EcoWatts
Desarrollé este simulador porque me frustraba no saber qué electrodomésticos disparaban mi factura de luz. Calcula costos y simula estrategias de ahorro en tiempo real.
El Problema real
Noté que la mayoría de nosotros pagamos la factura de luz sin tener idea de a dónde se va el dinero. No sabemos si es la heladera vieja o el aire acondicionado lo que está disparando el costo mensual.
Consumo invisible
No tener un desglose de qué aparato consume cuánta energía hace imposible tomar medidas concretas para ahorrar.
Costos impredecibles
Sin herramientas de proyección, las facturas de electricidad resultan sorpresas mensuales que dificultan la planificación financiera del hogar.
Impacto ambiental desconocido
La falta de conciencia sobre el consumo energético personal impide que los usuarios tomen decisiones informadas para reducir su huella de carbono.
Simulación inexistente
No existen herramientas accesibles que permitan simular el impacto de cambiar hábitos de consumo o reemplazar electrodomésticos por opciones más eficientes.
Mi enfoque y Solución
Quería una herramienta rápida y accesible. Decidí crear una aplicación web donde la carga matemática pesada se procesara en un backend en Python, manteniendo el frontend ligero y visual.
Frontend
Interfaz interactiva con HTML5, CSS3 y JavaScript vanilla. Gráficos dinámicos para visualizar el consumo y comparar escenarios de ahorro.
Backend
API construida con Python y Flask, manejando la lógica de cálculo de consumo, proyecciones de ahorro y gestión de perfiles de electrodomésticos.
Infraestructura
PostgreSQL como base de datos relacional para persistencia de datos. Supabase como plataforma backend-as-a-service y Docker para el entorno de desarrollo.
psychology Retos y Trade-offs
- flag Flask sobre Django o FastAPI — Elegí Flask porque quería un backend puro para cálculos matemáticos. El trade-off fue tener que configurar cosas a mano que Django ya trae, pero me permitió mantener el contenedor Docker super ligero.
- flag Apostar por Supabase (BaaS) — El trade-off de elegir Supabase fue acoplarme a su ecosistema, pero a cambio gané velocidad de desarrollo increíble para la autenticación y no tuve que preocuparme por configurar o escalar PostgreSQL manualmente.
- check_circle Cálculos en tiempo real — La lógica de simulación procesa los datos del lado del servidor para garantizar precisión, mientras el frontend actualiza las visualizaciones instantáneamente.
Stack Tecnológico
Python
Lenguaje principal
Flask
Microframework
PostgreSQL
Base de datos
Supabase
BaaS Platform
Docker
Containerización
HTML5
Estructura web
JavaScript
Interactividad
CSS3
Estilos & Diseño
Características Principales
Registro de electrodomésticos
Catálogo completo para registrar cada electrodoméstico con potencia (watts), horas de uso diario y frecuencia semanal para cálculos precisos.
Cálculo de consumo en KWH
Motor de cálculo que convierte los datos de uso en consumo mensual en kilowatts-hora (KWH) y los traduce a costos monetarios según tarifas locales.
Ranking de consumidores
Identificación y visualización de los electrodomésticos que más consumen, permitiendo priorizar acciones de ahorro en los equipos de mayor impacto.
Simulación de ahorro
Herramienta de "qué pasaría si" que permite simular cambios de hábitos o reemplazo de equipos y ver el impacto proyectado en la factura mensual.
Visualización de datos
Gráficos interactivos que muestran la distribución del consumo, comparativas entre períodos y proyecciones de ahorro en formato visual intuitivo.
Proyecciones económicas
Estimaciones de costos mensuales y anuales con desglose por electrodoméstico, permitiendo planificación financiera basada en datos reales de consumo.
Capturas del Proyecto
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Aprendizajes y Resultados
Lo que falló al principio
Al inicio, los gráficos parpadeaban cada vez que el usuario cambiaba un valor porque hacía una llamada a la API completa. Tuve que refactorizar el frontend para mantener el estado local y solo llamar al backend cuando era estrictamente necesario.
Visualización de datos
Aprendí a transformar datos crudos en visualizaciones significativas que comunican información compleja de manera accesible para usuarios no técnicos.
Integración con Supabase
La integración con Supabase amplió mi experiencia con plataformas BaaS, autenticación serverless y políticas de seguridad a nivel de base de datos.
¿Te interesa este proyecto?
Si te interesa ver cómo estructuré la lógica matemática en Python o cómo lo integré con Supabase, echa un vistazo al código o hablemos.