Initiale Version: Stromverbrauch-Web-App (strom-next)

Next.js-App zur Visualisierung des Stromverbrauchs aus InfluxDB (Bucket strom, measurement vzlogger, Feld arbeit = kumulativer Zaehlerstand in Wh). - 4 Balken-Diagramme: 24h (stuendlich), Woche (stuendlich), 31 Tage (taeglich), Jahr (pro Monat, immer 12 Monate) - Verbrauch via difference des Zaehlerstands, zeitzonen-korrekt - 24h liest Rohdaten (aktuell), 7d/31d/365d den stuendlichen Downsampling-Rollup (arbeit_hourly) -> sub-sekunde - Gesamtverbrauch je Zeitraum unter dem Chart - Design/Layout angelehnt an Werte-Log "Verlauf" Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-28 14:05:27 +02:00
commit 3649bf4e22
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+import { InfluxDB } from '@influxdata/influxdb-client';
+import { ResolvedRange, windowStartBefore } from '@/lib/ranges';
+import { VerbrauchPoint } from '@/types/strom';
+
+const URL = process.env.INFLUX_URL || 'http://nuccy:8086';
+const TOKEN = process.env.INFLUX_TOKEN || '';
+const ORG = process.env.INFLUX_ORG || 'citysensor';
+const BUCKET = process.env.INFLUX_BUCKET || 'strom';
+const FIELD = process.env.INFLUX_FIELD || 'arbeit';
+// Rohdaten (1-Sekunden-Zaehlerstand) — fuer 24h, immer aktuell
+const MEAS_RAW = process.env.INFLUX_MEASUREMENT || 'vzlogger';
+// Stuendliche Snapshots (Downsampling-Task) — fuer 7d/31d/365d, schnell
+const MEAS_ROLLUP = process.env.INFLUX_ROLLUP_MEASUREMENT || 'arbeit_hourly';
+const UNIT_FACTOR = parseFloat(process.env.INFLUX_UNIT_FACTOR || '0.001'); // *Faktor -> kWh (Wh)
+const TZ = process.env.INFLUX_TZ || 'Europe/Berlin';
+
+const influx = new InfluxDB({ url: URL, token: TOKEN, timeout: 90_000 });
+
+/**
+ * Liefert den Verbrauch je Fenster aus dem kumulativen Zaehlerstand.
+ *
+ * Quelle 'raw' (24h): hoechstaufgeloeste Daten, aggregateWindow(last) holt den
+ *   Zaehlerstand am Fensterende, difference() bildet den Zuwachs = Verbrauch.
+ *
+ * Quelle 'rollup' (7d/31d/365d): stuendliche Snapshots des Zaehlerstands.
+ *   difference() ergibt den stuendlichen Verbrauch, der dann tages-/stundenweise
+ *   summiert wird. Tagesgrenzen sind ueber `location` zeitzonen-korrekt.
+ *
+ * timeShift(-every) verschiebt den Zeitstempel auf den Fenster-ANFANG, sodass ein
+ * Balken den Zeitraum [T, T+every) repraesentiert. Die Abfrage startet ein Fenster
+ * frueher, damit das erste sichtbare Fenster bereits einen Differenzwert hat.
+ */
+export async function fetchVerbrauch(r: ResolvedRange): Promise<VerbrauchPoint[]> {
+  const queryStart = windowStartBefore(r.start, r.every); // ein Fenster Vorlauf
+
+  const measurement = r.source === 'raw' ? MEAS_RAW : MEAS_ROLLUP;
+
+  const aggregation =
+    r.source === 'raw'
+      ? // Rohdaten: letzter Zaehlerstand je Fenster, dann Differenz
+        `|> aggregateWindow(every: ${r.every}, fn: last, createEmpty: false)
+  |> difference(nonNegative: true)`
+      : // Rollup: stuendliche Differenz, dann je Fenster summieren
+        `|> difference(nonNegative: true)
+  |> aggregateWindow(every: ${r.every}, fn: sum, createEmpty: false)`;
+
+  const flux = `
+import "timezone"
+option location = timezone.location(name: "${TZ}")
+
+from(bucket: "${BUCKET}")
+  |> range(start: ${queryStart.toISOString()}, stop: ${r.stop.toISOString()})
+  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "${measurement}")
+  |> filter(fn: (r) => r._field == "${FIELD}")
+  ${aggregation}
+  |> timeShift(duration: -${r.every})
+  |> sort(columns: ["_time"], desc: false)
+  |> keep(columns: ["_time", "_value"])
+`;
+
+  const queryApi = influx.getQueryApi(ORG);
+  const points: VerbrauchPoint[] = [];
+  const minTs = r.start.getTime();
+  const maxTs = r.stop.getTime();
+
+  return new Promise<VerbrauchPoint[]>((resolve, reject) => {
+    queryApi.queryRows(flux, {
+      next(row, tableMeta) {
+        const o = tableMeta.toObject(row);
+        const ts = new Date(o._time as string).getTime();
+        if (ts < minTs || ts >= maxTs) return; // Vorlauf-/Ueberhangfenster verwerfen
+        const value = Number(o._value);
+        if (!Number.isFinite(value)) return;
+        points.push([ts, value * UNIT_FACTOR]);
+      },
+      error(err) {
+        reject(err);
+      },
+      complete() {
+        resolve(points);
+      },
+    });
+  });
+}