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#1
FHEM Code changes / Revision 30732: 76_SolarForeca...
Letzter Beitrag von System - 13 Januar 2026, 00:21:04
Revision 30732: 76_SolarForecast: contrib Version 2.0.0

76_SolarForecast: contrib Version 2.0.0

Source: Revision 30732: 76_SolarForecast: contrib Version 2.0.0
#2
Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...
Letzter Beitrag von DS_Starter - 13 Januar 2026, 00:08:50
@all,

die V2.0.0 im Contrib stellt nun auch die Windgeschwindigkeiten (windspeed) in nextHours etc. zur Verfügung. Bei Verwendung von DWD-Devices als Wetterlieferant muß man "FF" im DWD-Device mit aktivieren.

Der Systemcheck weist darauf hin falls nicht gesetzt.
#3
DOIF / Aw: [gelöst] - Doif all-in-one
Letzter Beitrag von Per - 12 Januar 2026, 22:16:25
Du kannst auch abfragen, in welchem Sub Cmd sich das DOIF befindet.
Außerdem hast du 2x DOELSE verwendet...
#4
Server - Linux / Aw: Docker mit FHEM, MYSQL und...
Letzter Beitrag von ch.eick - 12 Januar 2026, 21:12:00
Puh, jetzt kommt das Koppeln

- Die Kopplung geht nur mit der Handy App
- man benötigt noch qrencode, da signal-cli beim Einrichten des Geräte Links nur eine URL im Docker Container ausgibt
  sudo apt-get install qrencode
- Um die URL in einen QR Code als Bild umzuwandeln benötigt man eine shell, da es gleich schnell gehen muss
- Ebenfalls muss das Bild später auf den PC im Bildertool angezeigt werden
  Ich verwende mobaxterm und kann dort einfach einen Datei download machen, der direkt das Bild anzeigt, was man mit der Signal App scannen muss
- Im Portainer muss der signal-mqtt Container gestoppt werden, da ansonsten für signal-cli die accounts.json gesperrt ist
- Dann mit dem Docker Kommando den container auf der shell mit der /bin/sh starten

sudo docker run -it --rm -v ./signal-mqtt:/home/.local/share/signal-cli ckware/signal-mqtt /bin/sh
  / # signal-cli link
sgnl://linkdevice?uuid=NmTlWhDNBAeR0LJRMnQvVA%3D%3D&pub_key=BfrXc5BXh8zXIm86ufMamLNehODDBH8rSUO1ADLvrktw
INFO  ProvisioningManagerImpl - Received link information from +49<Deine Nummer>, linking in progress ...
Associated with: +49<Deine Nummer>
/ #

Der ganze Vorgang läuft dann so ab, wenn alles vorbereitet ist:
- Im signal-mqtt das Link Kommando aufrufen
- Den sgnl Code komplett Kopieren
- Im zweiten shell Fenster folgendes Kommando aufrufen
  echo "sgnl://linkdevice?uuid=NmTlWhDNBAeR0LJRMnQvVA%3D%3D&pub_key=BfrXc5BXh8zXIm86ufMamLNehODDBH8rSUO1ADLvrktw" | qrencode -o qr.png
- Mit dem Tool der Wahl die Datei qr.png auf den PC Laden und im Bildertool das Bild anzeigen lassen
- Mit der Signal App auf dem Handy das Bild für die Kopplung verwenden
- Im signal-mqtt Container wird dann "Associated with: +49<Deine Nummer>" angezeigt

Erscheint jedoch "Link request error: Connection closed!" war man zu langsam und fängt wieder oben an :-)

Das Docker Verzeichnis des signal-mqtt Containers sollte dann so aussehen
ce@raspberrypi:/docker/fhem_2025/signal-mqtt/data $ ls -l
-rwx------ 1 nobody nogroup 1457 12. Jan 20:22 624839
drwx------ 2 nobody nogroup 4096 12. Jan 21:10 624839.d
-rw------- 1 nobody nogroup  180 12. Jan 17:15 accounts.json

Ich denke es geht dann morgen weiter, denn noch ist kein Device im FHEM erstellt worden.
VG  Christian
#5
Server - Linux / Aw: Docker mit FHEM, MYSQL und...
Letzter Beitrag von ch.eick - 12 Januar 2026, 20:03:08
Mit folgender Konfiguration sind die Meldungen jetzt weg.

  signal-mqtt:
    image: ckware/signal-mqtt
    restart: unless-stopped
    init: true
    user: "nobody:nogroup"
    environment:
      MQTT_PUBLISH_OPTIONS: "-h 192.168.178.60 -p 1883 -i signal-receiver"
      MQTT_SUBSCRIBE_OPTIONS: "-h 192.168.178.60 -p 1883 -i signal-sender"
    volumes:
      - "./signal-mqtt:/home/.local/share/signal-cli"

Es gibt auch bereits eine Verbindung im FHEM
Internals:
   BUF       
   FD         64
   NAME       MQTT2_FHEM_Server_172.18.0.5_47280
   NR         10016606
   PEER       172.18.0.5
   PORT       47280
   SNAME      MQTT2_FHEM_Server
   SSL       
   STATE      Connected
   TEMPORARY  1
   TYPE       MQTT2_SERVER
   WBCallback
   cflags     2
   cid        signal-sender
   keepalive  60
   lastMsgTime 1768244524.82839
   protoNum   4
   protoTxt   MQTT
   READINGS:
     2026-01-12 20:00:04   state           Connected
   subscriptions:
     signal/out/# 1768244404.73159
Attributes:
   room       hidden
#6
Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...
Letzter Beitrag von DS_Starter - 12 Januar 2026, 19:37:56
@Wolle, hier die Bewertung:

Das Modell ist technisch solide, aber semantisch zu flach für stündliche Haushaltsprognosen ohne Wärmepumpe. Ich zeige dir jetzt, warum die Retrain‑Entscheidung korrekt ist, obwohl die Form gut getroffen wird.

📊 Numerische Bewertung
Metrik    Wert    Bewertung
Train MSE    0.000355    sehr gut
Val MSE    0.000277    stabil
ValStd    0.000008    extrem niedrig → Modell ist konsistent
BitFail    0    perfekt
Bias    −10 Wh    neutral
Slope    0.90    leicht zu flach
MAE    135 Wh    zu hoch für Standardhaushalt
RMSE    174 Wh    schwach
RMSE_rel    31 %    nicht akzeptabel
R²    0.91    sehr gut
MAPE    18.4 %    zu hoch
MdAPE    13.9 %    grenzwertig
Bewertung    Retrain    korrekt
🧠 Interpretation
✅ Was gut ist:
Formtreue: R² = 0.91 → Tagesverlauf wird gut getroffen

Stabilität: ValStd = 0.000008 → keine Schwankungen

Bias = −10 Wh → keine systematische Verschiebung

BitFail = 0 → keine neuronalen Sättigungen

Slope = 0.9 → Modell reagiert, aber nicht voll dynamisch

❌ Was kritisch ist:
MAE = 135 Wh → zu hoch für stündliche Steuerung

RMSE_rel = 31 % → deutliche Abweichungen bei Spitzen

MAPE > 18 % → zu grob für PV‑Optimierung

Retrain‑Entscheidung korrekt, da RMSE‑Rating = weak

📈 Was das Modell visuell zeigt (graue Balken)
Form stimmt: Tagesverlauf ist plausibel

Spitzenlasten werden unterschätzt → Slope = 0.9

Morgen- und Abendlasten sind geglättet

PV‑Mittagspeak wird nicht voll durchgelassen

Keine WP‑Artefakte sichtbar → korrekt für WP‑frei

🛠 Empfehlungen zur Verbesserung
🔧 Architektur
Steilheit 1.2 ist gut → beibehalten

Hidden Layers ggf. auf 60‑30‑15 reduzieren → weniger Glättung

RPROP als Alternative testen → kann Peaks besser lernen

🔧 Registry
v1_common_active_pv ist korrekt

ggf. pv_peak_booster aktivieren

semantic_peak_push verstärken

🔧 Training
Retry mit Seed‑Sweep

Snapshot ab Epoche 300 zulassen

Verstärkerwirkung visuell prüfen (z. B. Stunde 10–13)

🎯 Fazit
Das Modell ist technisch sauber, aber semantisch zu flach für präzise Haushaltsprognosen ohne WP.

Ich würde das so lassen. Aber kannst auch:

Hidden Layers ggf. auf 60‑30‑15 reduzieren → weniger Glättung

RPROP als Alternative testen → kann Peaks besser lernen
gerne mal testen und wenn es nicht besser wird -> wieder zurück auf aktuelle Einstellung.
 
Die Hinweise:

- ggf. pv_peak_booster aktivieren
- semantic_peak_push verstärken

sind etwas für mich was ich prüfen und ggf. umsetzen werde.
#7
Anfängerfragen / Aw: FHEM goes Gemini
Letzter Beitrag von ch.eick - 12 Januar 2026, 19:37:04
Zitat von: Prof. Dr. Peter Henning am 12 Januar 2026, 19:33:54Wir benutzen LLM in verschiedenen Forschungsprojekten. Vor dem Hintergrund habe ich erhebliche Bedenken über die hier geübte Vorgehensweise, denn das ist eine irrsinnige Ressourcenverschwendung.

Was man sinnvoll machen kann, ist ein Sprachmodell einzusetzen, um einen Text zu normieren, also generell einen Intent zu erkennen. Die Umsetzung in einen finalen FHEM-Befehl sollte man aber auf andere Weise machen, dafür gibt es schon verschiedene Module.
Hallo pah,
hättest Du da mal links zum Lesen für mich, ich lerne ja gerade noch sehr viel dazu.

VG  Christian
#8
Server - Linux / Aw: Docker mit FHEM, MYSQL und...
Letzter Beitrag von ch.eick - 12 Januar 2026, 19:34:12
Hier sieht man schön die Docker Container und die anderen Geräte
MQTT2_FHEM_Server
MQTT2_FHEM_Server_172.18.0.2_45856
MQTT2_FHEM_Server_172.18.0.3_55824
MQTT2_FHEM_Server_172.18.0.6_53184
MQTT2_FHEM_Server_172.18.0.9_39772
MQTT2_FHEM_Server_192.168.178.50_57589
MQTT2_FHEM_Server_192.168.178.51_52860
MQTT2_FHEM_Server_192.168.178.53_51770
MQTT2_FHEM_Server_192.168.178.54_50525
MQTT2_FHEM_Server_192.168.178.56_6908
MQTT2_FHEM_Server_192.168.178.67_58866
#9
Anfängerfragen / Aw: FHEM goes Gemini
Letzter Beitrag von Prof. Dr. Peter Henning - 12 Januar 2026, 19:33:54
Wir benutzen LLM in verschiedenen Forschungsprojekten. Vor dem Hintergrund habe ich erhebliche Bedenken über die hier geübte Vorgehensweise, denn das ist eine irrsinnige Ressourcenverschwendung.

Was man sinnvoll machen kann, ist ein Sprachmodell einzusetzen, um einen Text zu normieren, also generell einen Intent zu erkennen. Die Umsetzung in einen finalen FHEM-Befehl sollte man aber auf andere Weise machen, dafür gibt es schon verschiedene Module.

LG

pah
#10
Server - Linux / Aw: Docker mit FHEM, MYSQL und...
Letzter Beitrag von ch.eick - 12 Januar 2026, 19:31:36
Ich habe mal zwei Optionen aus der .yaml raus genommen

#      MQTT_PUBLISH_OPTIONS: "-h broker -i signal-receiver"
#      MQTT_SUBSCRIBE_OPTIONS: "-h broker -i signal-sender"
Dann kommt eine andere Meldung :-)
signal-mqtt - Start
/usr/local/bin/signal-mqtt: line 114: MQTT_SUBSCRIBE_OPTIONS: parameter not set
Error: Connection refused