Tegnap egy WeMo kapcsoló Alexa segítségével történő vezérléséről^{(controlling a WeMo switch using Alexa)} írtam , ma pedig arról akartam írni, hogyan exportálhatja az energiahasználati adatokat egy WeMo Insight kapcsolóról Excelbe^(Excel) . A WeMo Insight kapcsoló sok részletes információt generál, amelyek valóban hasznosak, ha megpróbálja kitalálni, hogy bizonyos eszközök vagy készülékek mennyi energiát fogyasztanak otthonában vagy irodájában.

Annak ellenére, hogy az alkalmazás adatai nagyszerűek, 45 napnyi, sokkal részletesebb adatot exportálhat Excelbe^(Excel) , majd azt csinálhat vele, amit akar: diagramokat és grafikonokat készíthet, amelyek megmutatják, mely napokon fogyasztja a legtöbb energiát, hány órát használ az eszköz. készenléti módban van vs bekapcsolva stb.

Ebben a bejegyzésben az adatok exportálásának folyamatáról fogok beszélni, majd átmegyek az adatok elrendezésére az Excel - táblázatban. Azt is megmutatom, hogyan készíthetsz egy gyors diagramot az energiafelhasználás ábrázolásához.

Energiaadatok exportálása a WeMo-ból

Alapértelmezés szerint a WeMo alkalmazás magas szintű energiahasználati adatokat ad meg, például mennyi ideig volt bekapcsolva az eszköz ma és egy átlagos napon, a becsült havi költséget, valamint az átlagos és aktuális wattfogyasztást.

Ez a legtöbb ember számára elég jó, de ha Ön egy adatrajongó, és szereti az Excel használatát , akkor imádni fogja, hogy rengeteg extra adatot exportálhat, hogy saját maga is elemezzen. Ehhez meg kell érintenünk a Szerkesztés^(Edit) gombot a WeMo alkalmazás jobb felső sarkában. A kapcsolók megváltoztatják a megjelenítési módot, és érintse meg a WeMo Insight kapcsolót.

A következő képernyőn néhány opciót láthat alul, de minket az Adatexportálás^{(Data Export)} érdekel . Néhány további lehetőséget a későbbiekben is elmagyarázok, mivel ezek befolyásolhatják az exportált adatokat.

Végül az utolsó képernyőn írja be e-mail címét, majd érintse meg az Exportálás most^{(Export Now)} elemet . Ez azonnal küld egy e-mailt egy CSV - mellékletgel, amely tartalmazza az eszközhöz az elmúlt 45 napban elért összes adatot.

Ha szeretné, napi, heti vagy havi ütemezett exportálást is beállíthat. Mivel az adatokat csak 45 napig tároljuk, érdemes havonta egyszer exportálni, hogy ne veszítsen adatot, ha elfelejti a kézi exportálást.

Azt is javaslom, hogy a havi gyakoriságot használja, mert ahogy ez jelenleg működik, az elmúlt 45 nap ÖSSZES adatát elküldi minden alkalommal, amikor exportál. Nem mintha visszaállítanák az adatokat vagy ilyesmi. Végül létre kell hoznia egy fő munkalapot, és ki kell másolnia és be kell illesztenie az adatokat az újabb táblázatokból a régebbiekbe, ha több mint 45 napnyi adatot szeretne egyetlen táblázatban.

Az e-mailben a fájl neve Export for devicename lesz . Mivel ez egy CSV - fájl, szükség szerint megnyithatja a Google Táblázatok^{(Google Sheets)} , az Excel vagy számos más programban. Az egyszerűség kedvéért Excelt^(Excel) fogok használni . Most pedig vessünk egy pillantást a táblázatra.

Felül láthat néhány alapvető információt, például az energiajelentés utolsó frissített dátumát és időpontját, az eszköz nevét, néhány MAC-azonosítót^{(MAC ID)} , a WeMo- eszköz jelerősségét, majd a kWh-nkénti energiaköltséget^{(Energy Cost per kWh)} és a küszöbértéket (wattban). )^{(Threshold (Watts))} . Ez az utolsó két érték módosítható az alkalmazásban azon a képernyőn, ahol megérintette az Adatexportálás^{(Data Export)} lehetőséget . Tehát a WeMo^(WeMo) becsült havi költsége ezen a 0,111/kWh értéken alapul, de az energiaköltségei eltérőek lehetnek.

A legjobb módja ennek kiderítésére, ha megnézi az energiaszámláját, és elosztja a teljes villamosenergia-mennyiséget^{( Electric Amount)} az összes felhasznált kWh-val^{(kWh Used)} . Csak az elektromos részleteket^{(Electric Details)} kell megnéznie a számlájában, nem a gázzal kapcsolatos adatokat. Íme egy példa a villanyszámlámra, hogy egyértelmű legyen:

Tehát itt 267,46 dollárt vennék, és elosztanám 1830 kWh - ^{(14.6 cents per kWh)}val^(.146) . Tehát most belépek a WeMo alkalmazásba, és 0,111-ről 0,146^(.111) -ra módosítom, és ez nagyon pontos becslést ad az eszköz havi költségére.

Ezen kívül beállíthatjuk a Threshold értéket is, amely alapvetően azt szabja meg, hogy a készülék bekapcsolt^(On) vagy készenléti^(Standby) üzemmódban van-e. Alapértelmezés szerint ez az érték 8 Watt^(Watts) . Ha a készülék ennél kevesebbet használ, akkor készenléti módnak számít. Nem vagyok villamosmérnök, és nem igazán tudom, mi a legjobb ár-érték arány, ezért hagytam a 8 W-on.

Ez alatt található a napi használati összefoglaló rész, amely a legfontosabb statisztikákat napra bontja. Megtekintheti a bekapcsolt időt, a készenléti időt, az átlagos napi energiafogyasztást és a napi költséget. Ha meg szeretné tekinteni a teljes napi energiafogyasztást, csak hozzon létre egy képletet, és adja hozzá az Energiafogyasztást (Be)^{(Power Consumption (On))} és az Energiafogyasztást (Készenléti állapot)^{(Power Consumption (Standby))} minden sorhoz. Végül alul egy félórás használati bontást kap.

Attól függően, hogy hány napnyi adat áll rendelkezésére, ez akár sok adatsort is összeadhat. Ez azt is lehetővé teszi, hogy szép grafikonokat készítsen az energiafelhasználás időbeli alakulásához. Véleményem szerint az ilyen típusú adatok megtekintéséhez a legjobb diagram az X Y szórásdiagram^{(Y Scatter)} . Ha kiválasztja a két adatoszlopot, beleértve a fejléceket, kattintson a Beszúrás^(Insert)  –  Diagram^(Chart) elemre , és válassza az XY Scatter lehetőséget , akkor valami ilyesmit kap:

Amint látja, a hűtőszekrényem körülbelül 0,006 kWh-t használ, amikor nem működik, és körülbelül ^(.006)0,012^(.012) kWh-ra ugrik hűtéskor. Ezen állapotok között is váltakozik éjjel-nappal. Más eszközök általi használat valószínűleg eltérő kinézetű diagramokat generál.

Ne feledje, hogy érdemes alaphelyzetbe állítani a WeMo-t^(WeMo) , ha úgy dönt, hogy áthelyezi egy másik helyre, hogy egy másik eszköz adatait követhesse. Ha nem teszi meg, akkor két különböző eszközről kap adatokat, így az adatok használhatatlanok lesznek, hacsak nem emlékszik pontosan arra a napra, amikor áthelyezte a kapcsolót.

Összességében a WeMo Insight kapcsoló megéri az árát, ha adatmániás vagy. Véleményem szerint valóban csak egy ilyenre van szüksége a ház körül a különböző eszközök nyomon követéséhez. Ha már van néhány hét adata egy eszközhöz, akkor ez nem igazán fog megváltozni, így aztán visszaállíthatja az adatokat, és elkezdheti nyomon követni egy másik eszközt. Ha kérdése van, nyugodtan írjon megjegyzést. Élvezd!

How to Export WeMo Energy Usage Data to Excel

Yesterday, I wrote abоut controlling a WeMo switch using Alexa and today I wanted to write about how you can export the energy usage data from a WeMo Insight switch to Excel. The WeMo Insight switch generates a lot of detailed information that is really useful if you’re trying to figure out how much energy certain devices or appliances are using in your home or office.

Even though the app data is great, you can export 45 days’ worth of far more detailed data to Excel and then do whatever you like with it: create charts and graphs showing which days the most energy is being used, how many hours the device is in standby mode vs on, etc.

In this post, I’ll talk about the process for exporting the data and then go over how the data is organized in the Excel spreadsheet. I’ll also show you how to make a quick chart to graph out the energy usage.

Export Energy Data from WeMo

By default, the WeMo app will give you high-level energy usage data like how long the device was on today and on an average day, the estimated monthly cost and the average and current wattage usage.

This is good enough for most people, but if you are a data geek and you love using Excel, you’ll love the fact that you can export so much extra data out to analyze on your own. To do this, we need to tap on the Edit button at the top right of the WeMo app. The switches will change how they are displayed and you should tap on the WeMo Insight switch.

On the next screen, you’ll see a couple of options at the bottom, but the one we are interested in is Data Export. Some of the other options I’ll also explain later on as they can affect what data is exported.

Finally, on the last screen, type in your email address and then tap on Export Now. This will immediately send you an email with a CSV attachment containing all data for the device over the last 45 days.

If you like, you can also setup scheduled exports on a daily, weekly or monthly basis. Since data is only kept for 45 days, it’s a good idea to export the data once a month, so that you don’t lose any data if you forget to export manually.

I also suggest using the monthly frequency because the way it works right now, ALL the data for the last 45 days is sent every time you perform an export. It’s not like the data is reset or anything like that. Eventually, you’ll also have to create a master worksheet and copy and paste the data from the newer spreadsheets into the older ones if you want more than 45 days’ worth of data in a single spreadsheet.

In the email, the name of the file will be Export for devicename. Since it’s a CSV file, you can open it in Google Sheets, Excel or a host of other programs if you like. For simplicity, I will be using Excel. Now let’s take a look at the spreadsheet.

At the top, you’ll get some basic information like the last updated date and time for this energy report, the device name, some MAC ID, the signal strength of the WeMo device and then the Energy Cost per kWh and the Threshold (Watts). These last two values can be changed in the app on the screen where you tapped on Data Export. So the estimated monthly cost that WeMo gives you is based on this .111 per kWh value, but your energy costs may be different.

The best way to figure this out is to look at your energy bill and divide the total Electric Amount by the total kWh Used. You should only be looking at the Electric Details part of your bill, not the gas details. Here’s an example of my electric bill just to make it clear:

So here, I would take $267.46 and divide it by 1830 kWh Used and that gives me around .146, which is 14.6 cents per kWh as the cost. So now I go into the WeMo app and change it from .111 to .146 and that will give me a very accurate estimate of my monthly cost for this device.

In addition, you can adjust the Threshold value, which basically dictates whether the device is On or in Standby mode. By default, this value is set to 8 Watts. If the device uses less than that, it is considered in standby mode. I’m no electrical engineer and I’m not really sure what the best value for that is, so I just left it at 8w.

Below that is the daily usage summary section, which breaks down key stats by day. You can see time on, time in standby, average power consumption over the day, and the day’s cost. If you want to see total power consumed for the day, just create a formula and add Power Consumption (On) and Power Consumption (Standby) for each row. Finally, at the bottom, you get a breakdown of usage by half-hour.

Depending on how many days’ worth of data you have, this can add up to quite a lot of rows of data. This will also allow you to create nice graphs to see energy usage over time. In my opinion, the best chart for viewing this type of data is an X Y Scatter plot. If you select the two columns of data, including the headings, click on Insert – Chart, and choose X Y Scatter, you’ll get something like this:

As you can see, my fridge uses around .006 kWh when not running and jumps to about .012 kWh when cooling. It also alternates between these states all day and night. Usage by other devices will probably generate different looking charts.

Note that it’s a good idea to reset the WeMo if you decide to move it to another location to track data about a different device. If you don’t, you’ll get data from two different devices, which will make the data useless unless you remember the exact day you moved the switch.

Overall, the WeMo Insight switch is worth the cost if you are a data junkie. In my opinion, you really only need one of these around the house to track different devices. Once you have a couple of weeks’ worth of data for one device, it’s not really going to change all that much, so you can then reset the data and start tracking another device. If you have any questions, feel free to comment. Enjoy!

Related posts

• A WeMo Insight Switch vezérlése az Alexa & Echo segítségével

• A LinkedIn adatok letöltése a LinkedIn Data Export Tool segítségével

• Az Instagram adatok letöltése az Instagram Data Export Tool segítségével

• Az AWS Import Export segítségével gyorsan vigye át az adatokat az Amazon S3-ba

• SQL adatok exportálása Excelbe oszlopfejlécekkel

• Diagnosztikai és használati adatok beállításainak módosítása a Windows 10 rendszerben

• 5 legjobb gyermekkövető alkalmazás és modul a helymeghatározáshoz

• 10 ingyenes Amazon Fire Stick csatorna, amelyet telepítenie kell

• 2021 legjobb Galaxy Watch-alkalmazásai

• A GoPro HERO használata webkameraként

• Miért a Garmin Instinct Solar a legjobb túrázó okosóra?

• 5 legjobb drón gyerekeknek

• Az adathasználati korlát kezelése Windows 11/10 rendszeren

• AnyCubic Photon Mono X 3D nyomtató áttekintése

• A legjobb letölthető Windows 10 asztali modulok

• 7 legjobb Chromebook gyerekeknek

• Az 5 legjobb hangkártya számítógépére 2021-ben

• Mavic Mini vs Mini 2: Érdemes frissíteni?

• Megéri egy okosóra?

• 14 nagyszerű ajándék a majomnak vagy a strébernek az életedben