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#11

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von DS_Starter - 17 Mai 2026, 17:41:43

Jetzt hast du uns leider nur die Prognose der kommenden 4 Stunden gezeigt:

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conlegfc: 1757, conaifc: 5134, confc: 4121
conlegfc: 1022, conaifc: 3592, confc: 2821
conlegfc: 549, conaifc: 718, confc: 667
conlegfc: 191, conaifc: 234, confc: 221

Man sieht schon dass die KI Prognose deutlich über Legacy liegt solange, und das ist jetzt eine Vermutung, deine PV Erzeugung vorhanden bzw. hoch ist.

Das  "get ... valDecTree aiRawData 100" hast du vermutlich nicht richtig ausgeführt. Es _muss_ Werte geben wenn du nicht alle gelöscht hast. Screenshots

#12

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von dieter114 - 17 Mai 2026, 17:26:32

Hallo Heiko,
das Auto hab ich 3 Tage nicht geladen.
get ... nextHours :

Code Auswählen Erweitern

NextHour00 => starttime: 2026-05-17 17:00:00, day: 17, weekday: Sun, holiday: 0, hourofday: 18, today: 1
              pvapifcraw: 4188, pvapifc: 3057, pvaifc: -, pvfc: 3057, aihit: 0
              conlegfc: 1757, conaifc: 5134, confc: 4121, conbiascorr: 0, confcEx: 1757, weatherid: 3, wcc: 81, rr1c: 0.00
              temp: 17.10, windspeed: 13.00, windspeed_fast: 13.00, rad1h: 1210, sunaz: 261.40, sunalt: 31.40, DoN: 1
              rrange: 0.00, crange: 80, DaysInRange: 3, correff: 0.73/0.85
              soc01: 91.9, soc02: -, soc03: -, socprogwhsum: 11769
              rcdchargebat01: 1, rcdchargebat02: -, rcdchargebat03: -
              lcintimebat01: -, lcintimebat02: -, lcintimebat03: -
              strategybat01: loadRelease, strategybat02: -, strategybat03: -
NextHour01 => starttime: 2026-05-17 18:00:00, day: 17, weekday: Sun, holiday: 0, hourofday: 19, today: 1
              pvapifcraw: 2624, pvapifc: 2624, pvaifc: -, pvfc: 2624, aihit: 0
              conlegfc: 1022, conaifc: 3592, confc: 2821, conbiascorr: 0, confcEx: 1022, weatherid: 3, wcc: 84, rr1c: 0.00
              temp: 16.70, windspeed: 11.00, windspeed_fast: 11.00, rad1h: 760, sunaz: 273.50, sunalt: 22.20, DoN: 1
              rrange: 0.00, crange: 85, DaysInRange: 3, correff: 1.00/-
              soc01: 90.4, soc02: -, soc03: -, socprogwhsum: 11572
              rcdchargebat01: 1, rcdchargebat02: -, rcdchargebat03: -
              lcintimebat01: -, lcintimebat02: -, lcintimebat03: -
              strategybat01: loadRelease, strategybat02: -, strategybat03: -
NextHour02 => starttime: 2026-05-17 19:00:00, day: 17, weekday: Sun, holiday: 0, hourofday: 20, today: 1
              pvapifcraw: 1320, pvapifc: 1320, pvaifc: 789, pvfc: 789, aihit: 1
              conlegfc: 549, conaifc: 718, confc: 667, conbiascorr: 0, confcEx: 549, weatherid: 3, wcc: 84, rr1c: 0.00
              temp: 16.00, windspeed: 11.00, windspeed_fast: 11.00, rad1h: 380, sunaz: 284.90, sunalt: 13.60, DoN: 1
              rrange: 0.00, crange: 85, DaysInRange: 3, correff: 1.00/-
              soc01: 91.2, soc02: -, soc03: -, socprogwhsum: 11678
              rcdchargebat01: 1, rcdchargebat02: -, rcdchargebat03: -
              lcintimebat01: -, lcintimebat02: -, lcintimebat03: -
              strategybat01: loadRelease, strategybat02: -, strategybat03: -
NextHour03 => starttime: 2026-05-17 20:00:00, day: 17, weekday: Sun, holiday: 0, hourofday: 21, today: 1
              pvapifcraw: 324, pvapifc: 204, pvaifc: -, pvfc: 204, aihit: 0
              conlegfc: 191, conaifc: 234, confc: 221, conbiascorr: 0, confcEx: 191, weatherid: 3, wcc: 84, rr1c: 0.00
              temp: 15.30, windspeed: 9.00, windspeed_fast: 9.00, rad1h: 90, sunaz: 296.30, sunalt: 5.00, DoN: 1
              rrange: 0.00, crange: 85, DaysInRange: 4, correff: 0.63/0.86
              soc01: 91.1, soc02: -, soc03: -, socprogwhsum: 11661
              rcdchargebat01: 1, rcdchargebat02: -, rcdchargebat03: -
              lcintimebat01: -, lcintimebat02: -, lcintimebat03: -
              strategybat01: loadRelease, strategybat02: -, strategybat03: -
und get ... valDecTree aiRawData 100 liefert nichts!
LG WDS

#13

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von DS_Starter - 17 Mai 2026, 16:54:49

@WolfDieter,

du lädst doch ein Elektroauto.
Ein BEV Profil habe ich noch nicht in die KI eingefügt. Wenn es funktioniert, dann nur zufällig.

Zur Kontrolle kannst du uns mal einen Auszug von "get ... nextHours" posten.
Relevant sind diese Keys zu jeder Stunde:

conlegfc: 627, conaifc: 764, confc: 764

conlegfc - CON Prognose über die Legacy Variante
conaifc - CON Prognose über KI
confc  - die genutzte Prognose inkl. Alpha

Edit: Was auch sehr auffällig ist, die Korrelation mit deinen PV Erzeugungen Prognosen. Das ist sehr merkwürdig. Zeige auch mal bitte die Ausgabe von "get ... valDecTree aiRawData 100". Das sollte als Überblick erstmal reichen.

LG,
Heiko

#14

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von dieter114 - 17 Mai 2026, 16:44:53

@300P
Ich habe gestern alle historischen Daten gelöscht und einen Neustart versucht.
In den beiden Bildern sieht Du die PV Werte für heute, die total ok sind.
Aber die CON Werte sind immer noch völliger Unsinn.
Den tatsächlichen Verbrauch kannst du ja sehen,
woher kommen nur diese riesengrößen Werte?
Oder gehört etwa die eingespeiste (Verkaufte) Strommenge zu den CON Werten?
Das würde so Einiges erklären.....

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Informationen zum neuronalen Netz der Verbrauchsvorhersage

letztes KI-Training: 16.05.2026 20:11:32 / Laufzeit in Sekunden: 1701
KI Abfragestatus: ok
letzte KI-Ergebnis Generierungsdauer: 13.42 ms
Alpha: 0.7
Verbrauchernummer Wärmepumpe: -

=== Modellparameter ===

Normierungsgrenzen: PV=15400 Wh, Hausverbrauch: Min=0 Wh / Max=44466 Wh
Trainingsdaten: 9234 Datensätze (Training=7387, Validation=1847)
Architektur: Inputs=69, Hidden Layers=80-40, Outputs=1
Hyperparameter: Learning Rate=0.005, Momentum=0.6, BitFail-Limit=0.25
Aktivierungen: Hidden=ELLIOT_SYMMETRIC, Steepness=0.4, Output=LINEAR
Trainingsalgorithmus: INCREMENTAL, Registry Version=v1_common_active_pv
Zufallsgenerator: Mode=2, Period=10
Modellalter: - h

=== Trainingsmetriken ===

bestes Modell bei Epoche: 4260 (max. 15000)
Training MSE: 0.000126
Validation MSE: 0.000281
Validation MSE Average: 0.000287
Validation MSE Standard Deviation: 0.000011
Validation Bit_Fail: 0
Model Bias: 118 Wh
Model Slope: 1.0
Trainingsbewertung: Retrain

=== Fehlermaße der Prognosen ===

MAE: 240.91 Wh
MedAE: 66.77 Wh
RMSE: 298.90 Wh
RMSE relative: 113 %
RMSE Rating: weak
MAPE: 56.72 %
MdAPE: 18.35 %
R²: 0.93

=== Rauschen ===

Rauschen Bewertung: borderline
Empfehlung für Bit_Fail: 0.34 (Einstellung von aiControl->aiConBitFailLimit)

=== Drift-Kennzahlen ===

Drift Score: -
Drift RMSE ratio: -
Drift Slope: -
Drift Bias: -
Drift Bias Live: -
Drift Index: -
Drift Bewertung: -
Slope recalibrated: -
Bias recalibrated: -
letzte Rekalibrierung: -
LG WDS

#15

Server - Linux / Aw: FHEM Docker Image v5.3.0-b...

Letzter Beitrag von mistepke - 17 Mai 2026, 16:40:02

Hallo @Sidey,

gibt es mittlerweile ein offizielles fhem-Image wo die fixes enthalten sind?

Gruß,
Sumselbrumsel

#16

TabletUI / FTUI v2: Progress Widget

Letzter Beitrag von sylvester - 17 Mai 2026, 16:26:55

Hallo,

kann es sein, dass das Progress-Widget unter FTUI v2 die data-hide-Funktion nicht unterstützt?

Ich bekomme das nicht zum laufen:

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data-hide="Status.OperationState"
data-hide-on="!Run"
data-hide-off="Run"

Liegt es an mir oder am Widget?

Viele Grüße

Stephan

#17

FRITZ!Box / Aw: FritzSmart ab Modul-Versio...

Letzter Beitrag von neobiker - 17 Mai 2026, 16:12:47

Hallo,
ich hab wohl zu schnell Entwarnung gegeben.

Hallo,
bei mir kommen keine Docsis Infos mehr.

Ich sehe auch nicht ein Attribute EnableDocsisInfo wie es in der Doku steht.
Aber noch ein Disable DocsisInfo das auf 0 steht.

FritzSmart 26.05.11b
Cable6660

Edit:
Jetzt konnte ich EnableDocsisInfo einschalten.

Gruss Neobiker

Nach jedem Neustart fehlt das enableDocsisInfo Attribut wieder ... ich kann es wieder einschalten, aber nicht dauerhaft.
Es steht aber in der fhem.cfg definitiv drinnen, wird scheinbar beim Modulstart erst ignoriert ... sehr seltsam.

#18

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von 300P - 17 Mai 2026, 15:46:28

Noch offene Baustelle: Slope 0.84
Der Slope liegt mit 0.84 knapp unter dem Idealwert 1.0 und gerade noch im grünen Bereich (Limit 0.7). Das bedeutet das Modell unterschätzt tendenziell hohe Verbräuche leicht. Das wird sich in der Drift-Analyse zeigen als leicht positiver DriftBias. Die Bias-Korrektur in _aiFannApplyBiasCorrection sollte das aber kompensieren.

Mein derzeitiger Wissensstand
->> Aussage gilt aber nur Haushalte mit Wärmepumpen <<-

Sind Wärmepumpen im entsprechenden System (CON-Forecast mit AI:FANN) aktiv, ist bereits ein Drift-Slope von 0,7 als sehr gut anzusehen.
 

(Ich liege meist -bestenfalls- zwischen 0.58 -0.68)

Das andere kann ich so bestätigen.

#19

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von DS_Starter - 17 Mai 2026, 14:52:52

Ich habe mich noch weiter mit dem Training und der darauf aufbauenden Driftanalyse und –kompensation beschäftigt. Einiges im Code habe ich verfeinert, aber ist noch nicht im Contrib.
Aber man lernt nie aus...
Eine wichtige Erkenntnis: Auch wenn es schön aussieht wenn das Training nach wenigen Epochen beendet ist, ist es kein Zeichen von gutem Lernen.
Das Modell hat dann die Datenvarianz nicht vollständig durchlaufen und generalisiert schlechter auf unbekannte Situationen. Dagegen wirken eine niedrigere Lernrate und ein strengeres BitFail-Limit – beides zwingt die KI länger zu trainieren und mehr Datenvariationen zu verarbeiten:

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aiConLearnRate=0.002
aiConBitFailLimit=0.15
Zusätzlich ist

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aiConShuffleMode=1
generell empfehlenswert, da dadurch die aktuellsten Daten als Validierungsmaßstab verwendet werden und das Modell realistischer bewertet wird ob es auf aktuelle Muster gut generalisiert. Ich werde den default entsprechend ändern.

Code Auswählen Erweitern

Trainingsergebnis:  Deutliche Verbesserung
Das neue Training ist signifikant besser als das vorherige. Ein direkter Vergleich:
Kennzahl Vorher Jetzt    Bewertung
Beste Epoche 333 3998    ✓ 12× mehr Training
Train MSE 0.000099 0.000177  weniger überangepasst
Val MSE         0.000122 0.000172  ✓ näher beieinander
Val/Train Ratio 1.23 0.97    ✓ kein Overfitting
Slope         0.86 0.84    ≈ gleich, noch Potenzial
Bit_Fail 0 0    ✓
Score        2.12      79    ✓
               (Drift) (Training)

Was besonders auffällt
Das Modell trainiert jetzt bis Epoche 3998 mit Early Stopping bei 4998 – das ist das erwartete Verhalten mit shuffle_mode=1 und dem angepassten BitFail-Limit=0.15. Die Validierungskurve ist gesund: Val MSE fällt von 0.001082 auf 0.000172 ohne zu divergieren.
Der Val/Train MSE Ratio von 0.97 ist bemerkenswert gut – normalerweise ist Val MSE höher als Train MSE. Das deutet darauf hin, dass der chronologische Split (neueste 20% als Validierung) die Validierungsdaten etwas leichter macht als die Trainingsdaten, was strukturell in Ordnung ist.

Noch offene Baustelle: Slope 0.84
Der Slope liegt mit 0.84 knapp unter dem Idealwert 1.0 und gerade noch im grünen Bereich (Limit 0.7). Das bedeutet das Modell unterschätzt tendenziell hohe Verbräuche leicht. Das wird sich in der Drift-Analyse zeigen als leicht positiver DriftBias. Die Bias-Korrektur in _aiFannApplyBiasCorrection sollte das aber kompensieren.

LG,
Heiko

#20

TabletUI / Aw: [FTUI3] Beispiele, Anregun...

Letzter Beitrag von caldir65 - 17 Mai 2026, 14:18:40

Moin Pah,

Hmmmm. Bunt. Ergonomie nein Danke, würde ich sagen.

hauptsache, der WAF stimmt - dann ist Ergonomie zweitrangig 
Abgesehen davon - ich glaube, die meisten hier werden das als Freizeit-Projekt betreiben und alles mit Learning-by-doing oder durch zusammenklicken gebaut, und haben sonst einen anderen (beruflichen) Hintergrund ...

Ich stricke schon lange an einer neueren UI mit FTUI3, und bin immer froh, wenn ich mal Inspirationen hier finde  . Meine bisherige UI ist mit FUIP, hat aber so ihre Probleme...

LG Christoph
LG Christoph