EVCC项目中Shelly 1EM电表负功率显示问题的技术解析
2025-06-13 07:12:24作者:丁柯新Fawn
问题背景
在EVCC开源能源管理系统中,用户报告了一个关于Shelly 1EM智能电表数据采集的特殊问题。当电表检测到电网馈电(即用户向电网输送电力)时,电表本身会正确显示负功率值,但EVCC系统却错误地将这些负值显示为正数,导致系统误判为从电网获取电力。
技术原理分析
Shelly 1EM电表通过HTTP API提供实时电力数据,其JSON响应中包含emeters数组,其中power字段在馈电情况下会显示为负值。这是电力行业的标准做法:
- 正功率:从电网获取电力
- 负功率:向电网馈送电力
EVCC系统原本的Shelly设备驱动在处理这个数据时,没有考虑功率方向,直接取用了绝对值,导致了显示错误。
临时解决方案
在等待官方修复期间,用户可以采用自定义电表配置作为临时解决方案。通过在EVCC配置文件中设置自定义HTTP数据源,直接获取电表的原始JSON数据并使用jq提取功率值:
meters:
- name: grid
type: custom
power:
source: http
uri: http://[电表IP]/status
jq: .emeters[0].power
这种方法绕过了原有的Shelly驱动,直接从电表获取原始数据,保留了功率符号信息。
官方修复进展
EVCC开发团队确认正在进行Shelly设备逻辑的重构工作。新版本将实现:
- 根据设备用途智能处理功率符号
- 仅对光伏设备强制转换为正功率
- 保持电网电表的原始功率方向
技术建议
对于遇到类似问题的用户,建议:
- 检查电表原始API输出确认数据准确性
- 考虑使用自定义配置作为临时解决方案
- 关注EVCC版本更新,及时升级获取修复
这个问题展示了能源管理系统在整合不同设备时面临的数据标准化挑战,也体现了开源社区快速响应和解决问题的优势。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C027
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869