SONOFF NSPanel mit Lovelace UI

Armilar

Was steht denn im erzeugten Datenpunkt drin? Sollte ja eigentlich ein etwas längerer String (wie gestern als Beispiel abgebildet) sein. Der Info-Alias kann doch einen String verarbeiten!

Bei mir steht unter der Zeile ein "any" = kann alles aufnehmen und role=state . Das wäre auch perfekt!

Oder hat der Alias noch keine Daten bekommen?

Sieht dann im alias.0. auch super aus:

Winnipuuh

@armilar
Das steht bei mir auch

Armilar

@winnipuuh

Dann zeige mal den Inhalt des Datenpunktes

EDIT: War parallel

Sieht doch eigentlich ganz gut aus. Was macht das Panel draus?

P.S.: Falls das Balkendiagramme (cardChart) werden sollen, brauchst du aber ein anderes Script. Die arbeitet nicht mit Koordinaten.

Falls es Linien-Diagramme (cardLChart) werden sollen, dann ist das Script (wie gestern gepostet) korrekt.

Winnipuuh

@armilar
So sieht mein Log der querry aus:

Der Datenpunkt hat folgenden Inhalt:

0^11:00+60+120+180+240^15:00+300+360+420+480^19:00+540+600+660+720^23:00+780+840+900+960^03:00+1020+1080+1140+1200^07:00+1260+1320+1380~NaN:NaN~NaN:NaN

Winnipuuh

@armilar said in SONOFF NSPanel mit Lovelace UI:

t doch eigentlich ganz gut aus. Was macht das Panel draus?

Hab CardLChart drin

let CardChartExample = <PageChart>
{
    'type': 'cardLChart',
    'heading': 'Strom Verbrauch',
    'useColor': true,
    'items': [<PageItem>{ 
                id: 'alias.0.NSPanel.1.CardChart.Verbrauch', 
                yAxis: 'Leistung [kW]', 
                yAxisTicks: [100,110,120,130,140,150,160,170,180,190,200,210,220,230,240,250],
                onColor: Yellow
             }]
};

Armilar

@winnipuuh

Der erste Teil ist die X-Achse:
0^11:00+60+120+180+240^15:00+300+360+420+480^19:00+540+600+660+720^23:00+780+840+900+960^03:00+1020+1080+1140+1200^07:00+1260+1320+1380

im Zweite Teil sollten die Koordinaten stehen
~NaN:NaN~NaN:NaN

~X1:Y1~X2:Y2
Da sind aber keine Daten (NaN) drin...

Für eine saubere Darstellung müsstest du dann die yAxisTicks aktuell zwischen 100 =10,0 und 250=25,0 noch anpassen.
Aber zunächst sollte da kein NaN drin stehen.

Gab es im gewählten Zeitraum (letzte 24h) keine Daten?

Winnipuuh

@armilar
Doch Daten werden vom Sensor alle 6 sec. aktualisiert. Das sind Verbrauchsdaten vom EVU.

Armilar

@winnipuuh

Hast du Grafana oder etwas, das dir ein SQL-Statement für diesen Datenpunkt zusammenbauen kann?

Winnipuuh

@armilar
Ja

SELECT mean("value") FROM "0_userdata.0.Strom_Berechnung.Strom" WHERE $timeFilter GROUP BY time($__interval) fill(null)

Armilar

@winnipuuh

https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.8/query_language/explore-data/

Zur Beschreibung sehe ich im SQL-Statement keine Fehler. Ist

const InfluxInstance = 'influxdb.0';

die richtige Instanz?

Das einzige was ich da als Unterschied sehe ist die Sortierung.

Die kannst du ja mal rausnehmen:

let query = ['SELECT mean("value") ',
                  'FROM "' + obj.id + '" ', 
                  'WHERE time >= now() - ' + numberOfHoursAgo + 'h and time <= now() ',
                  'GROUP BY time(' + numberOfHoursAgo + 'h)'].join('');

Ansonsten kann ich bei Influx 1.8 leider nicht unterstützen. Da bräuchtest du jemanden, der ebenfalls eine alte Influx hat.

EDIT:
Doch, mir ist da etwas aufgefallen:
Du verwendest die falschen Datenpunkte

hier gehst du in die Abfrage mit mqtt.0.openWB.evu.W

und im Grafana greifst du auf 0_userdata.0.Strom_Berechnung.Strom zu.

Wenn das so wäre, dann ist das ein böser Fehler , falls mqtt.0.openWB.evu.W nicht in der Influx enthalten wäre.

EDIT 2: Ändere den Datenpunkt im JS-Script mal von mqtt.0.openWB.evu.W auf 0_userdata.0.Strom_Berechnung.Strom

Winnipuuh

@armilar
Das habe ich gerade geändert daran liegt es nicht. Dachte das ich zuwenige Daten in der mqtt habe daher hab ich es getauscht sorry für die Verwirrung

Die Instanz ist richtig:

Hab die query getauscht leider hat das auch nichr funktioniert

LG
Winnipuuh

Armilar

@winnipuuh

Das Statement findet 2 Werte aber kommt mit einem Fehler zurück...

Eventuell findet jemand anderes mit einer Influx 1.8 den Fehler... Kann da nicht weiter unterstützen.

Winnipuuh

@armilar Kein Problem trotzdem Danke für deine Unterstützung ist echt ein Tolles Projekt

bean

@armilar Bin auch auf der Suche nach dem korrekten Statement für die Influx-Abfrage, deshalb noch kurz eine Bitte zur Unterstützung:

Wie sieht denn ein Beispiel-Result der Flux-Abfrage unter Influx 2.6 aus?

Mit dem Ergebnis meiner Abfrage

{'result':[[{'mean':14.65,'ts':1675166400000},{'mean':14.024999999999999,'ts':1675162800000},{'mean':13.4,'ts':1675159200000},{'mean':13.3,'ts':1675155600000},{'mean':13.350000000000001,'ts':1675152000000},{'mean':13.55,'ts':1675148400000},{'mean':13.7,'ts':1675144800000},{'mean':13.850000000000001,'ts':1675141200000},{'mean':14,'ts':1675137600000},{'mean':14.2,'ts':1675134000000},{'mean':14.350000000000001,'ts':1675130400000},{'mean':14.5,'ts':1675126800000},{'mean':14.5,'ts':1675123200000},{'mean':14.6,'ts':1675119600000},{'mean':14.850000000000001,'ts':1675116000000},{'mean':15,'ts':1675112400000},{'mean':15.25,'ts':1675108800000},{'mean':15.55,'ts':1675105200000},{'mean':15.8,'ts':1675101600000},{'mean':16.375,'ts':1675098000000},{'mean':16.7,'ts':1675094400000},{'mean':16.099999999999998,'ts':1675090800000},{'mean':14.9,'ts':1675087200000},{'mean':13.944444444444443,'ts':1675083600000},{'mean':13.6,'ts':1675080000000}]],'ts':1675167842420,'error':null}

fängt der Rest des Scripts dann nichts an, weshalb auch immer nur NaN kommt

Armilar

@bean

Beispiel Result aus Influx 2.6:

{'result':[[{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':2670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T14:00:00Z','_value':21.63,'ts':1675087200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':6270089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T15:00:00Z','_value':21.39,'ts':1675090800000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':9870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T16:00:00Z','_value':21.33,'ts':1675094400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':13470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T17:00:00Z','_value':21.28,'ts':1675098000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':17070089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T18:00:00Z','_value':21.4,'ts':1675101600000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':20670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T19:00:00Z','_value':21.58,'ts':1675105200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':24270089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T20:00:00Z','_value':21.36,'ts':1675108800000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':27870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T21:00:00Z','_value':21.39,'ts':1675112400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':31470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T22:00:00Z','_value':21.4,'ts':1675116000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':35070089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-30T23:00:00Z','_value':21.63,'ts':1675119600000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':38670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T00:00:00Z','_value':21.11,'ts':1675123200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':45870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T02:00:00Z','_value':20.5,'ts':1675130400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':49470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T03:00:00Z','_value':20.29,'ts':1675134000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':53070089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T04:00:00Z','_value':20.15,'ts':1675137600000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':56670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T05:00:00Z','_value':19.91,'ts':1675141200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':60270089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T06:00:00Z','_value':19.72,'ts':1675144800000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':63870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T07:00:00Z','_value':20.5,'ts':1675148400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':67470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T08:00:00Z','_value':20.6,'ts':1675152000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':71070089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T09:00:00Z','_value':20.69,'ts':1675155600000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':74670089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T10:00:00Z','_value':20.85,'ts':1675159200000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':78270089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T11:00:00Z','_value':20.88,'ts':1675162800000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':81870089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T12:00:00Z','_value':20.78,'ts':1675166400000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':85470089205459,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T13:00:00Z','_value':19.88,'ts':1675170000000},{'result':'_result','table':0,'_field':'value','_measurement':'deconz.0.Sensors.41.temperature','_rtime':86400000000000,'_start':'2023-01-30T13:15:29.910794541Z','_stop':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_time':'2023-01-31T13:15:29.910794541Z','_value':19.72,'ts':1675170929910}]],'ts':1675170914591,'error':null}

im else Zweig

// show result
            if (Debug) console.log(result);
            let numResults = result.result.length;
            for (let r = 0; r < numResults; r++) 
            {
                let list = []
                let numValues = result.result[r].length;

                for (let i = 0; i < numValues; i++) 
                {
                    let time = Math.round(result.result[r][i]._rtime/1000/1000/1000/60);
                    let value = Math.round(result.result[r][i]._value * 10);
                    list.push(time + ":" + value);
                }

                coordinates = list.join("~");

                if (Debug) console.log(coordinates);
            }

müssten demnach auch die Felder angepasst werden

_rtime kommt als ts
_value kommt als mean

JSON aus Influx 2.6

{
   "result":[
      [
         {
            "result":"_result",
            "table":0,
            "_field":"value",
            "_measurement":"deconz.0.Sensors.41.temperature",
            "_rtime":1305864430179,
            "_start":"2023-01-30T13:38:14.135569821Z",
            "_stop":"2023-01-31T13:38:14.135569821Z",
            "_time":"2023-01-30T14:00:00Z",
            "_value":21.63,
            "ts":1675087200000
         },

JSON aus Influx 1.8

{
   "result":[
      [
         {
            "mean":14.65,
            "ts":1675166400000
         },

Was passiert denn, wenn du statt "history.0" im folgenden Script "influx.0" nimmst?

https://github.com/joBr99/nspanel-lovelace-ui/wiki/ioBroker-Card-Definitionen-(Seiten)#javascript-für-history-adapter

bean

@armilar said in SONOFF NSPanel mit Lovelace UI:

müssten demnach auch die Felder angepasst werden

_rtime kommt als ts
_value kommt als mean

cool danke, da bin ich dann schon nahe dran - welche Zeiteinheit braucht das LChart denn? Scheinbar unterscheiden sich ts und rtime doch ganz deutlich, ts ist ja in mikrosekunden seit Unix Epoch, und rtime dürfte irgendwie das Datum sein?

@armilar said in SONOFF NSPanel mit Lovelace UI:

Was passiert denn, wenn du statt "history.0" im folgenden Script "influx.0" nimmst?
https://github.com/joBr99/nspanel-lovelace-ui/wiki/ioBroker-Card-Definitionen-(Seiten)#javascript-für-history-adapter

Da kommt ein Warning:
(EDIT: es müsste "console.log" statt "console.info" heißen, dann ist das Warning weg)

javascript.0 (188) TypeError: console.info is not a function at Object.cb (script.js.common.NSPanel.LChartTest_History:6994:28) at change (/opt/iobroker/node_modules/@iobroker/js-controller-adapter/build/lib/adapter/adapter.js:5291:71) at Immediate._onImmediate (/opt/iobroker/node_modules/@iobroker/db-states-redis/lib/states/statesInRedisClient.js:322:37) at processImmediate (node:internal/timers:466:21)

Aber das Ergebnis sieht nicht schlecht aus:

0^14:00+60+120+180+240^18:00+300+360+420+480^22:00+540+600+660+720^02:00+780+840+900+960^06:00+1020+1080+1140+1200^10:00+1260+1320+1380~0:138~23:142~62:152~100:160~139:166~177:165~216:165~255:161~293:158~332:156~370:156~409:153~447:150~486:149~525:148~563:146~602:145~640:145~679:145~717:144~756:142~795:142~833:140~872:139~910:138~949:137~987:136~1026:135~1065:135~1103:133~1142:133~1180:134~1219:139~1257:145~1296:154~1335:155~1373:150~1427:150

Kann nur leider nicht testen, weil das Panel nicht in Reichweite ist.
Und wenn das funktioniert, bräuchte man ja überhaupt kein anderes Script für influxdb?

Armilar

@bean

Hab's mal für dich getestet

yAxisTicks: [50,100,150,200,250],

Wenn du sagst dass, das deinen Werten entspricht...

Du hast jetzt history.0 gegen influx.0 zu einer Influx 1.8 ausprobiert?

bean

@armilar said in SONOFF NSPanel mit Lovelace UI:

Hab's mal für dich getestet

Ja, das sieht sehr gut aus, Danke!

Du hast jetzt history.0 gegen influx.0 zu einer Influx 1.8 ausprobiert?

Ja, um genau zu sein: influxdb.0
Ich war ja sogar schonmal auf Influx 2.6, aber die Performance war bei 1.8 deutlich besser, vor allem bei sehr vielen Punkten bei großen Zeiträumen.

Armilar

@bean

cardChart und cardLChart mit InfluxDB 1.8 gelöst

Ja, dann wäre das die Lösung...

Also für influxDB 1.8 können die history.0 JS-Scripte:

verwendet werden. Unter Instanz (in den Scripten aktuell history.0.) muss lediglich influxdb.0. bzw eine verwendete Instanznummer eingetragen werden influxdb.X..

Wäre interessant, wenn es noch jemand mit dem SQL-Adapter testen könnte...

Armilar

@bean

Ja, um genau zu sein: influxdb.0
Ich war ja sogar schonmal auf Influx 2.6, aber die Performance war bei 1.8 deutlich besser, vor allem bei sehr vielen Punkten bei großen Zeiträumen.

Ich habe den Unterschied nie gemessen, aber es kann durchaus sein , dass die Influx 1.8 performanter ist, als die Influx 2.6 bei den Datenmengen im Result (Faktor 5 an Werten) ...

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