ZitatKann ich mir die Ergebniswerte aus der Driftanalyse eigentlich auch per 'graphicHeaderOwnspec' oder eventuell sogar schon per special_xxx_yyyy mit anzeigen lassen ?In graphicHeaderOwnspec kann man sich die Werte schon reinholen, aber nicht "Out of the Box".
{
my $fanntyp = 'con';
my $drift_window = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftWindowSize', '-');
my $drift_score = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftScore', '-');
my $drift_index = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftIndex', '-');
my $drift_rmserel = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftRmseRelRatio', '-');
my $bias_ref = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftRefBias', '-');
my $drift_bias_live = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftBiasLive', '-');
my $drift_bias = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftBias', '-');
my $drift_flag = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftFlag', '-');
my $slope_ref = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftRefSlope', '-');
my $slope_live = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftSlopeLive', '-');
my $drift_slope = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftSlope', '-');
my $model_age = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'ModelAgeHours', '-');
my $last_recaltm = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'DriftLastRecalTime', '-');
my $drift_retrecomd = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'RetrainRecommendation', '-');
my $drift_retreason = AiNeuralVal ($name, $fanntyp, 'RetrainReason', '-');
storeReading ('userFn_Analysefenster', $drift_window);
storeReading ('userFn_Drift_RMSE_ratio', $drift_rmserel);
storeReading ('userFn_Slope_Reference', $slope_ref);
storeReading ('userFn_Slope_Live', $slope_live);
storeReading ('userFn_Slope_Drift', $drift_slope);
storeReading ('userFn_Bias_Reference', $bias_ref);
storeReading ('userFn_Bias_Live', $drift_bias_live);
storeReading ('userFn_Bias_Drift', $drift_bias);
storeReading ('userFn_Score', $drift_score);
storeReading ('userFn_Index', $drift_index);
storeReading ('userFn_Drift_Flag', $drift_flag);
storeReading ('userFn_ModelAlter', $model_age);
storeReading ('userFn_letzte_Rekal', $last_recaltm);
storeReading ('userFn_Retrain_Recommendation', $drift_retrecomd);
storeReading ('userFn_Retrain_Grund', $drift_retreason);
}
Zitat von: dieter114 am 16 Mai 2026, 18:36:11Gerne:aiConActivate=1 aiConBitFailLimit=0.34 aiConProfile=v1_common_active_pvgenPVdeviation=continuously:reverseAlso nix Besonderes aber das könnte auch der Fehler sein.
LG WDS
aiConActivate=1
aiConBitFailLimit=0.25
aiConProfile=v1_common_active_pv
aiConAlpha=0.7
aiConHiddenLayers=80-40
aiConActFunc=ELLIOT_SYMMETRIC
aiConLearnRate=0.005
aiConMomentum=0.6
aiConSteepness=0.4
(Systemeinstellungen etwas anders - Ergebnis abwarten ob das was wird.)genPVdeviation=continuously:reverse
conEnergyHourLimit=7500
consForecastIdentWeekdays=0
consForecastInPlanning=1
consForecastLastDays=14
- Auf die letzten 14 Tage konzentrieren bei den Verbräuchen
und das Ergebnis später dann einmal zeigen
Informationen zum neuronalen Netz der Verbrauchsvorhersage
letztes KI-Training: 16.05.2026 10:28:28 / Laufzeit in Sekunden: 635
KI Abfragestatus: ok
letzte KI-Ergebnis Generierungsdauer: 62.52 ms
Alpha: 0.8
Verbrauchernummer Wärmepumpe: 08
=== Modellparameter ===
Normierungsgrenzen: PV=10450 Wh, Hausverbrauch: Min=0 Wh / Max=7779 Wh
Trainingsdaten: 9496 Datensätze (Training=7596, Validation=1900)
Architektur: Inputs=98, Hidden Layers=80-40, Outputs=1
Hyperparameter: Learning Rate=0.002, Momentum=0.8, BitFail-Limit=0.35
Aktivierungen: Hidden=ELLIOT_SYMMETRIC, Steepness=0.8, Output=LINEAR
Trainingsalgorithmus: INCREMENTAL, Registry Version=v1_heatpump_active_pv
Zufallsgenerator: Mode=2, Period=20
Modellalter: 8 h
=== Trainingsmetriken ===
bestes Modell bei Epoche: 28 (max. 15000)
Training MSE: 0.005668
Validation MSE: 0.003488
Validation MSE Average: 0.010720
Validation MSE Standard Deviation: 0.000181
Validation Bit_Fail: 1
Model Bias: 401 Wh
Model Slope: 0.74
Trainingsbewertung: ok
=== Fehlermaße der Prognosen ===
MAE: 328.46 Wh
MedAE: 236.57 Wh
RMSE: 379.57 Wh
RMSE relative: 27 %
RMSE Rating: good
MAPE: 24.50 %
MdAPE: 17.12 %
R²: 0.68
=== Rauschen ===
Rauschen Bewertung: borderline
Empfehlung für Bit_Fail: 0.34 (Einstellung von aiControl->aiConBitFailLimit)
=== Drift-Kennzahlen ===
Analysefenster: - h
Drift RMSE ratio: -
Slope Reference: 0.74
Slope Live: -
Slope Drift: 1
Bias Reference: 401
Bias Live: -
Bias Drift: 0
Score: -
Index: -
Drift Bewertung: fresh_model
Empfehlung für Retrain: keine (Grund: -)
letzte Rekalibrierung: -
Zitat von: dieter114 am 16 Mai 2026, 15:22:55Die graphische Anzeige beim Betrieb stimmt im Detail.
Wo kann den nur dieser Fehler liegen?
aiConAbsOversample=0.00
aiConActFunc=ELLIOT_SYMMETRIC
aiConActivate=1
aiConAlpha=0.8
aiConBitFailLimit=0.35
aiConHiddenLayers=80-40
aiConLearnRate=0.002
aiConMomentum=0.8
aiConProfile=v1_heatpump_active_pv
aiConShuffleMode=2
aiConShufflePeriod=20
aiConSteepness=0.8
aiConTrainAlgo=INCREMENTAL
aiConTrainStart=7:9
aiStorageDuration=3600
aiTrainStart=3
aiTreesPV=30
backupFilesKeep=14
batteryPreferredCharge=30
comforttemp=MQTT_EMSwp:thermostat_data_hc1_comforttemp
conEnergyHourLimit=7500
consForecastIdentWeekdays=0
consForecastInPlanning=1
consForecastLastDays=14
cycleInterval=15
feedinPowerLimit=6000
genPVdeviation=continuously
genPVforecastsToEvent=adapt4fSteps
showLink=1
) Parameter/Einstellungen bei mir im 'graphicHeaderOwnspec' zur Info / Anzeige eingerichtet.... 
:=== Drift-Kennzahlen ===
Analysefenster: - h
Drift RMSE ratio: -
Slope Reference: 0.74
Slope Live: -
Slope Drift: 1
Bias Reference: 401
Bias Live: -
Bias Drift: 0
Score: -
Index: -
Drift Bewertung: fresh_model
Empfehlung für Retrain: keine (Grund: -)
letzte Rekalibrierung: -
Soviel erzeuge ich bei optimalstem Wetter an 1-2 Tagen pro Jahr.sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y curl ca-certificates xz-utils
cd /tmp
NODE_VERSION="v26.1.0"
curl -fsSLO "https://nodejs.org/dist/${NODE_VERSION}/node-${NODE_VERSION}-linux-arm64.tar.xz"
sudo tar -xJf "node-${NODE_VERSION}-linux-arm64.tar.xz" -C /usr/local --strip-components=1
Danach prüfen, ob Node.js und npm korrekt installiert wurden:node -v
npm -v
Die Ausgabe sollte ungefähr so aussehen:v26.1.0
11.14.1
## gassistant-fhem installieren/home/pi/gassistant-fhem.tgz
Danach die Installation ausführen:sudo npm install -g /home/pi/gassistant-fhem.tgz