¿Cerrar las aplicaciones en segundo plano ahorra batería o es falso?


La afirmación sobre el consumo de batería depende del sistema operativo del que hablemos, así que vamos a matizar cada caso.

En el caso de Android, es cierto que los fabricantes recomiendan tener la menor cantidad de aplicaciones abiertas en segundo plano, ya que el gasto de batería es considerablemente mayor. Aunque los terminales Android actuales cuentan con una gran cantidad de memoria RAM que permite mantener muchas apps abiertas, esto no siempre es recomendable. La razón principal es que, aunque la RAM pueda manejar múltiples aplicaciones, el procesador y otros componentes del sistema siguen consumiendo energía para mantener estas aplicaciones activas, lo que puede llevar a un drenaje más rápido de la batería.

Por otro lado, en iOS, Apple sugiere mantener abiertas en segundo plano las aplicaciones que más utilizas. Gracias a la optimización del sistema iOS, las apps en segundo plano entran en un modo de muy bajo consumo o hibernación total, lo que evita que consuman energía. Sorprendentemente, en iOS se gasta más batería al iniciar una app desde cero que al reactivarla desde el segundo plano. Esto se debe a que el sistema operativo está diseñado para gestionar eficientemente los recursos y minimizar el consumo de energía cuando las aplicaciones no están en uso activo. Por lo tanto, es recomendable mantener abiertas las cuatro o cinco apps que usas con más frecuencia, ya que esto puede resultar en un uso más eficiente de la batería.

tableta android

¿Qué es lo que más consume batería en un smartphone?

Sin duda, la pantalla es el componente que más energía consume en un smartphone. No en vano, se han propuesto alternativas como las pantallas e-ink o tinta electrónica, que solo consumen energía al refrescar la información. Sin embargo, estas pantallas tienen colores menos logrados y una tasa de refresco muy baja, lo que las hace menos adecuadas para el uso general en smartphones. La pantalla es el elemento más grande del móvil y el que más energía requiere, ya que está encendida y funcionando cada segundo que lo usas, y a veces incluso cuando no lo usas, mostrando información. La tecnología de las pantallas ha avanzado significativamente, con la introducción de pantallas OLED y AMOLED que ofrecen mejores colores y eficiencia energética, pero aún así, siguen siendo el mayor consumidor de batería.

El SoC (System on Chip) o procesador y las cámaras también demandan energía, pero el procesador cuenta con modos de ahorro que reducen su potencia, y las cámaras solo consumen energía cuando están en uso. Los procesadores modernos están diseñados para ser más eficientes energéticamente, con múltiples núcleos que pueden apagarse cuando no se necesitan, y tecnologías como la litografía de 5nm que reducen el consumo de energía. Las cámaras, por su parte, han mejorado en términos de eficiencia, pero aún así, el uso intensivo de la cámara, especialmente para grabación de video en alta resolución, puede drenar la batería rápidamente.

wifi

Por último, las antenas de WiFi y datos móviles también consumen bastante, pero solo mientras las usas. La conectividad constante a redes móviles y WiFi puede ser un gran consumidor de energía, especialmente en áreas con mala recepción donde el teléfono tiene que trabajar más para mantener la conexión. Además, el uso de tecnologías como 5G, aunque ofrece velocidades de datos más rápidas, también puede aumentar el consumo de batería debido a la mayor demanda de energía para mantener estas conexiones de alta velocidad.

En resumen, la pantalla es el componente que más consume batería en todo momento, seguida por el procesador, las cámaras y las antenas de conectividad. La gestión eficiente de estos componentes y el uso consciente de las aplicaciones y servicios pueden ayudar a prolongar la vida útil de la batería de tu smartphone.

bateriakindle

Recibiendo datos de EspHome sin Home Assistant


En efecto como vimos en un post anterior donde probamos el sensor PZEM004 junto con un sensor DHT11 con  un ESP32, en este post vamos a intentar capturar las medidas sin el HA (Home Assistant) las lecturas de temperatura, humedad, voltaje, corriente, frecuencia, potencia y factor de potencia desde cualquier ordenador.  

En cuanto a las conexiones, seguiremos el mismo esquema bastante simple que ya vimos y que puede ajustarse a diversas necesidades y configuraciones. Como ya se comentado, se ha optado además del citado modulo sensor de consumo  PZEM004 , usar el clásico sensor de humedad y temperatura ( DHT11 ) y que hemos visto en numerosos proyectos de este blog. Por otra parte como »cerebro» usaremos el potente microcontrolador como es un ESP32, que gracias a su conectividad WIFI nos va a permitir enviar las medidas . Por ultimo el montaje se completa con una fuente sellada de 5V ultra-miniatura ( aunque un cargador USB debería también ser suficiente).

Los componentes como vemos son de los mas normales:

  • Un módulo  ESP32 que usaremos para obtener los datos del medidor y transmitirlos por Wi-Fi a nuestro servidor. Puedes encontrar distintos modelos en Amazon.
  • Medidor PZEM-004T V3 que puedes comprar en Amazon. También vale la versión 1, pero ofrece menos datos.
  • Un sensor DHT11 ( se puede comprar también en Amazon)
  • Una pinza / anillo de corriente CT. Normalmente incluido con el medidor, ha de aguantar como mínimo la intensidad límite que aguante la línea que vamos a medir. Puede elegir si usar una pinza, que, aunque no requiere la desconexión del cable que queremos medir, nos da unos datos menos precisos, o un anillo, que tiene más precisión, pero requiere que previamente pasemos el cable, con lo que habrá que desmontarlo.
  • Cables dupont para conectar ambos dispositivos ( hembra-hembra). Aunque lo ideal es realizar un circuito puedes usar cables dupont y una placa de desarrollo para realizar el tutorial.
  • Una fuente  selladade 5V de al menos 100mA , aunque puede usarse un cargador USB .Este tipo de fuente sellada por cierto la podemos encontrar de nuevo en Amazon.
  • Cables Azul y Marrón para enchufar el medidor PZEM-004T a la corriente.

Software

Se aconseja probar el circuito anterior primero con el sketch que ya vimos en un post anterior y cuando todas las medidas sean mostradas correctamente en la consola serie de Arduino, y el servidor HA este funcionando, seguir con los siguientes pasos. Si te estas preguntando porque necesitamos HA si el titulo del post era precisamente lo contario, en mi defensa diré que vamos a usar Esphome finalmente pero para configurarlo necesitamos HA.

Primero vamos a meter el software generado con ESPHome al módulo ESP32 para lo cual tendremos que taner instalado en nuestro HomeAssistant el añadido de ESPHome.

Bien, una vez conectado el montaje a nuestro PC y el ESP32 con un cable USB a nuestro PC con el que ya cargamos el skecth de pruebas, vamos a cambiar totalmente el fw del ESP32 para que pueda entenderse este con el HomeAssistant.

El siguiente código es solo una plantilla que se puede adaptar a las necesidades de cada uno: Vamos a desglosar la sintaxis de este fichero de configuración para ESPHome:

Encabezado y Configuración Básica

esphome:
  name: "medidor-consumo-pzem004t"  # Nombre del dispositivo
  platform: ESP32  # Plataforma utilizada (ESP32)
  board: nodemcu-32s  # Placa específica utilizada

Configuración de WiFi

wifi:
  ssid: "AAAAAAAAAA"  # Nombre de la red WiFi
  password: "XXXXXXXXX"  # Contraseña de la red WiFi

  manual_ip:
    static_ip: 192.168.1.74  # IP estática del dispositivo
    subnet: 255.255.255.0  # Máscara de subred
    gateway: 192.168.1.1  # Puerta de enlace

API para Home Assistant

api:
  encryption:
    key: "ZZZZZZZZZ"  # Clave de encriptación para la API

Servidor Web

web_server:
   port: 80  # Puerto del servidor web (opcional)

Actualización OTA

ota:
  # password: "ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ"  # Contraseña para OTA (opcional)

Registro de Logs

logger:
  # baud_rate: 0  # Tasa de baudios para el registro (opcional)

Configuración UART

uart:
  rx_pin: 16  # Pin RX
  tx_pin: 17  # Pin TX
  baud_rate: 9600  # Tasa de baudios
  stop_bits: 1  # Bits de parada (opcional)

Sensores

Sensor DHT11

sensor:
  - platform: dht
    pin: 4  # Pin donde está conectado el sensor DHT11
    temperature:
      name: "Temperature"  # Nombre del sensor de temperatura
      unit_of_measurement: °C  # Unidad de medida
    humidity:
      name: "Humidity"  # Nombre del sensor de humedad
      unit_of_measurement: '%'  # Unidad de medida
    update_interval: 1s  # Intervalo de actualización

Sensor PZEM-004T

  - platform: pzemac
    address: 0xF8  # Dirección del dispositivo PZEM-004T
    current:
      name: "Current"  # Nombre del sensor de corriente
    voltage:
      name: "Voltage"  # Nombre del sensor de voltaje
    energy:
      name: "Energy"  # Nombre del sensor de energía
    power:
      name: "Power"  # Nombre del sensor de potencia
    frequency:
      name: "Frequency"  # Nombre del sensor de frecuencia
    power_factor:
      name: "Power Factor"  # Nombre del sensor de factor de potencia
    update_interval: 1s  # Intervalo de actualización

LED de Estado

status_led:
  pin: 2  # Pin del LED de estado

Este fichero configura un dispositivo ESP32 con varios sensores y funcionalidades, incluyendo conexión WiFi, API para Home Assistant, servidor web, actualización OTA, y registro de logs. Cada sección tiene su propósito específico y se puede ajustar según las necesidades del proyecto usando todos los sensores que necesitemos.

Home Assistant en un PC

En efecto puedes ejecutar Home Assistant en un PC. Aunque muchas personas optan por usar una Raspberry PI 3 o similar , dada la potencia de calculo necesaria no siempre es la mejor opción. Bajo mi opinión un NUC o un viejo portatil es mas idónea.

La manera mas rapida y fácil es crear una imagen de HA Core en un USB , forzar el arranque desde USB e instalarla ( pero esto formateara el disco del PC ). También hay algunas otras opciones para hacerlo:

1. Usar una Máquina Virtual

Puedes instalar Home Assistant en una máquina virtual utilizando software como VirtualBox o VMware. Aquí tienes los pasos básicos:

  1. Descargar e instalar VirtualBox:
    • Ve a la página de descargas de VirtualBox y descarga la versión correspondiente a tu sistema operativo.
    • Instala VirtualBox siguiendo las instrucciones del instalador.
  2. Descargar la imagen de Home Assistant:
  3. Crear una nueva máquina virtual:
    • Abre VirtualBox y crea una nueva máquina virtual.
    • Selecciona «Linux» como tipo de sistema operativo y «Other Linux (64-bit)» como versión.
    • Asigna al menos 2 GB de RAM y 32 GB de almacenamiento.
    • Usa la imagen de Home Assistant descargada como disco duro virtual.
  4. Configurar la red:
    • Configura el adaptador de red como «Adaptador puente» para que la máquina virtual tenga acceso a la red local.
  5. Iniciar la máquina virtual:
    • Inicia la máquina virtual y espera a que Home Assistant se configure.
    • Accede a Home Assistant desde tu navegador usando la dirección IP de la máquina virtual y el puerto 8123.

2. Usar Docker

Otra opción es ejecutar Home Assistant en un contenedor Docker. Aquí tienes los pasos básicos:

  1. Instalar Docker:
    • Ve a la página de Docker y descarga Docker Desktop para tu sistema operativo.
    • Instala Docker siguiendo las instrucciones del instalador.
  2. Ejecutar Home Assistant en Docker:
    • Abre una terminal y ejecuta el siguiente comando para descargar y ejecutar Home Assistant:docker run -d --name homeassistant --restart=unless-stopped -p 8123:8123 -v /path/to/your/config:/config --network=host ghcr.io/home-assistant/home-assistant:stable
    • Reemplaza /path/to/your/config con la ruta donde quieres almacenar la configuración de Home Assistant.
  3. Acceder a Home Assistant:
    • Abre tu navegador y ve a http://localhost:8123 para acceder a Home Assistant.

3. Instalar Home Assistant Core

También puedes instalar Home Assistant Core directamente en tu sistema operativo usando Python. Aquí tienes los pasos básicos:

  1. Instalar Python:
    • Asegúrate de tener Python 3.8 o superior instalado en tu PC.
  2. Crear un entorno virtual:
    • Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos:python3 -m venv homeassistant cd homeassistant source bin/activate
  3. Instalar Home Assistant Core:
    • Con el entorno virtual activado, instala Home Assistant Core:pip install homeassistant
  4. Iniciar Home Assistant:
    • Ejecuta Home Assistant:hass
  5. Acceder a Home Assistant:
    • Abre tu navegador y ve a http://localhost:8123 para acceder a Home Assistant.

ACCESO SIN HOMEASSISTANT AL ESPHOME

Puedes capturar las medidas devueltas desde el interfaz web de ESPHome para después olvidarnos de Home Assistant. Veamos las opciones:

1. Usar el Servidor Web de ESPHome

ESPHome permite configurar un servidor web en el dispositivo, desde el cual puedes acceder a los datos de los sensores. Aquí tienes los pasos básicos:

  1. Configurar el servidor web en ESPHome: Asegúrate de tener la siguiente configuración en tu archivo YAML de ESPHome:web_server: port: 80
  2. Acceder al servidor web:
    • Una vez que el dispositivo esté configurado y conectado a tu red WiFi, abre un navegador web.
    • Ingresa la dirección IP del dispositivo en la barra de direcciones (por ejemplo, http://192.168.1.74).
    • Verás una página con los datos de los sensores configurados.

2. Usar Solicitudes HTTP (Webhooks)

Puedes configurar ESPHome para enviar datos a un servidor externo mediante solicitudes HTTP. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

  1. Configurar el sensor para enviar datos: Añade la siguiente configuración a tu archivo YAML de ESPHome:http_request: url: http://tu-servidor.com/endpoint method: POST headers: Content-Type: application/json body: '{"temperature": "{{ temperature }}", "humidity": "{{ humidity }}"}'
  2. Configurar una automatización para enviar los datos:automation: - alias: "Enviar datos del sensor" trigger: platform: time at: '00:00:00' action: - http_request.post: url: http://tu-servidor.com/endpoint json: temperature: !lambda 'return id(temperature).state;' humidity: !lambda 'return id(humidity).state;'

3. Usar MQTT

Otra opción es usar MQTT para enviar los datos a un broker MQTT, desde donde puedes capturarlos con otros servicios o aplicaciones.

  1. Configurar MQTT en ESPHome: Añade la siguiente configuración a tu archivo YAML de ESPHome:mqtt: broker: "192.168.1.10" username: "usuario" password: "contraseña"
  2. Configurar los sensores para publicar en MQTT:sensor: - platform: dht pin: 4 temperature: name: "Temperature" state_topic: "home/sensor/temperature" humidity: name: "Humidity" state_topic: "home/sensor/humidity"

4. Usar Node-RED

Node-RED es una herramienta de programación visual que puede capturar y procesar datos de ESPHome mediante HTTP o MQTT.

  1. Instalar Node-RED:
    • Puedes instalar Node-RED en tu PC o en un servidor.
    • Configura un flujo para recibir datos de ESPHome mediante HTTP o MQTT.
  2. Configurar un nodo HTTP o MQTT en Node-RED:
    • Configura un nodo HTTP para recibir datos desde ESPHome.
    • Configura un nodo MQTT para suscribirse a los temas de los sensores de ESPHome.

Estas son algunas formas de capturar medidas desde el interfaz web de ESPHome sin tener instalado Home Assistant.

MANERA DE CAPTURAR LOS DATOS DE MEDIDA DESDE PYTHON

Ya que tenemos el servidor web de ESPHome configurado y funcionando, puedes recuperar los datos de las medidas en tiempo real y guardarlos en un fichero utilizando un script en Python. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

Paso 1: Instalar las Dependencias

Primero, asegúrate de tener Python instalado en tu PC. Luego, instala las bibliotecas necesarias:

pip install requests

Paso 2: Crear el Script en Python

Crea un archivo llamado recuperar_datos.py y añade el siguiente código:

import requests
import time
import csv

# URL del servidor web de ESPHome
url = "http://192.168.1.74"

# Ruta del fichero CSV donde se guardarán los datos
csv_file = "medidas.csv"

# Función para recuperar los datos del servidor web
def obtener_datos():
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("Error al obtener los datos")
        return None

# Función para guardar los datos en un fichero CSV
def guardar_datos(datos):
    with open(csv_file, mode='a', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow([
            time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
            datos.get("Current"),
            datos.get("Energy"),
            datos.get("Frequency"),
            datos.get("Humidity"),
            datos.get("Power"),
            datos.get("Power Factor"),
            datos.get("Temperature"),
            datos.get("Voltage")
        ])

# Encabezados del fichero CSV
with open(csv_file, mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow([
        "Timestamp", "Current", "Energy", "Frequency", "Humidity", "Power", "Power Factor", "Temperature", "Voltage"
    ])

# Bucle para recuperar y guardar los datos periódicamente
while True:
    datos = obtener_datos()
    if datos:
        guardar_datos(datos)
    time.sleep(60)  # Esperar 60 segundos antes de la siguiente lectura

Paso 3: Ejecutar el Script

Ejecuta el script en tu terminal:

python recuperar_datos.py

Este script hará lo siguiente:

  1. Obtener los datos del servidor web de ESPHome.
  2. Guardar los datos en un fichero CSV con un timestamp.
  3. Repetir el proceso cada 60 segundos.