Si usted sólo puede tomar la medida en discretas veces, luego sumando y dividiendo por el tiempo entre las mediciones es la única forma posible – de la integral
$$E_\text{total}=\int\limits_{T_\text{start}}^{T_\text{end}} P(t) dt$$
really collapses to a sum, it \$P(t)\$ is only known for set of points. For example, assume the power value is constant for amount of time that you spend between your \$N\$ individual measurements, let's call that \$T_\text{muestra}\$, then
$$\begin{align}
\tilde E &= \sum\limits_{n=0}^{N-1} T_\text{sample}\cdot P(nT)\\
&= T_\text{sample} \sum\limits_{n=0}^{N-1} P(nT)\\
\end{align}$$
Ahora, usted dice
un conjunto de puntos que en realidad no tiene ninguna rima o razón
Bueno, eso es un problema. Lo que si se va la electricidad entre dos puntos de medición, y sólo pasa a ser de baja cada vez que usted está realmente tomando nota?
La respuesta a este problema es la de Nyquist-Shannon Teorema de Muestreo, la cual es muy útil en muchas aplicaciones de procesamiento de señal, pero en este caso significa:
Si usted tiene una señal real (aquí: el poder de las medidas), cuya frecuencia más alta es \$f_\text{max}\$, entonces usted tendrá que mirar con el doble de frecuencia en ella para asegurarse de que no se pierda nada, es decir,\$f_\text{sample}\ge 2f_\text{max}\$.
Frecuencia aquí se refiere a la cantidad de tiempo entre dos eventos consecutivos. Eso significa que si usted puede decir, "el menor fluctuación de energía necesita considerar es \$T\$ largos (por ejemplo, 5 segundos)", a continuación, las señales de frecuencia más alta \$f_\text{max}= \frac1T\$ (es decir, de 0.2 Hz en el 5s caso), y tendrás que muestra el doble que a menudo, por lo que \$f_\text{sample} \ge 2f_\text{max}=\frac2T\$, o considerando el intervalo de muestreo \$T_\text{sample}=\frac1{f_\text{sample}}\le \frac12 T\$.
Si se muestra más lento que su medida no es representativo para su observados (a menos que haya otro, la restricción de modelo de cómo el consumo de energía fluctúa, que no parecen tener), y ninguna declaración que se pueden extraer de su conjunto de puntos de medición.
Si usted entonces tiene las mediciones en un sensato, intervalo de tiempo constante, con sólo la adición de ellos y multiplicando el resultado con ese intervalo le dará su total lectura de energía. Usted no necesita ningún módulos de python para que, es decir, simplemente
### assuming "powers" is a list / iterable of your power measurements in Watt,
### and "T" contains the sample interval in seconds
total_power = sum(powers) / 1000 * T / 3600
le dará a su kWh.
Ahora, usted podría decir "¿cómo puedo saber la velocidad de mi electrodomésticos encender y apagar?"
En muchos casos, usted puede poner un límite sensible a la fluctuación de energía. Por ejemplo, el seguro, las luces se pueden encender y en fracciones de segundo, pero la cantidad de energía que consume rápidamente apagado de las luces (por ejemplo, aseo de uso, a su vez, de los años 60, desactivar) es probablemente insignificante,
mientras que las cosas que realmente importan (nevera, calentador de agua, lavadora, horno) tienden a cambiar de forma relativamente lenta en un hogar típico escenario de uso.
