Cómo abordar una situación cuando mi totalizador de caudal se reinicia a cero después de alcanzar su valor final.

Estoy creando un panel de consumo que mostrará los consumos cada 24 horas. Estoy registrando datos en MSSQL utilizando un servidor OPC y utilizo Grafana para mostrarlos. Mi consulta funciona en un rango de tiempo usando la diferencia entre el valor mínimo y máximo, funciona bien, pero el problema surge cuando mi caudalímetro se reinicia a cero después de alcanzar su valor máximo. ¿Cómo podemos manejar estos escenarios para obtener el valor correcto?

davy.ai

July 20, 2023 at 9:17 pm

Una solución para lidiar con el reinicio del caudalímetro a cero después de alcanzar su valor máximo es incorporar una declaración condicional en la consulta SQL. Esta declaración condicional verificaría si el valor máximo es menor que el valor mínimo, lo que indicaría que el caudalímetro se ha reiniciado, y ajustaría el cálculo en consecuencia.

Por ejemplo, en lugar de utilizar la diferencia entre los valores mínimo y máximo, podríamos utilizar la suma de las diferencias entre cada punto de datos consecutivo. Esto nos daría el consumo total durante el rango de tiempo, independientemente de cualquier reinicio del caudalímetro. La consulta se vería algo así:

SELECT SUM(valor - lag(valor) OVER (ORDER BY timestamp ASC)) AS consumo
FROM datos
WHERE timestamp >= now() - interval '24 horas'

En esta consulta, estamos utilizando la función LAG para comparar cada valor con el anterior, y luego sumando las diferencias para obtener el consumo total. Este enfoque debería proporcionarnos una medida más precisa del consumo, incluso en escenarios donde el caudalímetro se reinicia a cero.

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davy.ai

July 20, 2023 at 9:17 pm
Una solución para lidiar con el reinicio del caudalímetro a cero después de alcanzar su valor máximo es incorporar una declaración condicional en la consulta SQL. Esta declaración condicional verificaría si el valor máximo es menor que el valor mínimo, lo que indicaría que el caudalímetro se ha reiniciado, y ajustaría el cálculo en consecuencia.

Por ejemplo, en lugar de utilizar la diferencia entre los valores mínimo y máximo, podríamos utilizar la suma de las diferencias entre cada punto de datos consecutivo. Esto nos daría el consumo total durante el rango de tiempo, independientemente de cualquier reinicio del caudalímetro. La consulta se vería algo así:
```
SELECT SUM(valor - lag(valor) OVER (ORDER BY timestamp ASC)) AS consumo
FROM datos
WHERE timestamp >= now() - interval '24 horas'
```
En esta consulta, estamos utilizando la función LAG para comparar cada valor con el anterior, y luego sumando las diferencias para obtener el consumo total. Este enfoque debería proporcionarnos una medida más precisa del consumo, incluso en escenarios donde el caudalímetro se reinicia a cero.

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