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Muster in Zahlenreihen erkennen; Intelligentes FHEM

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KölnSolar:

--- Zitat ---Ich glaube, dass die zurzeit "übliche" KI (also neuronale Netze/ Deep Learning) eher das zweite tut.
--- Ende Zitat ---
Ja, da stimme ich Dir zu, was die allgemeine Definition von KI anbelangt. Nach der allgemeinen Definition ist meines Erachtens bereits jede Software KI. Um das dann deutlicher abzugrenzen, definiere ich für mich KI als etwas, was über event/notify/if_else hinausgeht.  ;)

KölnSolar:

--- Zitat ---Wenn man das aber nicht direkt am Kühlschrank misst, dann wird es spätestens dann schwierig, wenn man zwei davon hat. Außerdem erzeugen eine ganze Menge andere Verbraucher möglicherweise ähnliche Signale. Auf der anderen Seite müsste es schon möglich sein, das Signal so einzudampfen, dass brauchbare Signaturen dabei herauskommen.
--- Ende Zitat ---

--- Zitat ---Aber hier hat man doch definitiv in der Regel mehrere Verbraucher mit einer sehr ähnlichen Signatur, oder?   
--- Ende Zitat ---

--- Zitat ---Und was passiert, wenn beides zusammen passsiert? ...oder alles zusammen? Z.B. könnte man eine Elektroheizung haben, zwei Kühlschränke und drei Bewegungsmelder. Dazu noch diverse Lampen, Rechner und einen Elektroherd. Dann hätte man sozusagen für jedes einzelne Gerät (bzw. für jeden einzelnen Zustand jedes Geräts) eine eigene Signatur (oder Funktion in der Zeit), der die "normale" Leistung anzeigt. Mit dem Zustand meine ich z.B. dass ein Elektroherd vier Platten hat, die alle unterschiedliche Einstellungen haben können. Außerdem kommt es darauf an, was gerade draufsteht. (Zumindest bei Induktion.) Bei einem Rechner kommt es darauf an, was er gerade macht.
--- Ende Zitat ---
Du hast mit all diesen Aussagen recht. Das macht es natürlich so schwierig. ABER:
- Die Verbraucher sind auf die 3 Phasen aufgeteilt und im Idealfall haben wir Leistungsdaten/Phase. Das vereinfacht die Analyse erheblich.
- Die meisten Verbraucher haben eine fast konstante Leistungsaufnahme oder schalten (fast) periodisch(Herd, Mikrowelle...) eine konstante Leistung
- Die Leistungsaufnahmen(Einschaltpeak) der Verbraucher variieren stark und sind selten (fast) gleich

KölnSolar:

--- Zitat ---Dann könnte man für jedes Gerät (welches man beobachten will) eine "Signatur-Funktion" bereitstellen (bzw. ermitteln). Wie gesagt müsste das auch etwas mit dem Zustand des Geräts zu zun haben. Zusätzlich dann noch erlaubte Zustands-Übergänge.
Als Beispiel Dein Kühlschrank: Der Kühlschrank hat so wie Du es beschreibst 4 Zustände: Aus, Einschalten, Aktiv, Ausschalten. Jeder dieser Phasen kann man eine Funktion t -> P zuordnen. Für "Aus" ist f(t) = 0. Für "Aktiv" ist f(t) = const. Für "Ausschalten" ist f eine kurze Gerade abwärts. Für Einschalten entsprechend eine längere Gerade aufwärts und dann eine kurze abwärts (oder so).
--- Ende Zitat ---
Selbst das finde ich, neben Deinen weiteren Ausführungen, zu wissenschaftlich und komplex. In meinen Augen ein "Killer", um überhaupt mal das Thema anzugehen.

Anstatt einer "Signatur-Funktion" gibt es daher nur die o.g. "Eckpunkte".

Zwischenzeitlich habe ich meine 3 Phasen noch intensiver analysiert und mir diese "Eckpunkte" zu diversen Geräten dokumentiert. Dabei bin ich zu der Überzeugung gelangt, dass ich einerseits viel mehr Geräte erkennen können müsste, als ursprünglich angenommen, und andererseits, dass der Einschaltpeak das maßgebliche Kriterium für eine Erkennung sein muss, während der weitere Leistungsverlauf lediglich für eine Verifikation bzw. der Erkennung des Abschaltens dienlich ist.

Um meine Anforderung etwas deutlicher zu formulieren:
Im Ergebnis wird je device das obligatorische state = on/off mit timestamp geliefert. Dazu noch einige wenige readings. Ein "counter", der die Häufigkeit des Einschaltens dokumentiert, und vielleicht noch den Verbrauch des letzten Zyklus, sowie ein kumulierter Verbrauch.(als Internals dann noch die Daten, die zum letzten "Ansprechen"(der Erkennung) geführt haben.)
Was nicht gehen wird:
Kleinstverbraucher wie z.B. Smart-Home-Aktoren zu erkennen. Bei Smart-Home-Aktoren "nur" dessen angeschlossene Verbraucher(z.B. nicht Rolladenaktor, aber Rolladenmotor).


--- Zitat ---Bei einem Rechner kommt es darauf an, was er gerade macht.
--- Ende Zitat ---
Stimmt. Vielleicht bekommt man das aber wenigstens in groben "Stufen" hin, so dass man bei einem solch komplexeren Gerät(dessen Leistungsaufnahme) das allgemeine on-/off, Akku lädt/lädt_nicht, Bildschirm an/aus..... hinbekommt. Aber das würde ich als "Kür" betrachten.  ;)

Und man wird natürlich niemals eine Erkennungsrate von 100% hinbekommen. Aber manchmal reicht einem auch weniger.  ;) Anders ausgedrückt: Besser als nichts.  ;D

JoWiemann:
Hallo,

es gibt auch schon andere Lösungen:https://watt-analytics.com/de/geraete-erkennung/

Grüße Jörg

PS: Ich habe zu dem Thema auch mal an einem PoC von https://www.bidgely.com/ teilgenommen. Vor 4 Jahren war die Erkennung so lala.

KölnSolar:
Hi Jörg,
ja, sowas meinte ich mit
--- Zitat ---Clouddienstleister, Smart-Home-Anbieter....
--- Ende Zitat ---

Interessant sind die Preise: ca. 200 EUR brutto aufwärts. Bei Cloudnutzung monatlich mind. 5 EUR(so mein Verständnis).

Und natürlich, dass selbst die Profis keine Computer, Kleinstverbraucher, Verbraucher mit variablem Verbrauch erkennen können. Wie auch.  ;D

Grüße Markus

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