aleks Skrevet 5. januar 2019 Del Skrevet 5. januar 2019 Er det noen som har en graphana / influx eller kode for å gjøre følgende m tibber sitt api lagrer jeg konstant prisendringer på strøm, pluss lagrer live forbruk og produksjon hadde ønsket to utregninger 1. forbruk utregnet med tibber strømpris (timestipulert) 2. 1 inkl alle offentlige avgifter (faktisk pris) Siter Lenke til kommentar Del på andre sider Flere delingsvalg…
berland Skrevet 5. januar 2019 Del Skrevet 5. januar 2019 Jeg gjør slikt med Python. pyTibber-modulen (Python 3) for å snakke med Tibber sitt API direkte (henter ut priser pr time), og så har jeg forbruket (lest fra HAN-porten ) lokalt i InfluxDB, og bruker da en Python-Influx-modul. Dvs jeg gjør det ikke helt slikt, fordi den gamle koden min som henter forbruksdata fra Smappee sitt API er fortsatt aktiv hos meg. Dataene limes inn i Pandas DataFrame-objekter, der det er lett å gange sammen kolonner med pris i en kolonne, og forbruk i en annen (og legge til nettleie fra en tredje kolonne). (man må også gjennom noen tidssone-teknikaliteter, og håndtering av overgang sommer--til-vintertid) Er du oppegående på Python og pandas, kan jeg etterhvert lime inn litt kode, men du må være i stand til å tilpasse det til ditt miljø. Siter Lenke til kommentar Del på andre sider Flere delingsvalg…
aleks Skrevet 5. januar 2019 Forfatter Del Skrevet 5. januar 2019 4 minutes ago, berland said: Jeg gjør slikt med Python. pyTibber-modulen (Python 3) for å snakke med Tibber sitt API direkte (henter ut priser pr time), og så har jeg forbruket (lest fra HAN-porten ) lokalt i InfluxDB, og bruker da en Python-Influx-modul. Dvs jeg gjør det ikke helt slikt, fordi den gamle koden min som henter forbruksdata fra Smappee sitt API er fortsatt aktiv hos meg. Dataene limes inn i Pandas DataFrame-objekter, der det er lett å gange sammen kolonner med pris i en kolonne, og forbruk i en annen (og legge til nettleie fra en tredje kolonne). (man må også gjennom noen tidssone-teknikaliteter, og håndtering av overgang sommer--til-vintertid) Er du oppegående på Python og pandas, kan jeg etterhvert lime inn litt kode, men du må være i stand til å tilpasse det til ditt miljø. Atm kjører jeg tibber og smappee, så det kunne faktisk passe Siter Lenke til kommentar Del på andre sider Flere delingsvalg…
Øyvind Skrevet 5. januar 2019 Del Skrevet 5. januar 2019 Hvordan lagrer du strømprisene fra tibber? Siter Lenke til kommentar Del på andre sider Flere delingsvalg…
aleks Skrevet 6. januar 2019 Forfatter Del Skrevet 6. januar 2019 1 hour ago, Øyvind said: Hvordan lagrer du strømprisene fra tibber? Både Tibber og Smappee lagrer automatisk i InfluxDB gjennom home assistant Siter Lenke til kommentar Del på andre sider Flere delingsvalg…
berland Skrevet 6. januar 2019 Del Skrevet 6. januar 2019 Her er eksempel som regner ut kostnad siste 48 timer, gitt at du har både strømpris og forbruk lagret i Influx: from influxdb import InfluxDBClient from influxdb import DataFrameClient import pandas as pd pdclient = DataFrameClient('influxserver', 8086, '', '', 'openhab_db') pris_navn = 'Tibber_current_price' # Endre disse til dine navn i Influxdb forbruk_navn = 'AMSpower' priser = pdclient.query('select mean(value) as pris from ' + pris_navn + ' where time > now()-48h group by time(1h)')[pris_navn] forbruk = pdclient.query('select mean(value) as forbruk from ' + forbruk_navn + ' where time > now()-48h group by time(1h)')[forbruk_navn] # Bruk Pandas til å lime de to tidsseriene sammen til en tabell prisforbruk = pd.concat([priser, forbruk], axis=1) prisforbruk['nettleie'] = 41 # Bytt til det som du har selv. Enhet øre. # Beregn kostnad (med enhetskonvertering) prisforbruk['kostnad'] = (prisforbruk['pris'] + prisforbruk['nettleie'])/100 * prisforbruk['forbruk']/1000 print(prisforbruk) print("Kostnad site 48 timer: {}".format(prisforbruk.kostnad.sum())) Dette regner marginalt feil, fordi det regnes utifra instantanstrømforbruket, som kanskje ikke addereres opp til det kumulative forbruket (f.eks. hvis man mangler data i 10 min) Et litt mer komplisert eksempel hadde brukt kumulative data fra AMS-måleren, og beregner differansen på det tallet fra en time til det neste. Siter Lenke til kommentar Del på andre sider Flere delingsvalg…
Anbefalte innlegg
Bli med i samtalen
Du kan publisere innhold nå og registrere deg senere. Hvis du har en konto, logg inn nå for å poste med kontoen din.