Use excedente de energia solar para controle de aquecimento |
🏁 Etapa 7 — Resumo
| Etapa | Ação | Capacidade do GPT |
|---|---|---|
| 1 | Obter Token de API | Autenticar usuário |
| 2 | Conectar ao IAMMETER Cloud | Listar sites e medidores |
| 3 | Fornecer SN do Medidor | Identificar dispositivo |
| 4 | Executar Análise de Potência | Recuperar dados de potência |
| 5 | Gerar Relatório | Insights de energia com IA |
| 6 | (Opcional) Integrar Controle | Habilitar automação |
📎 Exemplo de Fonte de Dados
- Conta IAMMETER Cloud (usuário demo)
- Site: Home Energy Monitor
- SN do Medidor: 70B3D5XXXXXX
- Período: 2025-11-21 → 2025-11-28
✅ Benefícios da Integração IAMMETER + GPT
- Análise de energia com IA sem necessidade de código
- Relatórios de otimização instantâneos para proprietários
- Conexão perfeita entre medição IoT e tomada de decisão com IA
