首页
/ RaspberryMatic气象站降雨量数据获取方案解析

RaspberryMatic气象站降雨量数据获取方案解析

2025-07-10 11:51:35作者:管翌锬

背景介绍

在智能家居系统中,精确获取气象数据对于自动化控制至关重要。RaspberryMatic作为一款开源的智能家居控制系统,支持多种气象站设备接入,其中包括HmIP-SWO-PL气象站。用户经常需要获取历史降雨数据来实现自动化灌溉控制等场景。

技术实现原理

HmIP-SWO-PL气象站采用了一种特殊的数据记录方式:它持续记录一个"累积降雨量"的数值,这个值会随着降雨的发生而不断增加。这种设计是设备固件层面的实现,与传统的直接提供历史时段降雨量的方式有所不同。

数据获取方法

在RaspberryMatic系统中,降雨量数据通过以下两种方式提供:

  1. 设备参数:仅提供当前实时降雨量数据
  2. 系统变量:存储了经过计算的历史降雨数据,包括昨日降雨量等

具体操作步骤

要获取昨日降雨量数据,用户需要:

  1. 在系统设置中启用显示系统内部变量
  2. 使用搜索功能过滤"rain"或"yesterday"关键词
  3. 在编程环境中通过"系统状态"选项引用这些变量

技术细节说明

系统通过WebUI程序对原始累积降雨数据进行二次计算,将结果写入系统内部变量。这种设计虽然初看起来不够直观,但具有以下优势:

  • 避免数据冗余存储
  • 提供更灵活的数据计算方式
  • 保持系统架构的一致性

应用场景

精确获取历史降雨数据对于以下场景特别有用:

  1. 智能灌溉系统控制
  2. 植物养护自动化
  3. 气象数据统计分析
  4. 异常天气预警

注意事项

从HM传统气象站升级到HmIP-SWO-PL的用户需要注意:两种设备的数据提供方式有所不同。IP版本的气象站将历史数据存储在系统变量中,而非设备参数中。这种差异是设备固件设计决定的,用户需要调整原有的数据获取逻辑。

通过理解这些技术细节,用户可以更有效地利用RaspberryMatic系统获取所需的气象数据,实现更精准的自动化控制。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
154
1.98 K
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
508
44
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
940
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
339
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70