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Tageswerte aus ShellyPm1Plus

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  • M Offline
    M Offline
    musicnrw
    schrieb am zuletzt editiert von
    #1

    Hallo zusammen,
    ich habe ein Balkonkraftwerk installiert und einen ShellyPm1Plus an der Netzleitung installiert, um die Leistung zu messen. Die Werte greife ich im ioBroker über den Shelly-Adapter ab. Das funktioniert für die aktuelle Leistung problemlos.
    Ich schaffe es aber nicht, die für einen jeweiligen Tag produzierten Summen im Grafana darzustellen.
    Mit folgendem Code in Grafana wird jeder neue Tag mit der Summe der vorherigen Tage gestartet, d.h. es ist eine gesamte Aufsummierung aller bisher erzielten Erträge:

    import "timezone"
    option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
    from(bucket: "iobroker")
    |> range(start: -30d)
      |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Energie_Summe_Sued")
      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
      |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: false, timeSrc: "_start")
    

    Wie kann ich das verändern, damit er an jedem neuen Tag bei 0 startet und bis 23:59 die Werte aufsummiert?

    Danke Euch!

    Marc BergM 1 Antwort Letzte Antwort
    0
    • M musicnrw

      Hallo zusammen,
      ich habe ein Balkonkraftwerk installiert und einen ShellyPm1Plus an der Netzleitung installiert, um die Leistung zu messen. Die Werte greife ich im ioBroker über den Shelly-Adapter ab. Das funktioniert für die aktuelle Leistung problemlos.
      Ich schaffe es aber nicht, die für einen jeweiligen Tag produzierten Summen im Grafana darzustellen.
      Mit folgendem Code in Grafana wird jeder neue Tag mit der Summe der vorherigen Tage gestartet, d.h. es ist eine gesamte Aufsummierung aller bisher erzielten Erträge:

      import "timezone"
      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
      from(bucket: "iobroker")
      |> range(start: -30d)
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Energie_Summe_Sued")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, createEmpty: false, timeSrc: "_start")
      

      Wie kann ich das verändern, damit er an jedem neuen Tag bei 0 startet und bis 23:59 die Werte aufsummiert?

      Danke Euch!

      Marc BergM Online
      Marc BergM Online
      Marc Berg
      Most Active
      schrieb am zuletzt editiert von Marc Berg
      #2
      import "timezone"
      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
      from(bucket: "iobroker")
      |> range(start: -30d)
      |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Energie_Summe_Sued")
      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
      |> difference()
      |> aggregateWindow(every: 1d,fn:sum,timeSrc: "_start",createEmpty:false)
      

      oder

      import "timezone"
      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
      from(bucket: "iobroker")
      |> range(start: -30d)
      |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Energie_Summe_Sued")
      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
      |> aggregateWindow(every: 1d,fn:last,timeSrc: "_start",createEmpty:false)
      |> difference()
      

      Die erste Variante ist schneller, die zweite intuitiver zu verstehen.

      NUC10I3+Ubuntu+Docker+ioBroker+influxDB2+Node Red+EMQX+Grafana

      Pi-hole, Traefik, Checkmk, Conbee II+Zigbee2MQTT, ESPSomfy-RTS, LoRaWAN

      Benutzt das Voting im Beitrag, wenn er euch geholfen hat.

      M 1 Antwort Letzte Antwort
      0
      • Marc BergM Marc Berg
        import "timezone"
        option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
        from(bucket: "iobroker")
        |> range(start: -30d)
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Energie_Summe_Sued")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
        |> difference()
        |> aggregateWindow(every: 1d,fn:sum,timeSrc: "_start",createEmpty:false)
        

        oder

        import "timezone"
        option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
        from(bucket: "iobroker")
        |> range(start: -30d)
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Energie_Summe_Sued")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
        |> aggregateWindow(every: 1d,fn:last,timeSrc: "_start",createEmpty:false)
        |> difference()
        

        Die erste Variante ist schneller, die zweite intuitiver zu verstehen.

        M Offline
        M Offline
        musicnrw
        schrieb am zuletzt editiert von
        #3

        Super, vielen Dank, Marc!!!

        1 Antwort Letzte Antwort
        0

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