{"id":1126,"date":"2026-01-01T07:00:19","date_gmt":"2026-01-01T06:00:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.factorysensesoftware.at\/?p=1126"},"modified":"2026-02-08T15:47:59","modified_gmt":"2026-02-08T14:47:59","slug":"analyse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.factorysensesoftware.at\/index.php\/2026\/01\/01\/analyse\/","title":{"rendered":"Analysetools Energieoptimierung"},"content":{"rendered":"\n

Loxone Statistikaufzeichnung<\/h2>\n\n\n\n

Die Basis f\u00fcr eine fundierte Analyse ist die Aufzeichnung von Statistikdaten \u00fcber die Loxone Automatisierung. Diese bietet reichlich M\u00f6glichkeiten Daten zu sammeln. Ein simples H\u00e4kchen gesetzt an diversen Bausteinen, Eing\u00e4ngen oder Ausg\u00e4ngen und schon werden die Daten in einstellbaren Intervallen aufgezeichnet.<\/p>\n\n\n\n

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Einziger Wermutstropfen bei der Statistikaufzeichnung mit Loxone, ist die Beeintr\u00e4chtigung der SD-Karte durch erh\u00f6hte Schreiblast. Obwohl in meiner Heimautomatisierung keine ereignisbasierten Aufzeichnungen stattfinden, summieren sich die Datenmengen allein durch die Vielzahl der aufgezeichneten Datenpunkte und auf diese m\u00f6chte ich auch nicht verzichten.<\/p>\n\n\n\n

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Ungl\u00fccklicherweise kann diese Schreiblast zur Verk\u00fcrzung der Lebensdauer der SD-Karte beitragen. Da dort auch das Programm der Loxone Config beheimatet ist, kann das durchaus zu Problemen f\u00fchren. Eine formattierte Backup-Karte ist deshalb empfehlenswert.<\/p>\n\n\n\n

Als Wunsch an das Loxone-Christkind adressiere ich den Vorschlag, eine dezidierte Karte f\u00fcr Statistikaufzeichung einzuf\u00fchren. F\u00fcr den aktuellen Miniserver wird sich das wohl nicht mehr ausgehen, f\u00fcr zuk\u00fcnftige Miniserver Versionen w\u00e4re das aber sicherlich eine sinnvolle Erweiterung, die mir auch den ein oder anderen Euro an Zusatzkosten wert w\u00e4re.<\/p>\n\n\n\n

Extract, Transform, Load<\/h2>\n\n\n\n

Ich m\u00f6chte allerdings nicht ausschlie\u00dflich die Ergebnisse diskutieren, sondern vor allem auch beschreiben wie diese erreicht werden. Um die einleitende Analyse der Ergebnisse bewerkstelligen zu k\u00f6nnen wurden mehrere Hunderttausend Datenpunkte mit Hilfe der Loxone Statistikfunktion gesammelt. Diese werden n\u00e4chtlich \u00fcber einen Scheduled Task und ein selbst gezimmertes .NET\/C# Exportprogramm \u00fcber FTP von meinen beiden Loxone Miniservern gespiegelt.<\/p>\n\n\n\n

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F\u00fcr die Weiterverarbeitung in einem BI Analysetool werden die Statistikdaten normalisiert. Dabei werden die Dateien unter Anwendung hochgradiger Parallelisierung ausgelesen und in Zeitreihen umgewandelt, wobei je Messpunkt ein File erzeugt wird. Erw\u00e4hnenswert ist hierbei, dass Loxone die Daten einzelner Messpunkte mitunter auf mehrere Files verteilt, womit die Daten \u00fcber ein Union Operator zusammengef\u00fchrt werden m\u00fcssen, was sich erheblich auf die Performance des Export auswirkt. Durch eine Performance Optimierung nach allen Regeln der Kunst, lasst sich der Gesamtdatenbestand ohne manuelle Eingriffe nun in wenigen Minuten aufbereiten. Der Export erfolgt zur Geisterstunde um etwaige Probleme mit simultaner Bearbeitung der lokal gespiegelten Files zu vermeiden.<\/p>\n\n\n\n

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So haben sich \u00fcber die letzten Jahre um die 140 Datenfiles mit insgesamt knapp 40 Millionen Datenpunkten verschiedenster Art angesammelt und vielf\u00e4ltige Analysem\u00f6glichkeiten rund um das Heizaggregat, Mischerregelung, Heizungs- und Warmwasserpuffer, Einzelraumregelung, thermische Solaranlage, PV, Pool, Wetterstation, Stromverbr\u00e4uche, Stromkosten, usw. geschaffen.<\/p>\n\n\n\n

Business Intelligence<\/h2>\n\n\n\n

Unter Anwendung von Excel ist der Datenflut aus meiner Loxoneautomatisierung kaum Herr zu werden. Hinzu kommt, dass die Informationen mehr oder weniger in Echtzeit bereitstellen sollen, um auch Ereignisse der j\u00fcngsten Vergangenheit ohne weitere Aufbereitungsarbeiten analysieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die L\u00f6sung dazu liefert Microsoft Power BI.<\/p>\n\n\n\n

https:\/\/www.microsoft.com\/de-de\/power-platform\/products\/power-bi?market=de<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Die normalisierten Daten werden aus den verschiedenen Datenquellen (140 CSV Files) \u00fcber Power Query performant geladen, Datentypen aufbereitet, Spaltennamen zugewiesen, etc. Zus\u00e4tzlich erfolgt die Erstellung einer Zeit Dimension um die Datenpunkte \u00fcber die jeweiligen Timestamps verbinden zu k\u00f6nnen und sp\u00e4ter einen Drill-Down vom Jahr bis zur Sekunde bereitstellen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die dazu notwendige relationale vom Timestamp der Zeit Dimension 1:n zu den Loxone Datenpunkten muss vorab in der Modellansicht von Power BI erstellt werden.<\/p>\n\n\n\n

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Um die normalisierten Daten zu Analysezwecken nutzbar zu machen, werden nun noch Measures angelegt, in den festgelegt wird welche vorverarbeiteten Rohdaten aus Power Query anhand von Filter ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen und in denen auch definiert wird wie die Aggregation von einer tieferen auf eine h\u00f6here Ebene zu erfolgen hat (z.B. Durchschnittswerte, Median, Summen, \u2026).<\/p>\n\n\n\n

Mit einem geeigneten Schul-, Universit\u00e4ts- oder Gesch\u00e4ftskonto, lie\u00dfen sich die Daten sogar spielend \u00fcber Browser oder Mobile App ver\u00f6ffentlichen.<\/p>\n\n\n\n

Alles in allem nachvollziehbar, warum Microsoft Power BI in den letzten Jahren das den Business Intelligence Markt dominiert hat und sich auch im industriellen Umfeld immer weiter verbreitet.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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