Photovoltaik Eigenverbrauch,Bilanz,Prognose (Kostal Plenticore; KSEM; BYD HV)

[ch.eick]

Hallo zusammen,
nur damit Ihr nicht auch bei null anfangt. Ich adaptiere gerade ein Dashborad für Grafana mit der DbLog.

VG
   Christian

[plin]

Hallo zusammen,
nur damit Ihr nicht auch bei null anfangt. Ich adaptiere gerade ein Dashborad für Grafana mit der DbLog.

VG
   Christian

Sieht hübsch aus. Sind die €3.48 die Einsparung der Energiekosten durch Speisung aus der PV-Anlage?

Was mir noch fehlen würde wäre eine Vorhersage des PV-Ertrags der nächsten 1/2/3 Stunden, damit man entscheiden kann, ob man die Waschmaschine und/oder den Trockner anschmeißt bzw. die Zoe auflädt.

VG Peter

[ch.eick]

Sieht hübsch aus. Sind die €3.48 die Einsparung der Energiekosten durch Speisung aus der PV-Anlage?

Was mir noch fehlen würde wäre eine Vorhersage des PV-Ertrags der nächsten 1/2/3 Stunden, damit man entscheiden kann, ob man die Waschmaschine und/oder den Trockner anschmeißt bzw. die Zoe auflädt.

Hallo Peter,
ja, die 3.48 sind der Eigenverbrauch * EVU Preis, jedoch noch ohne Abzug der Erstehungskosten, also schön gerechnet für den WAF
Den Bereich habe ich erst mal nur adaptiert, aber noch nicht weiter ausgebaut.

Von der Prognose ist bisher nur die Gesamt Prognose Leistung drin, die anderen Werte müsst eich noch platzieren, sind aber schon vorhanden.

Generell läuft bei mir alles erstmal automatisch, ohne dass ich eingreifen müsste.
Die WallBoxen kommen erst am Freitag, die würde ich als zusätzlichen Großverbraucher integrieren, aber da fehlt mir noch die Erfahrung und das E-Auto.
Wenn Du gute Regelungen aus der Erfahrung hast würde ich mich freuen. Also was sind die Kriterien für das Laden des Autos aus dem Verwendungsumfeld?
Beim Pool wäre es z.B.
- wann er warm sein soll
- im Winter alles an Energie rein
- und nachts z.B. mit AWattar zusätzlich Heizen
- Im Sommer nicht so lange, damit er nicht zu warm wird

Für jeden Verbraucher habe ich jetzt noch den Tagesverbrauch mit SQL vom shelly ermittelt.

Heute habe ich noch Bilder verändert und auf dem Dashboard platz geschaffen, um alles unterzukriegen.
Das ist ganz schön viel Arbeit...puuuuh.

VG
   Christian

[plin]

Wenn Du gute Regelungen aus der Erfahrung hast würde ich mich freuen. Also was sind die Kriterien für das Laden des Autos aus dem Verwendungsumfeld?

Schau in den Himmel 

Spaß beiseite. Ich versuche ja über KI eine bessere Vorhersage als die mehr oder weniger statische, auf Basis der DWD-Daten, Ausrichtung, Neigung etc. errechnete  hinzukriegen. Fazit: Erstens kommt es anders und zweitens als man denkt. Es kann immer noch passieren, dass ungeplant Wolken aufkommen oder sich der Himmel trübt. Heute hätte laut errechneter Vorhersage ein guter Ladetag sein sollen. Meine Zoe hängt am Strom und die Bedeckung drückt die Solarleistung auf einmal unter 1 kW. Stabile Wetterlagen mit durchgängig sonnigen Tagen ohne Wolken/Bedeckung sind zuverlässiger.

Ein gedanklicher Ansatz, den ich aber noch nicht ausprobiert habe (weil ich dachte der DWD würde bei seinen Daten derartige Effekte berücksichtigen): Windrichtung und Sonnenschein an umliegenden Orten. Das Modell ist aber komplizierter und man muss etwas rechnen. Stell Dir vor Du hast Messdaten von vielen wunderground-Wetterstationen im Umfeld Deines Wohnortes. Du kennst die Windrichtung und -gesschwindigkeit. Dann müsste man doch wissen welche Wolke in etwa bei mir vorbeikommt, wenn diese xx Minuten vorher bei einer anderen Wetterstation in Windrichtung vorbeikam und dort die Sonnenstrahlung reduziert hat. Ein Problem bilden natürlich Wolken die erst zwischen der anderen Wetterstation und Deinem Wohnort entstehen.

Ich laboriere also immer noch an einer brauchbaren Vorhersage herum die für eine automatische Entscheidung brauchbar wäre.

Angehängt ist mein aktueller Stand. Seit dem letzten Wochenende habe ich als zusätzlichen Messwert den Ertrag der letzten Stunde mit drin. Da alle Berechnungen auf den Stundentakt ausgerichtet sind, brauche ich neben der Zack-Zack-Kurve der aktuellen PV-Leisung einen Wert der mit dem der Vorhersage vergleichbar ist.

Die beiden aktuellen Modelle sind multiple lineare Regression (Forecast) und Random Forrest (Forecast1). Es fließen folgende Parameter in die Kalkulation ein:
Forecast:   ['Rad1h','Neff','Azimuth','Altitude','SunD1','VV']
Forecast1: ['Rad1h','Neff','R101','Azimuth','Altitude','SunD1','VV','N','DD','RRS1c']

Durch einen kleinen Fehler meinerseits habe ich nur ab Anfang Februar Ist-Werte. Die KI muss also noch weiter lernen ...

VG Peter

[ch.eick]

Ein gedanklicher Ansatz, den ich aber noch nicht ausprobiert habe (weil ich dachte der DWD würde bei seinen Daten derartige Effekte berücksichtigen): Windrichtung und Sonnenschein an umliegenden Orten. Das Modell ist aber komplizierter und man muss etwas rechnen. Stell Dir vor Du hast Messdaten von vielen wunderground-Wetterstationen im Umfeld Deines Wohnortes. Du kennst die Windrichtung und -gesschwindigkeit. Dann müsste man doch wissen welche Wolke in etwa bei mir vorbeikommt, wenn diese xx Minuten vorher bei einer anderen Wetterstation in Windrichtung vorbeikam und dort die Sonnenstrahlung reduziert hat. Ein Problem bilden natürlich Wolken die erst zwischen der anderen Wetterstation und Deinem Wohnort entstehen.

Ich laboriere also immer noch an einer brauchbaren Vorhersage herum die für eine automatische Entscheidung brauchbar wäre.

Okay, das wäre dann noch Prognose.
Durch die Automatische Korrektur aus der Datenbank bin ich schon sehr zufrieden, aber Du hast recht, die Schwankungen kann ich gerade im Frühjahr nicht abfangen.
Da wollte ich noch die Abriegelung vom WR mit rein bringen, die wird aber durch die FW beim Plenticore anscheinen nicht übermittelt. Es kommt nahezu immer der selbe Wert.
Das wäre jedoch nur ein Reagieren und keine Prognose.

Angehängt ist mein aktueller Stand. Seit dem letzten Wochenende habe ich als zusätzlichen Messwert den Ertrag der letzten Stunde mit drin. Da alle Berechnungen auf den Stundentakt ausgerichtet sind, brauche ich neben der Zack-Zack-Kurve der aktuellen PV-Leisung einen Wert der mit dem der Vorhersage vergleichbar ist.

Die beiden aktuellen Modelle sind multiple lineare Regression (Forecast) und Random Forrest (Forecast1). Es fließen folgende Parameter in die Kalkulation ein:
Forecast:   ['Rad1h','Neff','Azimuth','Altitude','SunD1','VV']
Forecast1: ['Rad1h','Neff','R101','Azimuth','Altitude','SunD1','VV','N','DD','RRS1c']

Durch einen kleinen Fehler meinerseits habe ich nur ab Anfang Februar Ist-Werte. Die KI muss also noch weiter lernen ...

Das klinngt spannend
Es wird also eine weiterführende Vorhersage der letzten Stunden. Da ich den Forecast fc0 stündlich mit dem DWD aktualisiere könnte man das als Korrektur aus den letzten Stunden noch drüberrechnen. Dadurch wäre dann meine Autokorrektur etwas agressiver.
Wenn ich bei mir den Zeitraum von 30 Tagen auf 7 Tage verkürze könnte die Autokorrektur auch schneller reagieren. Das wäre mal einen Versuch wert.

Ein zweiter Gedanke wäre die Tagessumme der Prognose mit der Tagessumme des WR auch noch mit rein zu nehmen, da die Schwankungen in den letzten Wochen doch sehr starke Spitzen hatte.


Das war jedoch nicht die Antwort auf  meine Frage Mir ging es eher in die Nutzungsdefinition des E-Autos und Kriterien anden man das fest machen kann.

- Arbeitsplan meiner Frau aus dem Kalender
- Ein Signal, dass man morgen spontan einen Ausflog plant und die Karre voll sein soll.
- ...

VG
   Christian

[plin]

Noch eine ganz kühne Idee:

Eine Webcam in den Himmel richten,
- aufgrund der Farben (blau, hellgrau, dunkelgrau, ...) und Helligkeit feststellen wie das Wetter ist,
- auf Grund der Wechselgeschwindigkeit der Farben die Windgeschwidigkeit und somit die Qualität der Vorhersage
ermitteln.

[plin]

Das war jedoch nicht die Antwort auf  meine Frage Mir ging es eher in die Nutzungsdefinition des E-Autos und Kriterien anden man das fest machen kann.

- Arbeitsplan meiner Frau aus dem Kalender
- Ein Signal, dass man morgen spontan einen Ausflog plant und die Karre voll sein soll.
- ...

Ah, das ist Deine Erwartungshaltung. Die ist bei mir einfach: Home Office seit März letzten Jahres. Ich bin somit relaiv frei in der Wahl des Ladezeitfensters, da stehen genug zur Verfügung. Und wenn's Auto gebraucht wird ist halt Schluss mit Laden.

[ch.eick]

Noch eine ganz kühne Idee:

Eine Webcam in den Himmel richten,
- aufgrund der Farben (blau, hellgrau, dunkelgrau, ...) und Helligkeit feststellen wie das Wetter ist,
- auf Grund der Wechselgeschwindigkeit der Farben die Windgeschwidigkeit und somit die Qualität der Vorhersage
ermitteln.

Ich bräuchte eine Analysefunktion, die eine Zackige Kurve mit Peaks von einer norml glatten Kurve unterscheidet.
Oder wie beim NILM aus den Messwerten ein Gerät identifiziert. Dabei wäre wechselhaftes Wetter besagte zackige Kurve aus der PV Leistung.
Ich habe da schon einiges zu gelesen, jedoch fehlt mir die Mathematik dazu, wie man aus Messpunkten sowas abliest.
Eine Idee wäre die Messwerte über die Zeit als Hash abzulegen. Aber kann man Hash Codes vergleichen, ob sie z.B 90% nah dran sind?
Bei mp3s habe ich sowas früher schon mal in einer Freeware angewendet um Ablen zu erkennen und den ID3 Tag zu setzen.

VG
    Christian

[ch.eick]

Ah, das ist Deine Erwartungshaltung. Die ist bei mir einfach: Home Office seit März letzten Jahres. Ich bin somit relaiv frei in der Wahl des Ladezeitfensters, da stehen genug zur Verfügung. Und wenn's Auto gebraucht wird ist halt Schluss mit Laden.

Das ist bei mir auch so, aber die Frau hat halt noch Besorgungen zu erledigen. Da hoffte ich auf noch weitere Entscheidungskriterien.
Nach meiner Aufrüstung wäre das E-Auto eh schnell voll , aber man möchte ja den Accu schonen.

Gruß
   Christian

[ch.eick]

Stell Dir vor Du hast Messdaten von vielen wunderground-Wetterstationen im Umfeld Deines Wohnortes. Du kennst die Windrichtung und -gesschwindigkeit.

Das nutze ich bereits mit drei Stationen für die Beschattung mit den Rollos. Nur ist das ja keine Prognose, also nur reaktiv.

[plin]

Das nutze ich bereits mit drei Stationen für die Beschattung mit den Rollos. Nur ist das ja keine Prognose, also nur reaktiv.

So war's nicht gedacht. Die Stationen müssen weit genug entfernt sein, um eine Prognose für einen Vorhersagezeitraum von z.B. 3 Stunden zu geben. Das reicht dann zunächst mal für die Waschmaschine, den Trockner etc. .

[ch.eick]

So war's nicht gedacht. Die Stationen müssen weit genug entfernt sein, um eine Prognose für einen Vorhersagezeitraum von z.B. 3 Stunden zu geben. Das reicht dann zunächst mal für die Waschmaschine, den Trockner etc. .

Okay, jetzt kann ich folgen.

Das ist bei mir jedoch nicht sooo relevant, da ich bei der Steuerung eine Verzögerungszeit für einen stabilen Wert habe, die sich bei nicht erfüllen jeweils verschiebt und den Rest glättet der Speicher.
Durch eine früheste Start und eine Stoppzeit laufen die Geräte sobald es passt los. Für eine manuellen Start gibt es den WAF Taster neben der Steckdose, der jedoch noch nie zum Einsatz kam

Ich versuche immer die Logiken und die Prognose so simpel wie möglich zu halten. Durch Eure Ideen mit der Leistung für 4h, Day und Rest of Day sind ja jetzt schon die Möglichkeiten sehr vielfältig.
Bisher konnte ich jede Anfrage vom Typ - Wie kann ich das denn umsetzen - beantworten. Meistens hat man gar nicht die Gerät, die man für eine bestimmte Verbrauchskurve benötigen würde im Haushalt.

VG
   Christian

[plin]

Noch eine ganz kühne Idee:

Eine Webcam in den Himmel richten,
- aufgrund der Farben (blau, hellgrau, dunkelgrau, ...) und Helligkeit feststellen wie das Wetter ist,
- auf Grund der Wechselgeschwindigkeit der Farben die Windgeschwidigkeit und somit die Qualität der Vorhersage
ermitteln.

http://www.nubiscope.de/

Es gibt auch eine Beschreibung auf der DWD-Seite. Es bleibt also zu hoffen, dass die Informationen in die DWD-MOSMIX-Daten einfließen.

[ozwo]

Hallo in die Runde,

vielen Dank an Christian für die tolle Arbeit im Umgang mit FHEM und Plenticore!

Ich nutze die Infos aus dem Wiki nun auch seit einigen Wochen für meine PV-Anlage (Kostal Plenticore Plus 8.5 mit BVD Speicher und KSEM).
Bisher konnte ich alle Schritte nachvollziehen und es hat auch prima funktioniert.

Allerdings habe ich seit dem letzten Update im Wiki folgenden Fehler im Log:

Code Auswählen Erweitern

2021.05.24 18:25:04.402 3: WR_1: CreateDataObjects unpack of 0038 with f> for Battery_Actual_SOC resulted in undefined value
2021.05.24 18:25:04.802 3: WR_1: CreateDataObjects unpack of 017f with f> for Inverter_Generation_P_Actual resulted in undefined value
2021.05.24 18:25:04.949 3: WR_1: CreateDataObjects unpack of 0004 with N for Battery_Type resulted in undefined value

Hat jemand eine Idee, warum es für diese drei Objekte mit dem Lesen nicht mehr klappt? Da ich meine FHEM-Konfig in Github aufbewahre, konnte ich diesbzgl. auch keine Änderung in der Konfiguration nachvollziehen. Beim Plenticore habe ich die neue FW installiert, die nun auch automatische Updates macht - kann sich auf Seiten des WR etwas geänderten haben?

Anderes Thema:
In dem Grafana Dashboard aus dem Wiki werden für "Forecast/Prognose" die beiden Readings "Solar_Calculation_fc0" und "Solar_Calculation_fc1" referenziert. Diese gibt es aber in WR_1 gar nicht. Wie komme ich an die Werte? Oder habe ich hier etwas falsch verstanden?

Danke und Grüße
Oliver

[ch.eick]

Hallo Oliver,
herzlich willkommen

Ich nutze die Infos aus dem Wiki nun auch seit einigen Wochen für meine PV-Anlage (Kostal Plenticore Plus 8.5 mit BVD Speicher und KSEM).
Bisher konnte ich alle Schritte nachvollziehen und es hat auch prima funktioniert.

Allerdings habe ich seit dem letzten Update im Wiki folgenden Fehler im Log:

Code Auswählen Erweitern

2021.05.24 18:25:04.402 3: WR_1: CreateDataObjects unpack of 0038 with f> for Battery_Actual_SOC resulted in undefined value
2021.05.24 18:25:04.802 3: WR_1: CreateDataObjects unpack of 017f with f> for Inverter_Generation_P_Actual resulted in undefined value
2021.05.24 18:25:04.949 3: WR_1: CreateDataObjects unpack of 0004 with N for Battery_Type resulted in undefined value

Hat jemand eine Idee, warum es für diese drei Objekte mit dem Lesen nicht mehr klappt? Da ich meine FHEM-Konfig in Github aufbewahre, konnte ich diesbzgl. auch keine Änderung in der Konfiguration nachvollziehen. Beim Plenticore habe ich die neue FW installiert, die nun auch automatische Updates macht - kann sich auf Seiten des WR etwas geänderten haben?

Ich habe noch die Version 1.18 , ab der ein Autoupdate eingeführt wurde.

Code Auswählen Erweitern


Software-Version_IO-Controller_IOC 01.45 2021-05-24 19:06:00
Software-Version_Maincontroller_MC 01.47 2021-05-24 19:06:00

Schau mal bitte nach Deiner Version, da gerade die 1.19 raus gekommen ist. Die habe ich mir noch nicht angesehen.
Falls Du einen downgrade machen möchtest, habe ich die alten Versionen noch bei mir auf dem Rechner. Dann bitte eine PN.

Anderes Thema:
In dem Grafana Dashboard aus dem Wiki werden für "Forecast/Prognose" die beiden Readings "Solar_Calculation_fc0" und "Solar_Calculation_fc1" referenziert. Diese gibt es aber in WR_1 gar nicht. Wie komme ich an die Werte? Oder habe ich hier etwas falsch verstanden?

Die readings Solar_* werden durch die Leistungsprognose mit der Funktion Solar_forecast(), erzeugt, die Du dann wohl noch nicht verwendest.

Toll, dass Du schon so weit gekommen bist.

Bitte beachte, dass ich bereits eine Schwarm Installation habe und mich somit immer auf die SW_* readings beziehe. Die sollten dann bei Dir die selben Werte beinhalten, wie die reading Namen ohne "SW_" .

Kannst Du mir dazu mal eine Rückmeldung geben, da nicht alle Anwender den wechsel bereits gemacht haben.

VG
   Christian