EV Cost & Charge Optimizer
Application d'analyse et d'optimisation des coûts de recharge pour véhicule électrique (MG S5 EV) en fonction des réseaux, abonnements et conditions réelles d'utilisation.
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💡 Contexte & Objectif
Après la transition vers une MG S5 EV, l’objectif du projet est de maîtriser et optimiser l’ensemble des coûts liés à la recharge électrique :
- comparaison des réseaux de recharge (Izivia, Ionity, bornes publiques)
- optimisation des abonnements (ex : Ionity Motion, cartes de recharge)
- analyse du coût réel au km vs ancien véhicule thermique
- anticipation des coûts selon conditions (autoroute, ville, hiver)
L’application sert de cockpit personnel d’analyse énergétique et financière.
🚀 Fonctionnalités principales
🔋 Suivi des sessions de recharge
- Historisation complète des charges AC et DC
- Calcul du coût réel par session (kWh, minutes, frais fixes)
- Suivi du SOC avant / après recharge
💰 Optimisation des coûts
- Comparaison automatique des réseaux de recharge
- Analyse des tarifs selon horaires et abonnements
- Calcul de rentabilité des cartes (Ionity Motion, etc.)
- Simulation de coût avant session
📊 Analyse et dashboards
- Graphiques de consommation et de coûts
- Suivi mensuel des dépenses énergétiques
- Comparaison thermique vs électrique
- Analyse du coût aux 100 km
🔌 Intégrations véhicule & données
- Import SOC via Home Assistant / N8N
- Synchronisation des données de recharge via webhooks
- Centralisation des données multi-sources
📱 Expérience utilisateur
- Application PWA installable
- Utilisation mobile en conditions terrain
- Interface optimisée pour consultation rapide en recharge
🏗️ Architecture technique
Frontend
- React 19 + TypeScript
- TailwindCSS
- Chart.js
- Architecture modulaire orientée composants
Backend
- Supabase (PostgreSQL + Auth + Storage)
- Row Level Security pour isolation des données
- API temps réel via requêtes directes
Automatisation
- N8N pour workflows et enrichissement de données
- Home Assistant pour récupération SOC véhicule
- Webhooks pour synchronisation temps réel
CI/CD & déploiement
- GitHub Actions
- Déploiement automatisé (PWA / web app)
⚡ Cas d’usage principaux
- recharge quotidienne à domicile via Izivia
- recharge rapide économique via Lidl / McDonald’s (Izivia Fast)
- recharge autoroute via Ionity avec abonnement Ionity Motion
- optimisation du coût total de possession du véhicule électrique
🎯 Objectif du projet
Transformer la recharge électrique en un système optimisé et prévisible, en réduisant les coûts grâce à :
- la sélection intelligente des réseaux
- l’usage optimal des abonnements
- la data réelle issue du véhicule
- une vision financière long terme