Neuer ioBroker-Blog online: Monatsrückblick März/April 2026

[docadams]

Hallo,
das ist eine Frage an die Methematiker und Statistiker.

Ich möchte den Ladeverlust an der Wallbox in meine Berechnungen einbeziehen.
Die Formel sollte lauten
((Diff.Wallbox)-(Diff.Auto)) / (Diff.Wallbox)
Oder?

Aber meine eigentliche Frage geht nach der Glättung der einzelnen Ladevorgängen. Das ist etwas sprunghaft und wohl auch von der Außentemperatur abhängig.

Ich denke mal, eine Art Mittelwert der letzten 5 Ladungen könnte gut hinkommen und den Trend Winter- zu Sommerwerten gerecht werden.

Nur wie glätte ich das?
Um mir nicht immer die letzten 5 Werte merken zu müssen, habe ich folgende Idee:

• Ich nehme zunächst erstmals einen realistischen Startwert (z.B. 10%)
• multipliziere den mit 5
• addiere dazu den nach einer Ladung tatsächlich ermittelten Messwert
• und dividiere das wieder durch 6
  Das Ergebnis wäre dann der neue Startwert bei der nächsten Ladung.

Langfristig sollte das doch grobe Ausreißer ausschließen und im Trend doch berücksichtigen, das vermutlich im Winter der Ladeverlust größer ist als im Sommer Oder habe ich da einen Denkfehler, der womöglich den Wert irgendwie aufschaukelt?

[Asgothian]

@docadams

Prinzipiell ist das durchaus ok. Allerdings ist die vorhandene Glättung deutlich stärker als von Dir erwartet. Insbesondere wird eine singuläre Spitze deinen Wert für eine längere Zeit beeinflussen. Mit einem Aufschaukeln rechne ich da eher nicht.

Wie gut das ganze funktioniert hängt dabei auch deutlich davon ab wie gross die Schwankungen wirklich sind.

Für mich stellt sich die Frage warum Du dir nicht die letzten 5 Werte merken magst ? Letztendlich kannst du das in JS recht einfach als Array realisieren, welches Du in einen DP schreibst, so das du nicht mit 5 Variablen jonglieren musst.

Alternativ kannst Du das ganze auch per Grafana realisieren. Einfach jeden Wert sichern und dann in Grafana (ich denke mit ECharts geht das auch) jeweils den Durchschnittswert der letzten 5 Messwerte darstellen.

A.

[docadams]

Vielen Dank.
Wenn es zu stark glättet, könnte ich den Faktor 5 verkleinern, oder?

Ich habe noch keine großen Erfahrungen mit den Ladeverlusten, weil ich zZ zu selten lade. Seit ich das überhaupt beobachte, hatte ich schon mal 15% Ladeverlust, und letztens 2%. Das finde ich als recht große Spreizung.
Es könnte an der Außentemperatur oder auch an der Lademenge liegen. Oder wahrscheinlich an allem.
Die 2% traten auf bei 22°C und 85% Aufladung. Deshalb möchte ich später mal noch eine Wichtung nach Lademenge einbauen. Aber erst später.
Wie gesagt, ich kann nicht jeden Tag eine Messung machen ;-)

Warum ich es nicht in JS mit einem Array realisiere? Ganz einfach, weil ich es nicht kann. Deshalb hatte ich mir das ja mit dem Faktor Überlegt.
Meine Grafiken realisiere ich mit FLOT und Grafana möchte ich nicht zusätzlich reinbringen, der Raspi ist jetzt schon stark am Limit.

[Asgothian]

@docadams

das mit dem Glätten ist so einfach nicht abzustellen. Letztendlich bleibt das Problem das eine einmal eingebrachte Störung eben nicht irgendwann "heraus" ist.

Anbei (hinter dem Spoiler) mal etwas Excel Zahlensumpf. Ausgehend von 10% Sollverlust habe ich mal aufgetragen wie sich der Durchschnitt entwickelt wenn es einen einzelnen Event von 100% Verlust, 2 % Verlust oder 18% Verlust gibt,

Spoiler

Werte	Formel	Gleit.	Werte	Formel	Gleit.	Werte	Formel	Gleit
100	25.0	28	2	8.7	9.6	18	11.3	11.6
10	22.5	28	10	8.9	9.6	10	11.1	11.6
10	20.4	28	10	9.1	9.6	10	10.9	11.6
10	18.7	28	10	9.2	9.6	10	10.8	11.6
10	17.2	28	10	9.4	9.6	10	10.6	11.6
10	16.0	10	10	9.5	10	10	10.5	10
10	15.0	10	10	9.6	10	10	10.4	10
10	14.2	10	10	9.6	10	10	10.4	10
10	13.5	10	10	9.7	10	10	10.3	10
10	12.9	10	10	9.7	10	10	10.3	10
10	12.4	10	10	9.8	10	10	10.2	10
10	12.0	10	10	9.8	10	10	10.2	10
10	11.7	10	10	9.9	10	10	10.1	10
10	11.4	10	10	9.9	10	10	10.1	10
10	11.2	10	10	9.9	10	10	10.1	10
10	11.0	10	10	9.9	10	10	10.1	10
10	10.8	10	10	9.9	10	10	10.1	10
10	10.7	10	10	9.9	10	10	10.1	10
10	10.6	10	10	9.9	10	10	10.1	10
10	10.5	10	10	10.0	10	10	10.0	10

Wegen des Skriptes für den gleitenden Durchschnitt anbei eine Lösung in Blockly, mit (hoffentlich) hinreichend vielen Kommentaren das Du es nachbauen kannst. Wichtig ist das du das Skript wirklich nur mit dem ermittelten Ladeverlust am Ende des Ladens triggerst, und nicht zwischendurch, da ansonsten zu viele Werte da rein kommen.

Die Anzahl der Messwerte für den gleitenden Durchschnitt ist in der "if" Bedingung hinterlegt. Wenn Du die 5 durch einen höheren oder niedrigeren Wert ersetzt bekommst du mehr oder weniger geglättete Werte.

A.
(Edit: Im Blockly war noch ein Fehler)

[paul53]

@asgothian sagte: für den gleitenden Durchschnitt anbei eine Lösung in Blockly

Alternativ:

[Asgothian]

@paul53

Nette Version. Ich hab wahrscheinlich eine ältere version des JS Adapters - mir fehlt der "Mittelwert der Liste" Baustein :)

A.

[paul53]

@asgothian sagte: mir fehlt der "Mittelwert der Liste" Baustein

Wirklich (JS 5.1.3 unter Mathematik)?

[Asgothian]

@paul53 Ah.. da hatte ich nicht geschaut. Ich hatte den bei den Listen Bausteinen gesucht. Wieder was gelernt.

[docadams]

Vielen Dank euch beiden.
Der Datenpunke JSON-Liste, ist das ein Punkt Datenpunkt mit dem Typ Werteliste und was muss ich in meinem Fall für Max und Minimalwert einsetzen?
Kann ich das als eine Art Spalte verstehen? Und da ich nur eine Größe (bei mir Ladeverlust) habe, reicht als Max die 1, oder gar 0?

[paul53]

@docadams sagte: Der Datenpunke JSON-Liste, ist das ein Punkt Datenpunkt mit dem Typ Werteliste und was muss ich in meinem Fall für Max und Minimalwert einsetzen?

Nein, das muss ein Datenpunkt vom Typ "Zeichenkette" sein ohne Min und Max.