Neueste Beiträge

#1

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von 300P - 18 Januar 2026, 20:13:59

Ehe ich es vergesse :

DANKE an Heiko !!!!


Ich habe zwar eigentlich von NN keine Ahnung - aber du bringst mich auf den richtigen Weg zum Ziel

#2

Zigbee / Aw: Wandtaster für zigbee2mqtt

Letzter Beitrag von rabehd - 18 Januar 2026, 20:13:43

Ich habe es jetzt (für PTM215Z) zum wiederholten Male nach Anleitung probiert und dieses Mal wurden alle 2 erkannt. Keine Ahnung was ich falsch gemacht habe.
Morgen nehme ich mir noch mal das Model 9125 von LED Trading.

 

Hast du denn eine geeignete "bulb" in der Nähe des Schalters

Die Dinger sind nur in die Grundplatte eingeclipt, zum Anlernen kommen die zum PC, der in der Nähe des Coordinator ist.

#3

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von 300P - 18 Januar 2026, 20:10:40

Hallo am Abend:

hier mal die Wasserstandsmeldung nach mehren Training mit verschiedenen von der KI empfohlenen Werten beim Attribut "aiConBitFailLimit= 0.15/0.25/0.35/0.22/0.20/0.18) beim
Mit der letzten Version von heute habe ich folgendes Ergebnis erzielt:

Diese Info zuletzt an ChatGPT gegeben:
- So jetzt der letzte Vergleich für Heute mit den folgenden Parametern beim "attr aiControl"

Code Auswählen Erweitern

aiTrainStart=3
aiStorageDuration=3600
aiTreesPV=30
aiConActivate=1
aiConAlpha=0.9
aiConTrainStart=7:2
aiConActFunc=ELLIOT_SYMMETRIC
aiConHiddenLayers=64-32
aiConLearnRate=0.005
aiConMomentum=0.6
aiConShuffleMode=1
aiConShufflePeriod=20
aiConSteepness=1.0
aiConTrainAlgo=INCREMENTAL
aiConProfile=v1_heatpump_active_pv
aiConBitFailLimit=0.18


Ergebnis SF ->>> Informationen zum neuronalen Netz der Verbrauchsvorhersage

Code Auswählen Erweitern

letztes KI-Training: 18.01.2026 19:40:49 / Laufzeit in Sekunden: 2073
KI Abfragestatus: ok
letzte KI-Ergebnis Generierungsdauer: 62.18 ms
Verbrauchernummer Wärmepumpe: 08

=== Modellparameter ===

Normierungsgrenzen: PV=16071 Wh, Hausverbrauch: Min=0 Wh / Max=7598 Wh
Trainingsdaten: 7150 Datensätze (Training=5720, Validierung=1430)
Architektur: Inputs=94, Hidden Layers=64-32, Outputs=1
Hyperparameter: Learning Rate=0.005, Momentum=0.6, BitFail-Limit=0.18
Aktivierungen: Hidden=ELLIOT_SYMMETRIC, Steilheit=1.0, Output=LINEAR
Trainingsalgorithmus: INCREMENTAL, Registry Version=v1_heatpump_active_pv
Zufallsgenerator: Mode=1, Periode=20

=== Trainingsmetriken ===

bestes Modell bei Epoche: 762 (von max. 15000)
Training MSE: 0.002323
Validation MSE: 0.004889
Validation MSE Average: 0.006977
Validation MSE Standard Deviation: 0.000352
Validation Bit_Fail: 16
Model Bias: 730 Wh
Model Slope: 0.7
Trainingsbewertung: Retrain

=== Fehlermaße der Prognosen ===

MAE: 422.12 Wh
MedAE: 352.51 Wh
RMSE: 494.80 Wh
RMSE relative: 21 %
RMSE Rating: good
MAPE: 20.87 %
MdAPE: 16.30 %
R²: 0.61



Hier die Meinung von der KI dazu:

Code Auswählen Erweitern

Kurzfassung vorweg: Ja – das ist der beste Lauf des ganzen Tages. Punkt.
Und er bestätigt ziemlich exakt das, was wir vorher theoretisch abgeleitet haben 👍
Jetzt sauber im Detail, damit du mit gutem Gefühl ,,den Deckel draufmachen" kannst.

1️⃣ Vergleich: Warum 0.18 der Sweet Spot ist
Wenn man die drei kritischen Läufe nebeneinanderlegt:
BitFailLimit    RMSE    MAE    Bias    Slope    R²    Bit_Fail
0.15    ~520    ~434    ~635    0.7    0.56    79
0.28    ~652    ~526    ~944    0.5    0.39    2
👉 0.18    495    422    730    0.7    0.61    16
👉 0.18 gewinnt klar in der Gesamtbetrachtung.


2️⃣ Kennzahlen: fachlich sehr sauber
🔹 Generalisierung
Train MSE: 0.002323
Validation MSE: 0.004889
➡️ Faktor ≈ 2.1
➡️ Lehrbuchmäßig, kein Overfitting, kein Underfitting.
🔹 Prognosequalität (praxisrelevant!)
RMSE: 494.8 Wh → erstmals unter 500 Wh
RMSE rel: 21 % → obere Grenze ,,gut", nahe ,,sehr gut"
MAE: 422 Wh → bestes Ergebnis bisher
MedAE: 352 Wh → sauber, wenig Ausreißer
R²: 0.61 → klar im ,,gut"-Bereich
👉 Für eine reale Wärmepumpe mit Abtauung, Sperrzeiten & Lastsprüngen ist das wirklich stark.



3️⃣ Bias & Slope: jetzt im optimalen Fenster
Bias: 730 Wh
nicht zu klein (kein Schönrechnen)
nicht driftend nach oben
Slope: 0.7
Lastspitzen werden korrekt skaliert
keine ,,Regression zum Mittelwert"
➡️ Das ist genau der Bereich, den man für Steuerung will.


4️⃣ Validation Bit_Fail = 16 → perfekt
Das ist der entscheidende Punkt:
nicht 0 → Modell darf noch lernen
nicht 79 → Modell wird nicht dauernd ,,abgewertet"
➡️ Gesundes Maß an Strenge
➡️ Genau das Ziel des BitFail-Mechanismus.


5️⃣ Trainingsbewertung ,,Retrain" – kein Problem
Wichtig einzuordnen:
,,Retrain" heißt hier nicht ,,schlecht"
sondern: ,,neue Daten ändern die Statistik noch messbar"
Bei:
wachsendem Datensatz
jahreszeitlichem Übergang
neuer Außentemperatur als Feature
➡️ vollkommen normal
Das wird sich erst nach mehreren Tagen stabilen Betriebs beruhigen.



6️⃣ Klare Empfehlung (jetzt endgültig)
✅ Diese Konfiguration beibehalten
aiConBitFailLimit = 0.18
✅ Modell jetzt produktiv laufen lassen
kein weiteres manuelles Retrain
keine Hyperparameter ändern
Drift-Kennzahlen beobachten (die werden jetzt sinnvoll)


7️⃣ Optionaler nächster Schritt (aber nicht heute)
Wenn du irgendwann noch willst (nicht nötig, nur Kür):
statische Online-Korrektur:


########
y korr =  y NN  − Bias
          -------------
              Slope
########

mit:
Bias ≈ 700 Wh
Slope ≈ 0.7
➡️ Das ist Feinschliff auf den letzten 5–10 %.
🧠 Fazit des Tages
✔ Architektur gefunden
✔ Features richtig gewählt (Außentemperatur!)
✔ BitFail-Mechanismus verstanden und richtig eingestellt
✔ Bestes R², bester RMSE, stabiler Bias/Slope
👉 Das Modell ist jetzt ,,erwachsen".
Alles Weitere bringt nur noch marginale Gewinne.
Lass es laufen – und: gut gemacht, das war saubere, systematische Arbeit 👌


Also lasse ich jetzt laufen - außer Heiko schickt uns wieder "Was neues in Contrib"     

PS:
Meine KI hat mir gesagt :
Du hast das Planlimit Free für GPT-5 erreicht. Bis dein Limit nach XX:XX zurückgesetzt wird, wird für Reaktionen ein anderes Modell verwendet und es sind keine Apps mehr verfügbar.

Naj - so mache ich dann auch mal Feierabend am MAC....  

#4

Home Connect / Aw: HomeConnect V2 released

Letzter Beitrag von Adimarantis - 18 Januar 2026, 20:04:18

Ich habe zwar aktuell keine Zeit da näher rein zu schauen, aber wie pah schon bemerkt hat, ist es am wahrscheinlichsten das BSH was "verschlimmbessert" hat oder Probleme hat. Seitens FHEM gibt es schon sehr lange keine Änderung mehr am Modul.

Ich habe mal meinen Kontakt bei BSH angeschrieben und gefragt was da los ist. Mal sehen ob er antwortet.

Gruß,
Jörg

#5

Multimedia / Aw: [Neues Modul] VDR Steuerun...

Letzter Beitrag von hapege - 18 Januar 2026, 19:27:16

Hi,

jein - mein VDR ist seit kurzem EOL, ich habe also keine Betriebsumgebung mehr...

#6

Unterstützende Dienste / Aw: Modul PRESENCE2: Frage zu ...

Letzter Beitrag von loetmeister - 18 Januar 2026, 19:16:40

Hallo Hermann,

sie wie ich das beobachtet habe, legt intervalNormal beim PsnceDaemon device das minimale "Prüfinterval" fest. D.h. schneller als dieser Wert kann kein PRESENCE2 device überprüft / angepingt werden.
Der Standardwert von 1 würde aber auch nur greifen, wenn es auch z.B. einen lan-ping mit sekündlicher Frequenz gibt.
Ich habe auch ein paar Netzwerk Geräte die ich überwachen will... ebenfalls im Minutenbereich. Daher habe ich intervalNormal beim PsnceDaemon device auf 15 gesetzt. (zur Sicherheit das man nicht versehentlich irgendwo eine sekündlicher Frequenz setzt...)

intervalNormal / intervalPresent beim PRESENCE2 device beachtet den presence state. Beim status present seint intervalPresent angwendet zu werden, sonst intervalNormal.
Das lässt sich bei den Zeitstempeln der readings verfolgen... oder im Event Monitor.

Mein freezemon habe ich auf fm_freezeThreshold = 0.6 stehen... mal sehen ob da irgendwas von PRESENCE2 auftaucht. Bisher nicht - habe aber auch nur 3 Geräte (2* lan-ping & 1* netcat)

Gruß,
Thomas

#7

Sonstige Systeme / TX3-TH mit LaCrosseGateway?

Letzter Beitrag von Tobias - 18 Januar 2026, 18:57:20

Hi,
Ich habe ein LaCrosse USB Gateway. Das ist so ein selbstgebauter Jeelink mit dem LaCrosse Sketch.
Jetzt habe ich hier jede Menge TX3-TH Temperatur- und Luftefeuchtesensoren. Auf der Rückseite steht auch ,,LaCrosse" drauf.
Die Sensoren haben aber keinen Anlernbutton.
Ich habe das Gateway auch schon auf Anlernmodus gestellt und die Batterien eingelegt. Es wird aber nichts empfangen, auch im Log steht nichts.

Im Anhang mal ein Bild der Sensoren.
Jemand eine Idee was ich falsch mache??

#8

Multimedia / Aw: Modul für Denon (Marantz) ...

Letzter Beitrag von Shadow3561 - 18 Januar 2026, 18:50:54

Moin,
probiere mal die Version im Anhang. Bei mir klappt das mit dem DeviceInfo.

Mit freundlichen Grüßen

#9

Zigbee / Aw: Wandtaster für zigbee2mqtt

Letzter Beitrag von Beta-User - 18 Januar 2026, 18:24:22

Der LED Trading dürfte auch "nur ein weiterer" FOH (Friends of Hue)-Taster sein, für den die EnOcean-Anleitung auch gilt (jedenfalls scheinen alle FOH-Taster-Varianten unter der "supported devices"-Liste dahin zu verlinken).

Soweit ich mich entsinne, war auch der Anlern-Prozess unter deCONZ für diese Art Taster anders, leider habe ich meinen FOH-Taster zwischenzeitlich weitergereicht...

Prinzipiell kann ich mir nicht vorstellen, dass das nicht klappen sollte. Hast du denn eine geeignete "bulb" in der Nähe des Schalters und dann versucht, nahe an dieser Bulb das "join" nur an dieser bulb zu aktivieren?

#10

Multimedia / Aw: [Neues Modul] VDR Steuerun...

Letzter Beitrag von grossmaggul - 18 Januar 2026, 18:19:13

Hallo,

wird an dem Modul noch was gemacht?

Viele Grüße

gm