Vinnerliste

Har fått dataene inn i Grafana, syns det ble veldig bra Skal prøve å lage en liten oppskrift på hele greiene i kveld, så skal jeg legge ut det jeg har på Dropbox.

Her er min oppskrift: Dropbox med det som skal til: https://www.dropbox.com/sh/8yu8q1h755v264q/AADXMeVA7xZoD_8nED2zERw9a?dl=0 - Last ned Han-Port og legg denne inn etter anvisninger som ligger i mappen sammen med pakken. - Installer node-red. https://nodered.org/docs/getting-started/installation - Importer flow, dette kan gjøres i webgrensesnitt, (IP):1880 (fil ligger i Dropbox) - Det er mulig dere må endre på banen i AMS blokken alt etter hvor dere har filene til Han-Port. - Som nevnt over er MQTT innebygd i Node-Red, dette fant jeg ikke ut før etter jeg hadde lagt inn alt, så det ligger MQTT outputs til mosquitto i denne flowen. - Om man uansett ønsker å installere mosquitto så finner man det her: https://mosquitto.org/download/ Om man vil ha webserver med visualisering: - Installer InfluxDB plugin i Node-Red. http://blog.catchpoint.com/2018/01/17/how-to-grafana-with-node-red-influxdb/ - Installer InfluxDB. https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.5/introduction/installation/ - Installer Grafana. http://docs.grafana.org/installation/ - Gå inn i webgrensesnitt (ip):3000 Bruker: admin Passord: admin - Legg til InfluxDB server som kilde. http://docs.grafana.org/v3.1/datasources/influxdb/ - Importer Grafana Dash (Fil ligger i Dropbox) Sikkert noe jeg har glemt nå, men er bare å spørre hvis det blir problemer

Hvorvidt dette er en automasjonstabbe eller ikke kan vel diskuteres, men det var ihvertfall rimelig snodig.. Sitter på hjemmekontor i dag, og har vaskedame her. Hørte at det begynte å pipe noe fryktelig i platetoppen (den gjør det når den registrer vann på, og vann brukes jo gjerne når en vasker.) Har en Aeotec Heavy duty switch på den, så jeg skulle slå av for å slippe lyden, men Imperihome ville liksom ikke.. Prøvde så via web-interfacet til HS3, men heller ikke der gikk det. Tenkte ikke mer over det da jeg egentlig var dypt inne i en sak på jobb, men litt senere fikk jeg en følelse av at "noe" var galt, så jeg sjekka loggen. Z-wave var helt tydelig ikke som det skulle være, masse i kø, og ingen ting svarte, MEN den påsto at interfacet var helt fint. Restarter plug-in, og problemet arter seg likt, så da begynner jeg å forsøke interface. Den sliter med intieringen.. Etterhvert ser jeg et veldig merkelig navn samtidig som jeg stusser noe voldsomt på hvorfor Z-net skal kjøre på ip'en jeg har satt til Deconz... I feltet for interface står det ZnetDeconz Det skal jo ikke være mulig! Begynte å spekulere på mulig ip-konflikt, men det var ikke tilfelle, viste seg at Z-net var gått ned da jeg har kommet borti strømforsyninga slik at den var uten strøm. Når jeg satte i strømmen igjen kom Z-net fint opp, og alt fungerer tilsynelatende fint, men det virker veldig merkelig at HS3 skal forsøke å hekte seg på rpi'en som kjører Deconz - det er en helt standard Raspian-installasjon med Deconz, ikke noe som helst mer.. Mulig tiltak fra min side må vel være å sette de på forskjellige VLAN's, men det blir nokså feil i mitt hode. VLAN er gode greier, men disse enhetene bør jo være på det samme.

Bedre å betale 500-700 for en strømplugg enn å miste huset i brann. Selv med full forsikring så får du ikke alt tilbake.

Som sagt du trenger ikke installere mosquitto på din automasjons server Du trenger kun et MQTT plugin som du peker på Node-RED med. Mosquitto broker (server) kan erstattes av Mosca som er en innebygget broker i Node-RED. Fint hvis du vil ha minst mulig kjørende på automasjon serveren uavhengig hvilket system du har. Det er andre fordeler med denne løsningen også men det oppdageren etter hvert som en bruker Node-RED.

For noen måneder siden var jeg på jakt etter en "dings" med 2 sensorinnganger og en relé-utgang (gjerne Z-wave), men det var ikke lett å finne. Fikk da et tips fra @Blodstrupmoenom en NodeMCU. Siden den gang har jeg kommet på flere prosjekter hvor dette kan være nyttig (og ikke minst, billig! 😁), så tenkte jeg kunne dele litt erfaringer jeg har gjort meg her, hvis det er flere som kunne tenke seg å se på lignende løsninger. Man kan lage omtrent hva som helst: * Styre smarthuset fra en fjernkontroll (Ir) * Magnetsensor og temp/fukt-måling på vaskerom * Bevegelssestyrt lys over kjøkkenvasken * Styre garasjeportåpner Alle disse løsningene havner nok under 100-lappen! Noen krever litt "peiling", men ikke mye, og har man HomeSeer kan mye av dette gjøres uten å programmere noe til og med (Arduino-plugin)! Hva er NodeMCU/ESP8266? Begrepene NodeMCU og ESP8266 er de som går igjen og hva forskjellen egentlig er har jeg slitt litt med å få helt "tak på". I mange tilfeller brukes begrepene om hverandre, men kort sagt så er det en mikroprosessor med innebygget støtte for wifi. For de som har hørt om Arduino, så er dette nesten det samme, men da med wifi i tillegg. Det finnes 3 typer NodeMCU (men i hovedsak 2 som selges i dag). De aller aller fleste trenger en NodeMCU v2: Det finnes en NodeMCU v3 også (og man skulle tro høyeste versjon=best), men det er en produsent som har gjort en bitteliten endring på v2 og lansert den som v3. Grunnen til at man ofte vil ha v2 er at v3 er fysisk sett større enn v2 og da passer det ikke nødvendigvis like godt i de boksene man vil putte det i (primært 3D-printede bokser), i tillegg til at v3 er bredere og ikke får plass på vanlige "breadboards" (dekker alle hull). Det finnes mange produsenter og hvem som lager kvalitet er ikke godt å si, men jeg har bestilt et par herfra til ca 25 kr inkl frakt. Hva trengs for å komme i gang? Det er selvsagt ikke nok med bare mikroprosessoren, man trenger noe mer "småtteri" i tillegg. Det finnes flust av sensorer og ting man kan styre. Eksempler: * DHT22 temp-/fuktmåler (4$) * Vibrasjonssensorer (1$ for 3 stk) * Relé (0,6$) * Magnetsensor for dør/vindu (1$) * IR-mottaker (1$) * Lysdioder (1$) I utgangpunktet kan man stort sett søke på "arduino <sensortype>" og finne det man trenger! 🙂 Så, hva trenger man minimum for å koble opp noe? Breadboard er praktisk når man kobler opp noe nytt for testing - de setter man NodeMCU "nedi" og så kobler man sensorer og sånt i nærliggende hull: * Veldig små (0,35$) * Litt større (1$) De kablene man bruker for å koble ting sammen (uten å måtte lodde) kalles "dupont kabler". De finnes i flere varianter ferdige (eller man kan lage selv). Kjøp gjerne alle 3 variantene: * Hun-Hun (0,60$ for 40 stk) * Hun-Han (0.64$ for 40 stk) * Han-Ha (0,58$ for 40 stk) Det sies at å få en lysdiode til å lyse er det samme som å skrive "Hello, World" i et programmeringsspråk, så det er jo noe man kan prøve å gjøre først. Da trenger du: * En resistor (motstand, på norsk) - pakke med 300 stk i 30 forskjellige størrelser (1,69$) * Lysdioder (1$) I tillegg trenger du en strømkilde, f.eks en vanlig mobillader med MicroUSB. Da har du det du minimum trenger for å koble opp og bruke en NodeMCU! Dupont-kabler - lage selv Ønsker du å lage "dupont-kabler" selv? Da kan du lage de lengder du vil og sette på "plugger" på f.eks DHT22-temp/fukt-sensoren. Da trenger du: * Han-"plugg" (1$ for 100 stk) * Hun-"plugg" (0,83$ for 100 stk) * 1-pins "hus" (0,48$ for 100 stk) * 2-pins "hus" (0,67$ for 100 stk) - det er sjelden behov for "hus" for mer enn 2 kabler, da man ikke nødvendigvis kan koble alle kabler fra f.eks DHT22 ved siden av hverandre på NodeMCU (3v, gnd og digital inngang er ikke nødvendigvis ved siden av hverandre) * Krympetang (5,30$) Det kan være litt vrient å koble på dupont-plugger selv, man må gjerne se noen videoer som viser hvordan man bruker krympetangen og prøve litt. For økt WAF kan det være lurt med 1-2 slike for å oppbevare alle disse små duppedittene man har kjøpt (rommene kan tilpasses i bredden ved å fjerne skillevegger). Fra prototype til noe mer "profft" Joda, dette funker: og dette også (@xibriz😞 Men, man vil kanskje ha noe som ser "ordenlig ut" (sorry, @xibriz 😜), som dette (@Blodstrupmoen😞 eller dette (@xibriz😞 Da trenger man en "project box", i passende størrelse. F.eks: * 100x60x25 (0,89$) - merk at denne kan bli for lav, avhengig av hvordan du fester NodeMCU i "bunnen"! * 116x68x36 (1,58$) For å feste NodeMCU og relé-kort, har jeg kjøpt slike "spacer standoffs" (4,20$ for 100 stk). Hvis du da har den øverste "project boxen", så vil den altså bli for lav til å få på lokket: For å skjære hull og sånt, kan man bruke en Dremel. Jeg har bestilt slike, men vet ikke hvor godt det funker på plastikk enda. For strømtilførsel til en slik boks, har jeg kjøpt en slik USB-kabel som jeg tenker å skjære på hull til. Kanskje noen her som bruker Arduino-plugin kan skrive noen ord om hvordan det settes opp? For nå har man bare en "hardware-dings", som ikke snakker med noe... 😜 Alternativt kan man bruke f.eks JSON-interfacet mot HomeSeer (og sikkert lignende løsninger på andre systemer), men da må man programmere litt.

Jeg laget for to uker siden en liten(?) kode for å optimalisere strømforbruket med tanke på strømutgifter (ikke strømforbruk) for å ta hensyn til varierende pris gjennom døgnet (og siden jeg for et par uker siden fikk timesavlesning gjennom ny måler fra BKK og strømregning hos Tibber). Grunntanken er å forvarme huset når prisen er billig. For å kunne gjøre dette må man ha en modell av huset som beskriver strømforbruk som funksjon av husets tilstand (temperatur) og hvilken temperatur man ønsker. Jeg har i et halvt år samlet strømforbruk hvert 5. minutt og samtidig logget temperatur. Ved å se på midlere strømforbruk for hver time og sammenligne det med temperaturer og temperaturendring over hver time så kan man bygge en modell på dette (hvis jeg gjentar denne analysebiten kontinuerlig, så kan det kalles maskinlæring). Jeg bruker da sklearn i Python til å lage en (multi)lineær modell som predikerer strømforbruk utifra temperaturendring og differanse mellom ute og innetemperatur. Det er betydelig med støy i denne modellen, se plott av alle dataene mine her: Som en bilineær modell i Python, så implementerer jeg den slik, dette blir nesten analogt med de rette linjene i plottet over: def hourly_power_usage(tmpincrease, insideoutsidediff): """This function could do multlinear regression on the dataset or use finished regression coefficients. It answers what power (in KwH) is needed for the whole house to reach the delta temperature in one hour. """ # from sklearn import linear_model # model = lm.fit(X, y) # X = [inne_diff, inne_diff_ute], y=Smappee5minavg(hour)] coef = [2.150, 0.189] # beware W vs KW intercept = 0.5735 return coef[0] * tmpincrease + coef[1] * insideoutsidediff + intercept Her er det tallene 2.150 og 0.189 kW som man kan tolke: 2150 er ekstraeffekten som kreves for å øke temperaturen med en grad i løpet av en time, samt at man må legge på 189W for hver grad differanse det er på ute og inne, og blir et mål på hvor godt huset er isolert. Kaldere utetemperatur gir høyere pådrag på 189-koeffisienten. I tillegg passer det modellen å legge på 573 watt uansett hvordan temperaturforholdene er. Når denne modellen er på plass, så kan man ved å kjenne framtidas strømpris, framtidas temperaturbehov (ønsket termostatinnstilling) og framtidas utetemperatur (yr) estimere strømforbruk og tilhørende kostnad. I tillegg kan man få tilpasset start av oppvarming for å møte et framtid temperaturønske. Jeg har delt "optimaliseringen" i to deler. Først en kodesnutt som flytter oppvarming tidligere i tid i tilfelle estimert effektpådrag blir for stort. Hvis man skal hoppe fra 18 grader til 25 grader i ett jafs, så tilsier modellen et effektuttak på omtrent 14KW. Jeg har ikke nok variabel effekt (Multireg x 5 (snart 10) + varmepumpe) til å klare dette, så det betyr at jeg må starte en eller to timer tidligere. Koden er enkel brute-force som øker termostatverdien timen forut for høyt estimert effektuttak og gjør dette omigjen helt til effektuttaket går under en viss grenseverdi. Resultatet av det steget ligger i den blåe linja i plottene lenger nede, kalt 'Kwh-adjusted'. Neste steg er optimalisering - her gjør jeg det med hjemmelaget brute-force (jeg tror optimaliseringsteknikken kalles 'simulated annealing'). Jeg øker temperaturen med 0.5 grader på tilfeldige tidspunkt (untatt i nedkjøliingsperioder) og rekalkulerer kostnad. Hvis en viss temperaturøkning resulterer i redusert kostnad, bevares forslaget, ellers forkastes det. Dette gjøres iterativt, og endel ganger omigjen for å øke sannsynligheten for at man ender opp på et globalt minimum. Resultatet blir som man kan se i plottet under. Optimaliseringen gjentas hver time, og jeg har justert antall iterasjoner slik at det tar ca 1 minutt å kjøre. Her kan man se blå kurve som startpunkt, og rød kurve som ferdig produkt. I natt har altså huset tenkt å begynne med forsiktig oppvarming allerede klokka ett for å på billigst mulige måte klare holde 25 grader mellom 7 og 8 i morgen tidlig når prisen er 80 øre (25 grader er 'master-termostat', faktiske termostater har en viss delta i forhold til denne utifra rommets behov). Det regnes også ut hvor mye man sparer på optimaliseringen, akkurat i denne perioden er det hele 2.37 kr (det er mye i forhold til det jeg har sett de i ukene dette har vært i drift..). (i plottet ser man at jeg også skrur av varmtvannstank i døgnets tre-fire dyreste timer) Så, virker det? Vel, jeg har ikke kontroll på alt effektuttak ennå (venter på 5 stk multireg som skal monteres av elektriker), men jeg er ihvertfall i stand til å observere historisk strømforbruk og pris som ser slik ut: og gjetter på at akkurat her har jeg spart noen titalls øre

Jeg har nettopp kjøpt fem stykker til huset mitt og bestilt elektriker til å montere dem. Det er greit å gjøre sånt selv et sted der man bare har ansvar for seg selv, men ikke der man leier ut til andre også. Det er den beste prisen jeg har sett, selv ikke min lokale elektriker kunne skaffe dem billigere. https://www.eldirekte.no/heatit-termostat-z-wave-hvit/cat-p/c/p10636176 Gratis frakt, som alltid der.

hmm, hos meg virker ikkje "split" nodene under Watt, Volt, Curr, ect... Forstår eg det rett så skal dei berre fjerne 18, 10 ect. tegn i strengen... Noen ide? edit- hmm, min split virker tydeligvis ikkje med å skrive inn antall tall men må ha ett tegn den skal splitte på "ch - for a string, the character used to split" edit- Byttet ut 18, 10, ect. med : og nå virker det Takk for flowen ?

Du kan ikke komme nå og quote gamle utsagn. Det er ikke lov!

Enig. Slike plugger er det ikke verdt å ta sjansen på i mine øyne. Temp/Bevegelsesensor/kontaktsensor går derimot fint

Skal gjøre det i kveld

https://www.aliexpress.com/item/New-Updated-Xiaomi-Aqara-Human-Body-Sensor-Smart-Body-Movement-Motion-Sensor-Zigbee-Connection-Mihome-App/32816832608.html?spm=a2g0s.9042311.0.0.SL0FsU f.eks. Apropos Sensibo - billigste jeg fant i Norge er fra Tibber (!) - kunder betaler 995 (tror jeg det var), andre 300 mer. Noen Tibber-kunder som vil organisere en Powerbuy? :)))

Etter at man har gjort implementasjonen, så begynner man å tenke. Jeg har regnet på papir på hva som er kriteriet for hvorvidt det er lurt å forvarme huset i en billig time, gitt en modell for strømforbruk. Resultatet var at det for mitt hus, så vil det lønne seg å forvarme når prisen pr. time stiger med mer enn ca 10% (inkludert nettleie). Det er ikke sikkert at dette tallet varierer fryktelig mye fra hus til hus, så andre kan sikkert bruke samme kriterie, og lage seg noen enklere regler for forvarming (enn min brute-force python-kode som bruker flere minutter på å finne svaret). Høy varmekapasitet i huset (mye betong f.eks) og/eller god isolasjon gjør at 10%-tallet blir lavere (det skal mindre til for at det lønner seg) og dårlig isolasjon gjør at tallet øker. De matematisk inklinerte kan ta en titt på utregningen som er forsøkt ført inn i vedlagte jupyter-dokument (pdf). Forvarmingsanalyse.pdf Et resultat av analysen var at jeg skjønte at nettleien også måtte inkluderes i optimaliseringen, det var den ikke i første post, så den har overestimert sparepotensialet noe.

Må bare finne ut hvordan man skal splitte opp dataene nå, så er jeg i havn

Nå snakker vi

Øyh. Prøver å selge noe her!

Sto på string, endret til buffer nå, og ser at dette er ukonverterte data. Stemmer med det som jeg leste ut først når jeg leste rett fra comporten.

Det er ikke meningen å holde koden hemmelig, men den er ikke triviell å sette i drift for andre. Hvis noen har lyst å forsøke selv så deler jeg villig. Det er kun Python-kode, og man trenger en Python-Tibber modul (samt Tibber-abbonnement for API-tilgang) eventuelt tilgang til framtidas strømpriser på annet vis. Temperaturværmelding fra yr er noen få linjer med Python og en XML-modul. Du trenger et interface til ditt eget smarthussystem, jeg bruker en Python-OpenHAB modul, men det er ikke mange linjene som må endres for å tilpasse noe annet så lenge Python har en vei inn i systemet ditt. Dernest er det Pandas-biblioteket som er arbeidshesten i koden, så for å kunne debugge og modifsere selv så er det en fordel å kunne det. Uten masing venter jeg noen dager for å se om noen bugfikser hjelper littegranne. Det er krevende å sjekke og verifisere koden da den er så avhengig av øyeblikkets tilstand, som aldri gjentar seg. Kode for automatisk testing hadde selvsagt vært kjekt, men det har jeg ikke laget.

Et tilsvarende ET-plot for huset mitt ser slik ut: og er veldig kompatibel med plottet du lenket til iceball, men det illustrerer at jeg har hentet inn mindre forbruksdata (17 uker) enn jeg påstod i første post. Jeg har Smappee-data for ca. ett år liggende hos Smappee-skyen, men har bare fra data fra i høst liggende lokalt. Datagrunnlaget for ET-plott er det samme som det jeg bruker for optimaliseringen, men man må inn på samme tidsskala som strømprisvariasjonene, og så må man også få eksplisitt inn i modellen hvordan strømforbruket responderer på endring i innetemperatur.