Internals:
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2026-03-12 10:46:02 statGesamt_Einspeisung_kWhYearLast 0Zitat von: JoWiemann am 08 März 2026, 09:32:09Zitat von: Skusi am 07 März 2026, 21:27:31Über den Umweg per Home Assistent soll das ja gehen, aber warum kann das nicht direkt aus Fhem funktionieren ?
Ist es wirklich so, dass sich nur noch niemand gefunden hat der die inoffizielle Anker API in das solix2mqtt integriert. Es kann doch nicht sein das man einen Raspi mit HA aufsetzen muss, um umständlich irgendwie die HA Integration zu benutzen.
Doch, das kann und wird so sein. Module entstehen nicht auf Wunsch, sonder weil jemand den Bedarf hat, für sich eine Lösung entwickelt und diese der Community zur Verfügung stellt.
Grüße Jörg
Zitat=== Rauschen ===
Rauschen Bewertung: low
Empfehlung für Bit_Fail: 0.28 (Einstellung von aiControl->aiConBitFailLimit)
=== Drift-Kennzahlen ===
Drift Score: 1.64
Drift RMSE ratio: 2.17
Drift Slope: 0.081
Drift Bias: -56.23
Drift Bewertung: mild
Model Slope recalibrated: -
Model Bias recalibrated: -
Erläuterungen zu den Kennzahlen
Model Bias → zeigt, ob das Modell den Verbrauch im Durchschnitt zu niedrig oder zu hoch vorhersagt:
Positiver Bias → das Modell unterschätzt den Verbrauch im Mittel
Negativer Bias → das Modell überschätzt den Verbrauch im Mittel
Interpretation:
Der Wert wird in Wh angegeben und beschreibt die durchschnittliche Abweichung pro Stunde.
Die interne Bias‑Korrektur hebt oder senkt die Vorhersage entsprechend, jedoch nur
im Bereich der Grundlast, um Peaks nicht zu verfälschen.
Wenn eine Drift‑Rekalibrierung stattgefunden hat, ersetzt Model Bias recalibrated den ursprünglichen Model Bias als neue Basislinie.
Er repräsentiert den neu berechneten durchschnittlichen Modellfehler, nachdem längerfristige Drift erkannt und korrigiert wurde.
Model Slope → zeigt, ob das Modell zu flach oder zu steil reagiert.
Der Wert beschreibt das Verhältnis zwischen:
- Änderung im echten Verbrauch
- Änderung in der Modellvorhersage
und wird als dimensionsloser Faktor angegeben.
Interpretation:
Slope = 1.0 → Das Modell bildet die Verbrauchshöhen korrekt ab. Steigt der echte Verbrauch um X, steigt die Vorhersage ebenfalls um X
Slope < 1.0 → Das Modell reagiert zu flach. Peaks werden abgeschwächt. Beispiel: Slope = 0.9 → Das Modell bildet 90% der realen Dynamik ab.
Slope > 1.0 → Das Modell reagiert zu stark. Peaks werden überbetont, Schwankungen überzeichnet.
Wenn eine Drift‑Rekalibrierung stattgefunden hat, ersetzt Model Slope recalibrated den ursprünglichen Model Slope als neue Steigungsbasis.
Er repräsentiert die neu berechnete Modellreaktion, nachdem längerfristige Drift erkannt und korrigiert wurde.