El consumo eléctrico excesivo impacta el ambiente, el bolsillo y la red eléctrica

Cada pico de consumo y cada kilovatio desperdiciado obligan a aumentar la generación energética. Cuando esa generación depende de fuentes no renovables, el resultado es más emisiones y más presión sobre los recursos. Este proyecto convierte mediciones reales en información clara, para comprender, anticipar y reducir el consumo.

Estado del sistema

Monitoreo de voltaje y corriente

Envío de datos a BD vía backend en Render

Latencia end-to-end visible en el dashboard

Cómo funciona el sistema

Este sistema mide variables eléctricas desde una instalación real y las transforma en registros digitales. Los sensores (voltaje y corriente) entregan señales analógicas al ESP32...

Flujo físico (hardware)

Red eléctrica (AC) → carga (ej. foco)
ZMPT101B mide voltaje AC (aislado)
SCT-013 mide corriente sin cortar el cable
ESP32 lee señales analógicas (ADC)

Flujo digital (software)

ESP32 → WiFi
Backend en Render
BD MongoDB
Dashboard web

Protocolos de comunicación (por capas)

Sensores → ESP32

Señal analógica (ZMPT101B y SCT-013)
ADC del ESP32 (conversión a digital)
Muestreo + filtrado (promedio / RMS / calibración)

ESP32 → Backend (Render)

WiFi (802.11) como enlace
HTTP/HTTPS (REST) para envío de datos
JSON como formato de payload
Opcional futuro: MQTT (menor overhead)

Backend → Base de datos

Driver BD (según tu BD: Postgres / MongoDB)
Escritura de documento/registro con timestamps
Indexación por device_id, fecha, secuencia

Web (PWA) → Backend

HTTPS (Render) + fetch
Polling o actualización por intervalo
Medición de RTT y latencia end-to-end

Nota redundante (intencional): la comunicación no es un solo “protocolo”, sino una cadena: analógico/ADC (hardware) → WiFi (enlace) → HTTP/HTTPS (transporte aplicación) → JSON (payload) → BD (persistencia) → API (consulta) → UI (visualización).

Dashboard de latencia (tiempo real)

— ms

Latencia end-to-end estimada

Último dato: —
Dispositivo: —
Secuencia: —

Óptimo < 200ms

Estable 200–350ms

Lento > 350ms

RTT web ↔ backend

— ms

Tiempo de ida y vuelta al backend en Render.

Ingesta (backend)

— ms

Desde medición hasta recepción en backend.

Persistencia (BD)

— ms

Desde recepción hasta guardado en BD.

Edad del último dato

— s

Tiempo desde que se midió hasta ahora.

Estado: esperando datos reales del backend.

API configurada

Este dashboard consulta el backend desplegado en Render. Cambia la variable API_BASE en el script si tu URL es diferente. También puedes usar un proxy/rewrite si lo sirves desde el mismo dominio.

API_BASE = (configurable en JS)