Bruk av GPT til å analysere IAMMETER Cloud Energy-data – en komplett veiledning
📘 Introduksjon
Denne veiledningen viser hvordan du kobler tilIAMMETER Cloudkonto til ChatGPT (eller IAMMETER-assistenten), hent dinsmart energimålerdata via IAMMETERs åpneAPI, og genererer automatisk enAI-drevet energioptimaliseringsrapport.
Det fungerer for alle IAMMETER-produkter, inkludert:
- 🏠 WEM3080— Enfaset energimåler for hjemmet
- ⚙️ WEM3080T / WEM3080TD— Trefase energimålere
- ☀️ solcelleovervåkingssystemer
🧩 Trinn 1 — Forberedelse
1️⃣ Logg inn på IAMMETER Cloud
👉 https://www.iammeter.com/login
2️⃣ Skaff deg API-tokenet ditt
Etter at du har logget inn, klikker du påprofilikon (øverst til høyre)
Velge«Innstillinger->Token»
Kopier tokenet ditt – det ser slik ut (kun eksempel):
xx ...
3️⃣ Koble til GPT
I ChatGPT (eller IAMMETER-assistenten), skriv inn:
Mitt IAMMETER API-token er xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxGPT vil koble til IAMMETER Cloud-kontoen din og liste opp alle tilgjengelige steder og målere.
⚙️ Trinn 2 – Hent informasjon om lokasjon og måler
GPT vil returnere en oversikt som denne:
| Nettstedsnavn | Type | Kraft i sanntid | Månedlig energi | PV-aktivert |
|---|---|---|---|---|
| Hjemmeenergimåler | Enkel fase | 2400 W | 272 kWh | Nei |
| Solcelleanlegg | PV | –870 W | 211 kWh | ✅ Ja |
🔎 Trinn 3 – Velg et nettsted å analysere
Fortell GPT:
Jeg vil analysere nettstedet til Home Energy MonitorGPT vil be om dinmålerens serienummer (SN). Du finner den i IAMMETER Cloud →Enhetsliste, for eksempel:
70B3D5XXXXXX📊 Trinn 4 – Kjør effektanalysen
GPT vil ringeoffisiell IAMMETER Cloud APIendepunkt: 👉Dokumentasjon av system-API
Eksempel:
GetPowerAnalysis(sn="70B3D5XXXXXX", starttid="2025-11-21", sluttid="2025-11-28")Eksempelresultat:
| Metrisk | verdi |
|---|---|
| Gjennomsnittlig effekt | 497,2 W |
| Maksimal effekt | 5598 V |
| Minimumseffekt | 64 W |
| Gjennomsnittlig effekt på dagtid | 480,8 W |
🌱 Trinn 5 — Eksempel på AI-energioptimaliseringsrapport
Nedenfor er et eksempel på en GPT-generert energieffektivitetsrapport basert på IAMMETER Cloud-data.
⚡ Innsikt i husholdningsenergi
- Gjennomsnittlig belastning ≈ 500 W
- Høyere nattbelastning – sannsynligvis fra varmtvannsbereder eller klimaanlegg
- Toppbelastning opptil 5,6 kW — korte hendelser med høyt forbruk oppdaget
💡 Optimaliseringsforslag
| Kategori | Anbefaling | Potensielle besparelser |
|---|---|---|
| Standby-strøm | Slå av tomgangsplugger med smarte stikkontakter | ~8–10% |
| Kontroll av varmtvannsbereder | Planlegg drift utenom rushtid eller soltimer | ~10–15% |
| Toppbelastningshåndtering | Unngå å kjøre flere tunge enheter samtidig | ~5–8% |
Totalt sparepotensial:≈ 20–25 % (≈ 1700 kWh/år, ≈ 120–150 USD)
🧠 Trinn 6 – Valgfri smartkontrollintegrasjon
Du kan kombinere IAMMETER-data + AI-innsikt forautomatisert kontrollved bruk av åpne plattformer:
| Plattform | Beskrivelse |
|---|---|
| 🏠 Hjemmeassistent | Kontroll i sanntid via MQTT-integrasjon |
| 🧩 Node-RED | Bygg smarte logiske flyter (f.eks. kutt effekten over 3 kW) |
| ☁️ ThingsBoard | Lag dashbord og prognostiser trender |
| 🔌 WPC3700 Wi-Fi-strømkontroller | Bruk overskuddsenergi fra PV til varmestyring |
🏁 Trinn 7 — Sammendrag
| Skritt | Handling | GPT-funksjonalitet |
|---|---|---|
| 1 | Skaff deg API-token | Autentiser bruker |
| 2 | Koble til IAMMETER Cloud | Liste over steder og målere |
| 3 | Oppgi målerens serienummer | Identifiser enhet |
| 4 | Kjør effektanalyse | Hent strømdata |
| 5 | Generer rapport | AI-basert energiinnsikt |
| 6 | (Valgfritt) Integrer kontroll | Aktiver automatisering |
📎 Eksempel på datakilde
- IAMMETER Cloud-konto (demobruker)
- Nettsted:Hjemmeenergimåler
- Målerens serienummer:70B3D5XXXXXX
- Datoperiode:2025-11-21 → 2025-11-28
✅ Fordeler med IAMMETER + GPT-integrasjon
- NullkodeAI-energianalyse
- Øyeblikkeligoptimaliseringsrapporterfor huseiere
- Sømløs forbindelse mellomIoT-målingogAI-beslutningstaking
