如何用南方电网电费统计HA集成实现家庭用电智能监控?超实用教程!
2026-02-05 05:22:09作者:薛曦旖Francesca
南方电网电费统计HA集成是一款专为Home Assistant设计的自定义组件,能帮助南方电网用户(广东、广西、云南、贵州、海南地区)轻松获取电费数据、监控用电情况。通过手机号登录即可实现自动数据抓取,支持多账户管理和定时更新,让家庭用电管理更简单高效。
🌟 核心功能亮点
这款强大的集成工具带来多项实用功能,让电费管理告别繁琐:
- ✅ 覆盖广:支持南方电网五省区(广东、广西、云南、贵州、海南)电费数据查询
- ✅ 免维护:登录态自动刷新,无需频繁手动登录
- ✅ 多账户:支持添加多个南网账户和缴费号,全家用电统一管理
- ✅ 全自动:默认每4小时自动更新数据,也可自定义刷新频率
- ✅ 易配置:全程图形化界面操作,无需编写复杂YAML文件
可实时获取的用电数据包括:当前余额、阶梯电量、每日/每月/年度用电量、电费明细等关键信息,帮你全面掌握家庭用电状况。
🚀 快速安装指南
准备工作
确保你的Home Assistant版本 ≥ 2022.11,并已安装HACS(Home Assistant Community Store)。
安装步骤
-
通过HACS安装(推荐):
- 在HACS界面中搜索
china_southern_power_grid_stat - 点击安装并重启Home Assistant
- 在HACS界面中搜索
-
手动安装:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/china_southern_power_grid_stat将下载的文件夹复制到
custom_components/china_southern_power_grid_stat目录
⚙️ 详细配置流程
1. 添加集成
在Home Assistant配置界面依次点击:设置 > 设备与服务 > 添加集成,搜索并选择 China Southern Power Grid。
2. 账号登录
使用南方电网账号(手机号)和密码登录系统,首次登录需验证身份:
南方电网电费统计HA集成登录界面
3. 配置账户参数
登录后进入账户配置界面,可设置数据更新频率等参数:
南方电网电费统计HA集成参数设置
4. 添加缴费号
选择需要监控的缴费账户,支持添加多个缴费号:
南方电网电费统计HA集成添加缴费号
5. 选择监控账户
从已绑定的缴费号中选择需要监控的账户:
南方电网电费统计HA集成选择账户
📊 数据应用指南
可用传感器列表
集成成功后会自动创建多种传感器实体,包括:
- 当前余额/欠费状态
- 阶梯电量信息(档位、剩余电量、电价)
- 昨日/当月/上月用电量及电费
- 本年度/上年度用电统计数据
查看详细数据
点击传感器可查看更多属性,包括每日用电明细和月度用电趋势:
南方电网电费统计传感器属性
数据更新策略
- 上月数据:每月1-3日每4小时更新,其余时间暂停更新
- 年度数据:每年1月1-7日每日更新,其余时间暂停更新
- 实时数据:默认每4小时更新,可在配置中调整频率
需要立即刷新数据时,在集成界面点击"重载"即可。
💡 使用技巧
- 创建用电仪表盘:将关键用电传感器添加到Lovelace面板,直观监控用电趋势
- 设置余额提醒:当电费余额低于阈值时自动发送通知
- 分析用电高峰:通过每日用电数据识别高耗电时段,优化用电习惯
- 多账户管理:为租房、商铺等不同场景添加独立账户,分开统计用电成本
📝 注意事项
- 本集成仅负责数据抓取,不提供电费计算功能
- 数据更新可能存在2天左右延迟(取决于南方电网数据同步速度)
- 敏感信息(如账户密码)仅存储在本地,保障信息安全
通过这款南方电网电费统计HA集成,让家庭用电管理变得智能化、可视化。立即安装体验,开启科学用电新生活!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Python小说下载神器:一键获取番茄小说完整内容如何用md2pptx快速将Markdown文档转换为专业PPT演示文稿 📊京东评价自动化工具:用Python脚本解放双手的高效助手三步掌握Payload-Dumper-Android:革新性OTA提取工具的核心价值定位终极Obsidian模板配置指南:10个技巧打造高效个人知识库终极指南:5步解锁Rockchip RK3588全部潜力,快速上手Ubuntu 22.04操作系统WebPlotDigitizer 安装配置指南:从图像中提取数据的开源工具终极FDS入门指南:5步掌握火灾动力学模拟技巧高效获取无损音乐:跨平台FLAC音乐下载工具全解析终极指南:5步复现Spring Boot高危漏洞CVE-2016-1000027
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
openEuler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。
C
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
337
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
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++
883
590
暂无简介
Dart
768
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246