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Tageswerte aus ShellyPm1Plus
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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!
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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!
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.
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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.
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