@dieter_p, das ist ein Fritz 3000 AX. Ich habe jetzt anstelle des ESP8266 einen NodeMCU eingesetzt und damit läuft es direkt ohne Probleme. Die Software ist die aktuellste EasyESP bzw. aktuelleste Sensor-Tasmota-Binary.
Ist mir echt schleierhaft, aber irgendwas scheint mit den beiden ESP8266 besonders zu sein....

@icebear, super. Vielen Dank für Deine Arbeit. Ich werde es am Wochenende umsetzen.

@icebear, ich bin was iobroker und Scripte angeht absoluter Anfänger. Kannst Du mir bitte möglichst detailiert beschreiben, was ich an welcher Stelle tun muss? Also, wie und wo richte ich Deine Scripte in meiner Konfiguration ein, damit ich die Werte aus der SENEC-Anlage in meine InfluxDB bekomme. Vielen Dank im Voraus!

@tonitl, ich habe das gleiche Problem. Aber wenn es nicht nur mich betrifft hoffen wir mal, dass der geniale Admin des entsprechenden Adapter-Codes das Phenomen aus der Welt bringt....

@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)
  })
)

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

@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 , 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?

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!

Super, vielen Dank, Marc!!!

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!