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#41
FHEMWEB / Aw: Namen-Verlinkung bei Front...
Letzter Beitrag von rudolfkoenig - 07 Dezember 2025, 19:08:59Ich habe den Begrenzer \b gegen (\s) getauscht.
help scheint jetzt zu funktionieren auch nach "define lt dummy", und list auch.
Bin gespannt ob es Nebeneffekte hat.
Etwas off-topic: wenn ich help ohne Argument aufrufe, bekomme ich
help scheint jetzt zu funktionieren auch nach "define lt dummy", und list auch.
Bin gespannt ob es Nebeneffekte hat.
Etwas off-topic: wenn ich help ohne Argument aufrufe, bekomme ich
ZitatPERL WARNING: Use of uninitialized value $mod in lc at ./FHEM/98_help.pm line 31.im Log.
#42
Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...
Letzter Beitrag von DS_Starter - 07 Dezember 2025, 19:05:27@Parallix,
Ich habe die entsprechende Logik etwas angepasst um "flooring" im Falle eines längeren Erreichens von maxSoC nicht so wie beobachtet wirken zu lassen.
Die V im contrib ist upgedatet.
LG,
Heiko
ZitatGestern haben meine zwei Hausspeicher beide den in SF eingestellten maxSoC erreicht. Beim eingestellten careCycle=14 hätte demnach heute in special_daysUntilBatteryCare_XX eine 13 stehen müssen. Tatsächlich finde ich heute aber: special_daysUntilBatteryCare_01=12 und special_daysUntilBatteryCare_01=11.Möglich wäre ein Bug. Allerdings eher unwahrscheinlich. Wenn gestern maxSoC erreicht wurde, kommt es auf die Tageszeit an wann er erreicht wurde. Durch das verwendete "flooring" wird der Tag des Erreichens des maxSoC bereits als erster verbrauchter careCycle-Tag gewertet wenn maxSoC wieder nach unten verlassen wurde. D.h. heute ist "12" dann u.U. richtig. Der Wert "11" ist natürlich nicht richtig unter diesen Rahmenbedingungen, den ich mir momentan aber nicht erklären kann.
Ich habe die entsprechende Logik etwas angepasst um "flooring" im Falle eines längeren Erreichens von maxSoC nicht so wie beobachtet wirken zu lassen.
Die V im contrib ist upgedatet.
LG,
Heiko
#43
FHEM Code changes / Revision 30597: fhemweb_minich...
Letzter Beitrag von System - 07 Dezember 2025, 19:00:38Revision 30597: fhemweb_minichart: add minimal doc
fhemweb_minichart: add minimal doc
Source: Revision 30597: fhemweb_minichart: add minimal doc
fhemweb_minichart: add minimal doc
Source: Revision 30597: fhemweb_minichart: add minimal doc
#44
Codeschnipsel / Aw: [MiniChart]Fhemweb Widget ...
Letzter Beitrag von schwatter - 07 Dezember 2025, 19:00:19Nabend,
ich habe das fhemweb_minichart.js in contrib abgelegt. Ich denke, dort ist es wegen der komplexeren Einrichtung besser aufgehoben. Wer es testen möchte:
Doku gibt es hier:
https://wiki.fhem.de/wiki/FHEMWEB/MiniChart
Gruß schwatter
ich habe das fhemweb_minichart.js in contrib abgelegt. Ich denke, dort ist es wegen der komplexeren Einrichtung besser aufgehoben. Wer es testen möchte:
Code Auswählen
{ Svn_GetFile('contrib/fhemweb_minichart.js', 'www/pgm2/fhemweb_minichart.js') } Doku gibt es hier:
https://wiki.fhem.de/wiki/FHEMWEB/MiniChart
Gruß schwatter
#45
Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...
Letzter Beitrag von DS_Starter - 07 Dezember 2025, 18:51:52Nabend,
Deine Werte
sehen zunächst mal nicht schlecht aus, wobei sie tendentiell immer kleiner als der legacy Wert sind. Jetzt müsstest du mal vergleichen wie nah die beiden Prognosen der Realität kommen. Insgesamt scheinst du ja einen recht ausgewogenen Verbrauch über die Zeit zu haben. Dazu passt auch Validation Bit_Fail: 0 -> keine Ausreißer.
Etwas unschön sind die Fehlermaße:
Sie deuten allesamt auf eine schwache Prognosequalität hin. Ich habe diese Werte durch eine KI selbst analysieren lassen und sie kommt auf gleiches Ergebnis:
🎯 Fazit
* Das Modell ist stabil, aber zu glatt. Es liefert konstante Werte und verfehlt die Varianz.
* Kennzahlen zeigen schwache Prognosequalität. Besonders R² und MAPE sind klare Indikatoren.
* Praktisch: Für Grundlast‑Schätzung ok, für Peak‑Forecasting unbrauchbar.
✅ Handlungsempfehlungen
* Feature‑Engineering: Peaks brauchen zusätzliche Eingangsgrößen (z. B. Wetter, Geräte‑Lastprofile, Tagessegmente).
* Architektur: Mehr Kapazität oder andere Aktivierungsfunktionen (z. B. ReLU statt Sigmoid) können helfen, Varianz abzubilden.
* Loss‑Funktion: Statt MSE evtl. Huber‑Loss oder gewichtete Fehler, um Peaks stärker zu berücksichtigen.
* Segmentierte Modelle: Ein Modell für Grundlast, ein Modell für Peaks → kombinieren.
Die Handlungsempfehlungen zielen darauf ab, dass ich im Modul entsprechende Einstellungsmöglichkeiten vorsehen werde damit der User sein Modell anpassen kann um optimierte Ergebnisse zu erzielen.
Die Fehlermaße können auch von einer nicht optimalen Trainingsmethodik kommen, da momentan die Traings- und Validierungsdatensätze chronologisch aufgeteilt werden und man ggf. durch ein shuffling besser den Übergang in das Winterhalbjahr ralisiert weil du z.B. jetzt eine WP im Betrieb hast, die die Trainingsdatensätze:
Trainingsdaten: 6163 (Training=4930, Validierung=1233)
nicht erfassen -> die 4930 Trainingsdatensätze liegen vor dem Winterhalbjahr (wenn sie 1 Jahr abbilden) ohne shuffling. Einstellungsmöglichkeiten werden kommen. Auch die Trainingsmethodik wird noch verfeinert.
Der Realitätscheck wäre interessant.
Mit den Inputs=16 sind bereits viele Featuredaten (auch Wetter) enthalten.
LG,
Heiko
ZitatDie neue Funktion "funktioniert bei mir"Die CPU Auslastung ist normal. Das NN Training findet in einem Nebenprozess statt der sich einen CPU Kern schnappt und ihn ordentlich (nahe 100%) auslastet. Bei einer 4 Core Maschine wird man in Summe 25% mehr Auslastung sehen. Da passiert ordentlich etwas.
(Beim NN-Training gibt es einige Minuten 26 % mehr CPU-Auslastung - RPI4)
Deine Werte
Code Auswählen
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 11 -> consumption forecast: 1799 Wh, legacy value: 2237
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 12 -> consumption forecast: 1807 Wh, legacy value: 2148
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 13 -> consumption forecast: 1807 Wh, legacy value: 2926
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 14 -> consumption forecast: 1809 Wh, legacy value: 2669
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 15 -> consumption forecast: 1810 Wh, legacy value: 2665
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 16 -> consumption forecast: 1810 Wh, legacy value: 2759
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 17 -> consumption forecast: 1808 Wh, legacy value: 2274
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 18 -> consumption forecast: 1722 Wh, legacy value: 2590
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 19 -> consumption forecast: 1720 Wh, legacy value: 2322
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 20 -> consumption forecast: 1718 Wh, legacy value: 2122
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 21 -> consumption forecast: 1716 Wh, legacy value: 2343
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 22 -> consumption forecast: 1714 Wh, legacy value: 2017
2025.12.07 10:21:32 1: Forecast DEBUG> Neural Network - hod: 23 -> consumption forecast: 1713 Wh, legacy value: 2066
sehen zunächst mal nicht schlecht aus, wobei sie tendentiell immer kleiner als der legacy Wert sind. Jetzt müsstest du mal vergleichen wie nah die beiden Prognosen der Realität kommen. Insgesamt scheinst du ja einen recht ausgewogenen Verbrauch über die Zeit zu haben. Dazu passt auch Validation Bit_Fail: 0 -> keine Ausreißer.
Etwas unschön sind die Fehlermaße:
Code Auswählen
MAE: 621.29 Wh
MedAE: 564.48 Wh
RMSE: 0.041
MAPE: 40.472 %
MdAPE: 32.710 %
R²: 0.013
Sie deuten allesamt auf eine schwache Prognosequalität hin. Ich habe diese Werte durch eine KI selbst analysieren lassen und sie kommt auf gleiches Ergebnis:
Code Auswählen
🔍 Interpretation anhand der Prognosewerte
* Dein Netz gibt fast konstante Werte um 1710–1810 Wh aus.
* Die Legacy‑Werte schwanken stark (1673 bis 2926 Wh).
* Das Modell glättet die Zeitreihe, erkennt aber die Peaks (z. B. 2782, 2926 Wh) nicht → dadurch entstehen große Fehler.
Beispiel:
* hod 13: Forecast 1807 Wh vs. Legacy 2926 Wh → Abweichung ~1100 Wh.
* hod 5: Forecast 1734 Wh vs. Legacy 2782 Wh → Abweichung ~1050 Wh.
* Diese großen Abweichungen erklären die hohen MAE/MedAE/MAPE und das niedrige R².🎯 Fazit
* Das Modell ist stabil, aber zu glatt. Es liefert konstante Werte und verfehlt die Varianz.
* Kennzahlen zeigen schwache Prognosequalität. Besonders R² und MAPE sind klare Indikatoren.
* Praktisch: Für Grundlast‑Schätzung ok, für Peak‑Forecasting unbrauchbar.
✅ Handlungsempfehlungen
* Feature‑Engineering: Peaks brauchen zusätzliche Eingangsgrößen (z. B. Wetter, Geräte‑Lastprofile, Tagessegmente).
* Architektur: Mehr Kapazität oder andere Aktivierungsfunktionen (z. B. ReLU statt Sigmoid) können helfen, Varianz abzubilden.
* Loss‑Funktion: Statt MSE evtl. Huber‑Loss oder gewichtete Fehler, um Peaks stärker zu berücksichtigen.
* Segmentierte Modelle: Ein Modell für Grundlast, ein Modell für Peaks → kombinieren.
Die Handlungsempfehlungen zielen darauf ab, dass ich im Modul entsprechende Einstellungsmöglichkeiten vorsehen werde damit der User sein Modell anpassen kann um optimierte Ergebnisse zu erzielen.
Die Fehlermaße können auch von einer nicht optimalen Trainingsmethodik kommen, da momentan die Traings- und Validierungsdatensätze chronologisch aufgeteilt werden und man ggf. durch ein shuffling besser den Übergang in das Winterhalbjahr ralisiert weil du z.B. jetzt eine WP im Betrieb hast, die die Trainingsdatensätze:
Trainingsdaten: 6163 (Training=4930, Validierung=1233)
nicht erfassen -> die 4930 Trainingsdatensätze liegen vor dem Winterhalbjahr (wenn sie 1 Jahr abbilden) ohne shuffling. Einstellungsmöglichkeiten werden kommen. Auch die Trainingsmethodik wird noch verfeinert.
Der Realitätscheck wäre interessant.
Mit den Inputs=16 sind bereits viele Featuredaten (auch Wetter) enthalten.
LG,
Heiko
#46
Anfängerfragen / Aw: Fhem-Log periodisch lösche...
Letzter Beitrag von Otto123 - 07 Dezember 2025, 18:49:07ja ich weiß es ja eigentlich 
Ich hatte Deinen Beitrag als Antwort auf meine Codezeile verstanden, in der geht es ja um $currlogfile (Logfile/FHEM-Log)
Aber genau da ist der Punkt: für das FHEM-Log - wenn man das extern manipuliert - hat man kein reopen - oder sehe ich es nur nicht?
Es kann aber auch sein, ich habe das alles hier falsch verstanden. Ich dachte nur, weil es um Fehlermeldungen geht, muss es doch hier um das Logfile (FHEM-Log) gehen?
Ich hatte Deinen Beitrag als Antwort auf meine Codezeile verstanden, in der geht es ja um $currlogfile (Logfile/FHEM-Log)
Aber genau da ist der Punkt: für das FHEM-Log - wenn man das extern manipuliert - hat man kein reopen - oder sehe ich es nur nicht?
Es kann aber auch sein, ich habe das alles hier falsch verstanden. Ich dachte nur, weil es um Fehlermeldungen geht, muss es doch hier um das Logfile (FHEM-Log) gehen?
#47
Verbrauchsmessung / shelly-em 50A
Letzter Beitrag von taskkill - 07 Dezember 2025, 18:41:43Guten Abend
Habe Shelly-em mit 50A-Klammer, mit MQTT eingebunden und weiß jetzt nicht welches Template dafür richtig wäre.
Kann mir da jemand helfen (welches Template oder fertige RAW) ?
Habe Shelly-em mit 50A-Klammer, mit MQTT eingebunden und weiß jetzt nicht welches Template dafür richtig wäre.
Kann mir da jemand helfen (welches Template oder fertige RAW) ?
Code Auswählen
defmod StromGarten MQTT2_DEVICE shellyem_EC64C9C68993
attr StromGarten model SHEM
attr StromGarten readingList shellyem_EC64C9C68993:shellies/shellyem-EC64C9C68993/online:.* online\
shellyem_EC64C9C68993:shellies/announce:.* { json2nameValue($EVENT) }\
shellyem_EC64C9C68993:shellies/shellyem-EC64C9C68993/announce:.* { json2nameValue($EVENT) }\
shellyem_EC64C9C68993:shellies/shellyem-EC64C9C68993/info:.* { json2nameValue($EVENT) }\
shellyem_EC64C9C68993:shellies/shellyem-EC64C9C68993/relay/0:.* relay_0\
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shellyem_EC64C9C68993:shellies/shellyem-EC64C9C68993/emeter/0/returned_energy:.* emeter_0_returned_energy\
shellyem_EC64C9C68993:shellies/shellyem-EC64C9C68993/emeter/1/energy:.* emeter_1_energy\
shellyem_EC64C9C68993:shellies/shellyem-EC64C9C68993/emeter/1/returned_energy:.* emeter_1_returned_energy
attr StromGarten room Neu
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setstate StromGarten 2025-12-07 16:28:27 uptime 3
setstate StromGarten 2025-12-07 16:28:27 wifi_sta_connected true
setstate StromGarten 2025-12-07 16:28:27 wifi_sta_ip 192.168.178.104
setstate StromGarten 2025-12-07 16:28:27 wifi_sta_rssi -46
setstate StromGarten 2025-12-07 16:28:27 wifi_sta_ssid taskkill
#48
Multimedia / Modul Sonos - Layout / Anzeige...
Letzter Beitrag von Fabiango - 07 Dezember 2025, 18:17:58Hallo FHEM Freunde,
ich habe seit kurzem Sonos und benutze auch das Modul was wirklich super funktioniert.
Meine Frage betrifft die Ansicht (Layout / Anzeige) was viel Platz im Raum einnuimmt.
Vor allem wird die Raum Ansicht auf dem Handy mit dem Style ios12touchpad unübersichtlich.
Kann ich das Layout von der Grösse anpassen oder zum Beispiel die Textfelder (Songname) usw. irgendwo entfernen?
Danke für eure Hilfe.
Gruss, Fabian
ich habe seit kurzem Sonos und benutze auch das Modul was wirklich super funktioniert.
Meine Frage betrifft die Ansicht (Layout / Anzeige) was viel Platz im Raum einnuimmt.
Vor allem wird die Raum Ansicht auf dem Handy mit dem Style ios12touchpad unübersichtlich.
Kann ich das Layout von der Grösse anpassen oder zum Beispiel die Textfelder (Songname) usw. irgendwo entfernen?
Danke für eure Hilfe.
Gruss, Fabian
#49
Anfängerfragen / Aw: Fhem-Log periodisch lösche...
Letzter Beitrag von betateilchen - 07 Dezember 2025, 17:57:40Zitat von: Otto123 am 07 Dezember 2025, 17:48:36das Device Logfile kennt leider kein reopen
Habe ich irgendwo etwas vom device "Logfile" geschrieben?
Zitat von: Otto123 am 07 Dezember 2025, 17:48:36warum weiß ich nicht. Jedes andere FileLog Device kennt reopen
Weil "Logfile" kein reguläres devices vom Type FileLog ist.
Rudi hat das in der Vergangenheit schon mehrfach im Forum erklärt.
ZitatLang:
Logfile ist als passiver Eintrag gedacht, es sollte nur das Code-Doppeln fuer die FHEM-Log Anzeige in FHEMWEB vermeiden.
Aus diesem Grund sind auch viele FileLog Attribute nicht erwünscht.
#50
FHEM Code changes / Revision 30596: fhemweb_minich...
Letzter Beitrag von System - 07 Dezember 2025, 17:51:07Revision 30596: fhemweb_minichart: add minichart widget for FHEMWEB
fhemweb_minichart: add minichart widget for FHEMWEB
Source: Revision 30596: fhemweb_minichart: add minichart widget for FHEMWEB
fhemweb_minichart: add minichart widget for FHEMWEB
Source: Revision 30596: fhemweb_minichart: add minichart widget for FHEMWEB