Xiaomi Home集成中浦安达智能开关电量统计问题分析
2025-05-11 09:20:27作者:俞予舒Fleming
问题概述
在Xiaomi Home集成(v0.10)中,用户反馈iot.switch.padw2p型号的浦安达单相智能保护开关无法正确显示当日耗电量和当月耗电量数据。该问题在Home Assistant Core 2024.11.0版本和Home Assistant OS 13.0环境下重现。
技术背景
智能开关设备通常通过两种方式提供电量统计信息:
- 设备直接上报的实时属性数据
- 通过云服务API获取的历史统计数据
根据设备规格说明,浦安达单相智能保护开关(iot.switch.padw2p)厂商并未在设备属性中定义当日和当月耗电量数据字段。这是导致Xiaomi Home集成无法直接获取这些数据的技术原因。
临时解决方案
对于需要这些数据的用户,可以考虑以下两种临时解决方案:
1. 使用积分传感器计算耗电量
通过Home Assistant的积分传感器功能,可以从功率数据计算出累计耗电量:
sensor:
- platform: integration
source: sensor.current_power # 替换为实际的功率传感器ID
name: energy_spent
unit_prefix: k
round: 2
max_sub_interval:
minutes: 5
此方法通过实时功率数据积分计算得出耗电量,精度取决于功率数据的更新频率。
2. 使用Xiaomi Miot Auto集成
有用户反馈Xiaomi Miot Auto集成能够获取这些数据,这表明可能是通过小米云服务的统计接口实现的。不过这种方案需要额外的集成安装和维护。
长期解决方案建议
对于开发者而言,可以考虑以下改进方向:
- 实现与小米云服务统计API的对接,类似Xiaomi Miot Auto集成的做法
- 在设备不支持原生属性的情况下,提供内置的积分计算功能
- 与设备厂商沟通,建议在固件更新中添加相关属性字段
用户注意事项
- 积分传感器方案需要设备提供稳定的功率数据源
- 计算结果可能与设备厂商的统计方法存在微小差异
- 对于需要精确计量的场景,建议优先考虑原生支持电量统计的设备
总结
浦安达单相智能保护开关在Xiaomi Home集成中的电量统计问题源于设备属性定义的限制。目前用户可通过积分传感器等替代方案获取近似数据,但最彻底的解决方案仍需设备厂商或集成开发者进一步优化。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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
325
🔥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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
1.03 K
492