Monatsrückblick Januar/Februar 2026 ist online!

[musicnrw]

Ich möchte in Grafana darstellen, welche Einsparung mir die PV-Anlage in Bezug auf die Stromkosten bringt.
Dazu muss ich aus meiner Sicht zwei Szenarien unterscheiden:

1. Es wird gerade weniger Strom erzeugt als ich Verbrauche.
   Dann entspricht die Einsparung dem Nicht-Bezug von x kWh Strom aus dem Netz, wobei x wiederum die Menge (kWh) des von der PV-Anlage erzeugten Stroms ist, multipliziert mit den Strombezugskosten je kWh.
2. Es wird mehr Strom erzeugt als gerade vom Haus verbraucht wird.
   Dann setzt sich die Einsparung aus zwei Teilen zusammen: Zum einen wie unter 1) beschrieben. Dazu kommen aber als zweite Komponenten noch die in’s Netz eingespeisten kWh, multipilziert mit der Einspeisevergütung.
   Meine Frage jetzt: Wie kann ich in Grafana (mit Flux als Query-Sprache) diese Wenn-Dann-Formulierung umsetzen, eben einmal das Szenario nach Fall 1) oder eben nach Fall 2)? Kann ich da die Tranformations-Funktionen in iregndeiner Weise für nutzen? Ich habe schon einiges probiert, aber ich komme nicht zum Ziel.
   Bestimmt bin ich ja nicht der Erste, der das so visualisieren möchte. Kann mir jemand entsprechenden Code und ggfs. die Umsetzung über die Transformations-Funktionen in Grafana überlassen, die ich mit meinen spezifischen Daten/Definitionen anpassen kann?
   Vielen Dank!

[Homoran]

@musicnrw
in Fall1 musst du die durch den Eigenverbrauch fehlende Einspeisevergütung noch gegerechnen.

[Marc Berg]

@musicnrw sagte in Einsparung durch PV-Anlage mit Fall-Unterscheidung:

gerade weniger Strom erzeugt als ich Verbrauche

In der "map" Funktion kann man auch mit "if ...then" Bedingungen arbeiten.

Unter den Annahme, dass sowohl Hausverbrauch als auch Solarertrag in einem Measurement "Energie" zu finden sind und unter Berücksichtigung vom @Homoran s Einwand, kann man das prinzipiell so machen:

strompreis = 0.28 // Beispielwert €/kWh
einspeiseverguetung = 0.08 // Beispielwert €/kWh

from(bucket: "deinBucket")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Energie")
  |> pivot(rowKey:["_time"], columnKey: ["_field"], valueColumn: "_value")
  |> map(fn: (r) => ({
      _time: r._time,
      _measurement: r._measurement,
      PV_Leistung: r.PV_Leistung,
      Hausverbrauch: r.Hausverbrauch,
      einsparung:
        if r.PV_Leistung <= r.Hausverbrauch then
          r.PV_Leistung * strompreis
        else
          (r.Hausverbrauch * strompreis) + ((r.PV_Leistung - r.Hausverbrauch) * einspeiseverguetung)
    })
  )

... ergänzt um ein sinnvolles "aggregateWindow"

[Chrunchy]

@musicnrw Schau dir das Video von @haus-automatisierung an.
https://www.youtube.com/watch?v=rTLQ15Fy85U
Da ist eigentlich alles drin.

[musicnrw]

@marc-berg , vielen Dank für Deine Unterstützung. Hab ich soweit verstanden, nu habe ich die Werte für Hausverbrauch und Ertrag eben nicht in einem Measurement vorhanden sondern getrennt. Wie sieht das dann aus?

[Marc Berg]

@musicnrw sagte in Einsparung durch PV-Anlage mit Fall-Unterscheidung:

Wie sieht das dann aus?

Dann musst du dir die Daten aus zwei Abfragen zusammenbauen. So ähnlich vom Prinzip (ungetestet):

strompreis = 0.28 // €/kWh
einspeiseverguetung = 0.08 // €/kWh

// PV-Leistungsdaten abfragen
pv = from(bucket: "deinBucket")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "PV_Measurement")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "Einspeisung")
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean, createEmpty: false)
  |> rename(columns: {_value: "PV_Einspeisung"})

// Hausverbrauchsdaten abfragen
verbrauch = from(bucket: "deinBucket")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "Verbrauch_Measurement")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "Leistung")
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean, createEmpty: false)
  |> rename(columns: {_value: "Hausverbrauch"})

// Daten zusammenführen
join(
  tables: {pv: pv, verbrauch: verbrauch},
  on: ["_time"]
)
|> map(fn: (r) => ({
    _time: r._time,
    PV_Einspeisung: r.PV_Einspeisung,
    Hausverbrauch: r.Hausverbrauch,
    einsparung:
      if r.PV_Einspeisung <= r.Hausverbrauch then
        r.PV_Einspeisung * strompreis
      else
        (r.Hausverbrauch * strompreis) + ((r.PV_Einspeisung - r.Hausverbrauch) * einspeiseverguetung)
  })
)

Das "PV_Leistung" oben war falsch, es sollte "Einspeisung" lauten. Das sollte aber selbsterklärend sein.

[musicnrw]

@marc-berg, das "pv=...." macht anscheinend Probleme. Der Query-Editor bringt die Meldung "invalid: error in query specification while starting program: this Flux script returns no streaming data. Consider adding a "yield" or invoking streaming functions directly, without performing an assignment"

[Marc Berg]

@musicnrw sagte in Einsparung durch PV-Anlage mit Fall-Unterscheidung:

das "pv=...." macht anscheinend Probleme.

Ich kenne weder deine angepasste Query noch die zugrunde liegenden Daten. Wie soll man da helfen?

[musicnrw]

@marc-berg, ich habe Deinen vorherigen Code genommen und natürlich das Bucket und die Measurement-Bezeichnungen sowie Feldnamen gemäß meiner Daten angepasst.

[Marc Berg]

@musicnrw sagte in Einsparung durch PV-Anlage mit Fall-Unterscheidung:

ich habe Deinen vorherigen Code genommen und natürlich das Bucket und die Measurement-Bezeichnungen sowie Feldnamen gemäß meiner Daten angepasst.

Dann zeig doch bitte mal die konkrete Query (als Text in Code Tags) sowie einen Screenshot vom Query Editor.

[musicnrw]

@marc-berg, sorry, dass ich mich erst jetzt wieder melde, aber ich war beruflich unterwegs. Das ist meine Query, wie gesagt, genau Dein Vorschlag, nur mit meinen Influx-spezifischen Namen:

strompreis = 0.32 // €/kWh
einspeiseverguetung = 0.08 // €/kWh
 
// PV-Leistungsdaten abfragen
pv = from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "senec.0.ENERGY.GUI_INVERTER_POWER")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean, createEmpty: false)
  |> rename(columns: {_value: "PV_Einspeisung"})
 
// Hausverbrauchsdaten abfragen
verbrauch = from(bucket: "iobroker")
  |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "senec.0.ENERGY.GUI_HOUSE_POW")
  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean, createEmpty: false)
  |> rename(columns: {_value: "Hausverbrauch"})
 
// Daten zusammenführen
join(
  tables: {pv: pv, verbrauch: verbrauch},
  on: ["_time"]
)
|> map(fn: (r) => ({
    _time: r._time,
    PV_Einspeisung: r.PV_Einspeisung,
    Hausverbrauch: r.Hausverbrauch,
    einsparung:
      if r.PV_Einspeisung <= r.Hausverbrauch then
        r.PV_Einspeisung * strompreis
      else
        (r.Hausverbrauch * strompreis) + ((r.PV_Einspeisung - r.Hausverbrauch) * einspeiseverguetung)
  })
)