ecossistema para unir IoT, automação elétrica (SEP), engenharia de software e inteligência de dados.

Com Node-RED, n8n, Python, JS e PySide6, tem as 4 camadas: hardware + middleware + software + IA.

Link de Referencia: https://randomnerdtutorials.com/esp32-mqtt-publish-ds18b20-temperature-arduino/

⚙️ 1. Camada IoT / SEP (campo físico)

Objetivo: monitorar e controlar variáveis elétricas reais ou simuladas

Projetos:

1. Monitor de Tensão e Corrente via ESP32

   • Leitura via sensores SCT-013 e divisor resistivo.
   • Envio MQTT para Node-RED ou FastAPI.
   • Banco: InfluxDB (para séries temporais) ou PostgreSQL.
   • Relatórios diários automáticos (.pdf) enviados via n8n.

2. Painel de Supervisão SEP

   • Interface feita em PySide6 mostrando o diagrama unifilar.
   • Atualização em tempo real com dados MQTT/WebSocket.
   • Simulação de manobras: abrir/fechar disjuntores → loga no banco.

3. Simulador de Fluxo de Potência com Anarede + Python

   • Executa casos de 16 barras e coleta resultados.
   • Gera gráficos em matplotlib + relatório em PDF.
   • Envio automático via e-mail com n8n.
   • Pode virar seu “Anarede Cloud” pessoal.

🧠 2. Camada Middleware (Node-RED + n8n + FastAPI)

Objetivo: Orquestrar automações e fluxos entre dispositivos, banco e IA.

Projetos:

1. Plataforma de Monitoramento IoT

   • Node-RED recebe dados via MQTT → salva no Supabase.
   • n8n gera relatório .pdf diário e envia e-mail com gráfico.
   • Painel web em React mostrando status em tempo real.

2. Sistema de Alarmes Inteligentes SEP

   • Node-RED detecta eventos (ex: tensão fora do limite).
   • n8n envia alerta no Telegram ou e-mail.
   • Logs centralizados no banco + PDF semanal de ocorrências.

3. Gateway Python ↔ Node-RED

   • Python coleta dados do SEP (via API do ONS ou simulação).
   • Node-RED processa e alimenta dashboards.
   • FastAPI serve API REST para consumo por apps externos.

🧩 3. Camada de Aplicações (PySide6 e WebApps)

Objetivo: visualização, análise e controle de processos.

Projetos:

1. Dashboard PySide6 Integrado

   • GUI que mostra gráficos (PyQtGraph), status dos sensores e alarmes.
   • Botão de “Gerar Relatório” → PDF com dados e gráficos → envio automático via e-mail.
   • Banco: SQLite local ou Supabase remoto.

2. App Web de Gestão de Energia (React + FastAPI)

   • Tela de histórico de medições, alarmes e consumo.
   • Exportar PDF e enviar via e-mail com n8n.
   • Login multiusuário (cada cliente com seu painel energético).

3. Analisador SEP Inteligente

   • PySide6 + Python.
   • Lê arquivos ANAREDE/ANAFAS, extrai dados, calcula fluxo e estabilidade.
   • Gera relatório técnico automatizado em PDF.

📊 4. Automação e IA de Apoio

Objetivo: aprendizado de padrões e diagnósticos.

Projetos:

1. Predição de Sobrecarga de Linhas

   • Modelo ML em Python (Scikit-learn) treinado com dados simulados.
   • Node-RED e n8n integram inferência e alarmes automáticos.

2. Assistente SEP (voz/texto)

   • Chatbot (FastAPI + GPT API) que responde sobre fluxos de potência e manobras.
   • Integração com Node-RED para executar ações reais no sistema.

3. Análise Automática de PDFs Técnicos

   • Script Python que lê relatórios do ONS (PDF), extrai tabelas e plota gráficos.
   • n8n automatiza o envio de resumos por e-mail toda segunda-feira.

🧱 5. Estrutura de Banco de Dados sugerida

🚀 Caminho sugerido (ordem de execução)

1. Montar broker MQTT + Node-RED
2. Criar 1 sensor real (ESP32) → enviar dados
3. Salvar no banco via FastAPI
4. Visualizar via PySide6 GUI
5. Automatizar relatório PDF + e-mail com n8n
6. Adicionar IA preditiva
7. Publicar tudo em site “SEP para Leigos” com dashboard interativo

Quer que eu monte um roteiro de desenvolvimento prático (tipo um plano semanal de execução com milestones e repositórios base) pra você começar o ecossistema IoT + SEP + Node-RED + PySide6 + FastAPI + PDF Automation? Posso estruturar com foco em aprendizado, automação e portfólio profissional.