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#91

Bastelecke / Aw: Entwicklung SIGNALduinoAdv...

Letzter Beitrag von DerD - 14 Mai 2026, 11:29:54

Die Teile hatte ich mir bei Ali auch schon mal angeschaut. Wenn 2 Module reichen, könnte das ja so wie im Bild aussehen. Auch GPIO22 steht bei den Modulen nicht direkt zur Verfügung, damit würde Bank D auch wegfallen.

Falls Interesse besteht, route ich ich das aus. Hilfreich wäre auch die Info, ob jeweils für doppeltes Modul mit break-out-board oder einfach E07-x00MM10S reicht.

#92

Bastelecke / Aw: unbekanntes Funkprotokoll ...

Letzter Beitrag von DerD - 14 Mai 2026, 11:17:15

Für das Senden muss ich noch was im 00_SIGNALduino... Modul ergänzen

damit kein

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Radio A is not active! kommt? Und kann es sein, dass ein einfaches

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set sduino raw SRA;;... mir derzeit meine cconfig zerschießt?

Hier ist der rfmode, eingelesen wird er mit "get raw"

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CW000D,022D,0307,04D3,0591,063D,0704,0832,0D21,0E6B,0FF6,1057,1143,1200,1323,14B9,1531,1700,1818,1914,1B07,1C00,1D90,23E9,242A,2500,2611,3D00,3E00,4045,4162,4249,436E,4473,4574,4661,4774

Dazu noch eine Frage: es werden auch Werte in Register oberhalb 0x2F geschrieben, wie 0x3D die read-only sind oder 0x40 etc die es laut Datenblatt gar nicht gibt. Was hat es denn damit auf sich? Über ccreg 99 werde die ja auch nicht ausgelesen.

Das müsste vorläufig auch ohne ein extra Modul gehen.
Dafür in einem dummy readings erzeugen
z.B.
123_on
123_off
456_on
456_off

Oder pro device ein dummy

Der Code dafür kann evtl da "99_myUtils.pm" abgelegt werden.

Ich fürchte, das gehört zu den Anfängerfragen wie ich das genau mache, aber mein notify aktiviert im dummy "myZimmer" leider nichts.

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define ntf_update_dmsg notify MySignalPicoLAN:LASTDMSG:.* set myZimmer $EVTPART1
#   CFGFN     
#   DEF        MySignalPicoLAN:LASTDMSG:.* set myZimmer $EVTPART1
#   FUUID      6a05829a-f33f-3e5d-77b9-f56c1e566698069a
#   NAME       ntf_update_dmsg
#   NOTIFYDEV  MySignalPicoLAN
#   NR         75
#   NTFY_ORDER 50-ntf_update_dmsg
#   REGEXP     MySignalPicoLAN:LASTDMSG:.*
#   STATE      active
#   TYPE       notify
#   eventCount 1
#   READINGS:
#     2026-05-14 10:06:50   state           active
#
setstate ntf_update_dmsg active
setstate ntf_update_dmsg 2026-05-14 10:06:50 state active



#93

Multimedia / Aw: Modul für Kodi (ehemals 70...

Letzter Beitrag von vbs - 14 Mai 2026, 11:15:27

Nach dem Motto "keine Rückmeldung ist gute Rückmeldung" gehe ich mal davon aus, dass das soweit funktioniert und keine weiteren Probleme macht und hab es daher in fhem eingecheckt. Also ab morgen im update.

#94

Sprachsteuerung / Aw: homebridge/homekit

Letzter Beitrag von Larsihasi - 14 Mai 2026, 11:02:39

Kleiner Erfahrungsbericht für alle, die seit dem Homebridge-2.0-Update und dem iOS-Update auf 26.5 plötzlich ,,keine Antwort" bei ihren FHEM-Geräten in Apple Home haben – bei mir war es exakt dieses Bild:

Plugin lud sauber, longpoll zu FHEM lief, alle Devices wurden korrekt enumeriert und gecached, Bridge war im Netz erreichbar – aber Apple Home zeigte alle FHEM-Geräte als ,,keine Antwort". Im Log immer wieder:

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[homebridge-fhem] This plugin generated a warning from the characteristic 'On':
characteristic value expected boolean and received undefined.
Setup: Pi 5, Homebridge 2.0.2, HAP v2.1.6, Node.js v24.15.0, homebridge-fhem 0.5.42.

Spannend daran: Die Warning gibt's laut älteren GitHub-Issues schon länger, hat aber bisher nie zu ,,keine Antwort" geführt. Bei mir kippte das Bild erst mit iOS 26.5. Naheliegende Vermutung: Apple ist seit 26.5 strikter bei der Typvalidierung der Charakteristik-Werte, und das Plugin liefert in manchen Fällen `undefined` statt eines sauberen Boolean.

**Was bei mir NICHT geholfen hat:**
- mDNS-Advertiser von ciao auf Bonjour HAP
- cachedAccessories löschen
- Bridge in Apple Home entfernen und neu pairen
- `bind` aufs Interface festnageln (am Pi 5 heißt es ohnehin `end0` statt `eth0`)

**Was geholfen hat:** Downgrade auf Homebridge 1.8.4. Bei hb-service-Paketinstallation geht das nur direkt im richtigen Pfad, sonst landet npm im globalen Verzeichnis und greift nicht:

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bash
sudo hb-service stop
cd /var/lib/homebridge
sudo npm install --unsafe-perm homebridge@1.8.4
sudo hb-service start

Danach prüfen:

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bash
cat /var/lib/homebridge/node_modules/homebridge/package.json | grep '"version"'

Sollte `"version": "1.8.4"` zeigen. Apple Home hatte die FHEM-Geräte dann sofort wieder erreichbar, ohne Re-Pairing. Und in der UI sicherheitshalber Auto-Update für Homebridge ausschalten, sonst zieht's einen beim nächsten Lauf wieder auf 2.x.

**Zur Lage beim Plugin:** Andre hat in den letzten Tagen offenbar aktiv geschraubt, inzwischen ist 0.5.46 draußen (vorher 0.5.42). Auf GitHub gibt's einen Issue von bones78 vom 7. Mai (#114) mit identischem Symptombild, die Versions-Frequenz lässt hoffen, dass der 2.0-Fix in Arbeit ist:

https://github.com/justme-1968/homebridge-fhem/issues/114

Viele Grüße

#95

Sonstige Systeme / Aw: Support-Thread Modul 36_Sh...

Letzter Beitrag von Shadow3561 - 14 Mai 2026, 10:16:36

Moin und einen schönen Vatertag,

Ich nutze version

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36_Shelly.pm:v6.5.15-s31139/2026-04-21 für meinen Shelly Pro 3EM
Dazu habe ich eine Frage.
Was bedeuten die readings

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Purchased_Energy_S und

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Purchased_Energy_T
imd

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Purchased_Energy_T habe ich einen Wert den ich absolut nicht zuordnen kann

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Purchased_Energy_T 1.66475359739714e+290
Irgendwie werde ich daraus nicht schlau aber vielleicht kann ir ja jemand auf die Sprünge helfen.
Ich benötige eine reading was mir die bezogene Energie liefert und eines was mir die eingespeiste Energie liefert. Ich dachte es sollten die readings

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Total_Energy_S -974800
Total_Energy_T 3.2938266762747e+289 sein, doch auch dort Werte mit denen ich nichts anfangen kann.
Bin für jede Hilfe dankbar.

Gruss,
Daniel

#96

Sonstige Systeme / Aw: Blink Security Home Kamera...

Letzter Beitrag von JWRu - 14 Mai 2026, 10:15:26

Ich werde wohl das mal ausprobieren: https://github.com/weirdtangent/blink2mqtt (beruht auf blinkpy).
Den Docker-Container kann ich auf meinem Synology NAS laufen lassen.
Ich hoffe, dass ich in den nächsten Wochen mal dazu komme und werde dann hier und in dem anderen Thread (blink-mqtt-bridge) berichten.

[starkes Oversampling]

#97

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von DS_Starter - 14 Mai 2026, 10:03:59

aiConAbsOversample=0.25
->> das ist wohl zu hoch von mir gewählt.

Ja, sehr wahrscheinlich, siehe:

* 0.25 – 0.40 (25–40%) - starkes Oversampling, für sehr unausgewogene Datensätze mit extrem wenigen Abwesenheiten, kann übertreiben!

Technisch werden aus den wenigen Datensätzen mit Abwesenheiten (presence=0) neue Datensätze erzeugt und eingesetzt. Die Gewichtung dieser Daten wird dadurch im Trainingsprozess verstärkt, negativ wie positiv.
Das muß man also mit Vorsicht einsetzen.

#98

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von 300P - 14 Mai 2026, 09:53:36

Glaube ich habe den Auslöser für meine super tollen Drifter- bzw. CON-WOW-Ergebnisse bei mir gefunden:

aiConAbsOversample=0.25
->> das ist wohl zu hoch von mir gewählt.

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026.05.09 20:12:50 1: Forecast DEBUG> AI FANN - Absence oversampling: original=286 absent, target_ratio=25%, needed=3017, added=2731. New total=12069 records (absent share=25.0%)


Beim Trainigstart heute / vorhin kam wieder nach 1 Wert schon BitFail= 0
...trotzdem Tausende weitere Logzeilen mit Berechnungsergebnissen.....

so was macht mich mißtrauisch 

Code Auswählen Erweitern

2026.05.14 09:19:21 1: Forecast DEBUG> AI FANN - Absence oversampling: original=294 absent, target_ratio=25%, needed=3051, added=2757. New total=12204 records (absent share=25.0%)
2026.05.14 09:19:21 1: Forecast DEBUG> First attempt 0 with Seed=638160
2026.05.14 09:19:21 1: Forecast DEBUG> AI FANN Training started with Params:
input datasets=12204,
Registry version=v1_heatpump_active_pv,
training algo=FANN_TRAIN_INCREMENTAL,
output AF=LINEAR,
hidden AF=ELLIOT_SYMMETRIC,
hidden Neurons=80-40,
hidden steepness=1.0,
max. Epoches=15000,
mse_error=0.001,
learning rate=0.00200,
learning momentum=0.8,
BitFail limit: 0.28,
Data sharing=split after shuffle of training data and use AI internal shuffle (Train=9763, Test=2440),
Data shuffle=2 (period=20)
2026.05.14 09:19:22 1: Forecast DEBUG> Epoche 1: Train MSE=0.009878, Val MSE=0.008495, Val MAE=0.070334, Val MedAE=0.057356, Bit_Fail=24 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:19:23 1: Forecast DEBUG> Epoche 2: Train MSE=0.006709, Val MSE=0.006639, Val MAE=0.066407, Val MedAE=0.054215, Bit_Fail=0 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:19:24 1: Forecast DEBUG> Epoche 3: Train MSE=0.004458, Val MSE=0.005276, Val MAE=0.059123, Val MedAE=0.053290, Bit_Fail=0 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:19:25 1: Forecast DEBUG> Epoche 4: Train MSE=0.003945, Val MSE=0.004404, Val MAE=0.053285, Val MedAE=0.045342, Bit_Fail=0 -> Snap metric improved


Jetzt neuer Versuch mit :
aiConAbsOversample=0.10

Code Auswählen Erweitern

2026.05.14 09:34:15 1: Forecast DEBUG> AI FANN - Absence oversampling: original=294 absent, target_ratio=10%, needed=1017, added=723. New total=10170 records (absent share=10.0%)
2026.05.14 09:34:16 1: Forecast DEBUG> First attempt 0 with Seed=956776
2026.05.14 09:34:16 1: Forecast DEBUG> AI FANN Training started with Params:
input datasets=10170,
Registry version=v1_heatpump_active_pv,
training algo=FANN_TRAIN_INCREMENTAL,
output AF=LINEAR,
hidden AF=ELLIOT_SYMMETRIC,
hidden Neurons=80-40,
hidden steepness=1.0,
max. Epoches=15000,
mse_error=0.001,
learning rate=0.00200,
learning momentum=0.8,
BitFail limit: 0.28,
Data sharing=split after shuffle of training data and use AI internal shuffle (Train=8136, Test=2033),
Data shuffle=2 (period=20)
2026.05.14 09:34:17 1: Forecast DEBUG> Epoche 1: Train MSE=0.010520, Val MSE=0.010959, Val MAE=0.087255, Val MedAE=0.083240, Bit_Fail=18 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:17 1: Forecast DEBUG> Epoche 2: Train MSE=0.007831, Val MSE=0.009136, Val MAE=0.077880, Val MedAE=0.070504, Bit_Fail=5 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:18 1: Forecast DEBUG> Epoche 3: Train MSE=0.005414, Val MSE=0.007079, Val MAE=0.067047, Val MedAE=0.058759, Bit_Fail=3 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:19 1: Forecast DEBUG> Epoche 4: Train MSE=0.004304, Val MSE=0.005714, Val MAE=0.060038, Val MedAE=0.051889, Bit_Fail=2 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:19 1: Forecast DEBUG> Epoche 5: Train MSE=0.004044, Val MSE=0.005043, Val MAE=0.056088, Val MedAE=0.047296, Bit_Fail=2 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:20 1: Forecast DEBUG> Epoche 6: Train MSE=0.003946, Val MSE=0.004730, Val MAE=0.053946, Val MedAE=0.044954, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:21 1: Forecast DEBUG> Epoche 7: Train MSE=0.003890, Val MSE=0.004557, Val MAE=0.052602, Val MedAE=0.043257, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:21 1: Forecast DEBUG> Epoche 8: Train MSE=0.003849, Val MSE=0.004444, Val MAE=0.051639, Val MedAE=0.042007, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:22 1: Forecast DEBUG> Epoche 9: Train MSE=0.003816, Val MSE=0.004363, Val MAE=0.050882, Val MedAE=0.041097, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:22 1: Forecast DEBUG> Epoche 10: Train MSE=0.003789, Val MSE=0.004301, Val MAE=0.050253, Val MedAE=0.039772, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:23 1: Forecast DEBUG> Epoche 11: Train MSE=0.003766, Val MSE=0.004250, Val MAE=0.049714, Val MedAE=0.038807, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:24 1: Forecast DEBUG> Epoche 12: Train MSE=0.003745, Val MSE=0.004208, Val MAE=0.049244, Val MedAE=0.038120, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:24 1: Forecast DEBUG> Epoche 13: Train MSE=0.003727, Val MSE=0.004174, Val MAE=0.048835, Val MedAE=0.037742, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:25 1: Forecast DEBUG> Epoche 14: Train MSE=0.003710, Val MSE=0.004146, Val MAE=0.048476, Val MedAE=0.037400, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:26 1: Forecast DEBUG> Epoche 15: Train MSE=0.003694, Val MSE=0.004122, Val MAE=0.048161, Val MedAE=0.036715, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:26 1: Forecast DEBUG> Epoche 16: Train MSE=0.003680, Val MSE=0.004103, Val MAE=0.047885, Val MedAE=0.036138, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:27 1: Forecast DEBUG> Epoche 17: Train MSE=0.003666, Val MSE=0.004087, Val MAE=0.047641, Val MedAE=0.035685, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:28 1: Forecast DEBUG> Epoche 18: Train MSE=0.003653, Val MSE=0.004074, Val MAE=0.047428, Val MedAE=0.035457, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:28 1: Forecast DEBUG> Epoche 19: Train MSE=0.003641, Val MSE=0.004064, Val MAE=0.047242, Val MedAE=0.035230, Bit_Fail=1 -> Snap metric improved
2026.05.14 09:34:30 1: Forecast DEBUG> Epoche 21: Train MSE=0.005799, Val MSE=0.004635, Val MAE=0.048877, Val MedAE=0.034547, Bit_Fail=1 -> Snap weighted rmse improved
2026.05.14 09:34:30 1: Forecast DEBUG> Epoche 22: Train MSE=0.005641, Val MSE=0.004596, Val MAE=0.048539, Val MedAE=0.034717, Bit_Fail=1 -> Snap weighted rmse improved
2026.05.14 09:34:31 1: Forecast DEBUG> Epoche 23: Train MSE=0.005519, Val MSE=0.004600, Val MAE=0.048449, Val MedAE=0.033969, Bit_Fail=1 -> Snap weighted rmse improved
2026.05.14 09:34:32 1: Forecast DEBUG> Epoche 24: Train MSE=0.005410, Val MSE=0.004629, Val MAE=0.048512, Val MedAE=0.033811, Bit_Fail=1 -> Snap weighted rmse improved
2026.05.14 09:34:33 1: Forecast DEBUG> Epoche 26: Train MSE=0.005211, Val MSE=0.004744, Val MAE=0.048981, Val MedAE=0.033613, Bit_Fail=1 -> Snap weighted rmse improved
2026.05.14 09:35:22 1: Forecast DEBUG> Epoche 100: Train MSE=0.003605, Val MSE=0.009403, Val MAE=0.071706, Val MedAE=0.049997, Bit_Fail=32
2026.05.14 09:36:29 1: Forecast DEBUG> Epoche 200: Train MSE=0.003056, Val MSE=0.008448, Val MAE=0.063368, Val MedAE=0.039779, Bit_Fail=27
2026.05.14 09:37:01 1: PERL WARNING: Argument "" isn't numeric in sprintf at (eval 259912) line 1.
2026.05.14 09:37:35 1: Forecast DEBUG> Epoche 300: Train MSE=0.002764, Val MSE=0.010413, Val MAE=0.075234, Val MedAE=0.054856, Bit_Fail=34
2026.05.14 09:38:39 1: Forecast DEBUG> Epoche 400: Train MSE=0.002583, Val MSE=0.007742, Val MAE=0.060097, Val MedAE=0.037552, Bit_Fail=25
2026.05.14 09:39:44 1: Forecast DEBUG> Epoche 500: Train MSE=0.002410, Val MSE=0.008633, Val MAE=0.064715, Val MedAE=0.042794, Bit_Fail=35
2026.05.14 09:40:49 1: Forecast DEBUG> Epoche 600: Train MSE=0.002265, Val MSE=0.009091, Val MAE=0.064608, Val MedAE=0.040543, Bit_Fail=40
2026.05.14 09:41:54 1: Forecast DEBUG> Epoche 700: Train MSE=0.002152, Val MSE=0.008678, Val MAE=0.063506, Val MedAE=0.039698, Bit_Fail=38
2026.05.14 09:42:01 1: PERL WARNING: Argument "" isn't numeric in sprintf at (eval 274625) line 1.
2026.05.14 09:42:59 1: Forecast DEBUG> Epoche 800: Train MSE=0.002042, Val MSE=0.009026, Val MAE=0.064545, Val MedAE=0.040666, Bit_Fail=46
2026.05.14 09:44:04 1: Forecast DEBUG> Epoche 900: Train MSE=0.001937, Val MSE=0.008428, Val MAE=0.062749, Val MedAE=0.040911, Bit_Fail=39
2026.05.14 09:45:10 1: Forecast DEBUG> Epoche 1000: Train MSE=0.001850, Val MSE=0.008596, Val MAE=0.063272, Val MedAE=0.040617, Bit_Fail=42
2026.05.14 09:45:27 1: Forecast DEBUG> Early stopping bei Epoche 1026 (no improvement since 1000 epochs)
2026.05.14 09:45:27 1: === Snapshot-Statistik ===
2026.05.14 09:45:27 1: Metric-Improvement Snapshots:              19 (letzte Epoche: 19)
2026.05.14 09:45:27 1: Weighted-RMSE-Proxy-Improvement Snapshots: 5 (letzte Epoche: 26)
2026.05.14 09:45:27 1: Bit-Improvement Snapshots:                 0 (letzte Epoche: 0)
2026.05.14 09:45:27 1: Bit-Tradeoff Snapshots:                    0 (letzte Epoche: 0)
2026.05.14 09:45:27 1: Forecast DEBUG> Best Snapshot reloaded from Epoche 26: Train MSE=0.005211, Val MSE=0.004744, Val MAE=0.048981, Val MedAE=0.033613, Bit_Fail=1,
2026.05.14 09:45:27 1: Forecast DEBUG> Run Validation Test with 20% of Input data ...
2026.05.14 09:45:27 1: Forecast DEBUG> Validation finished - Best Training MSE=0.005211, Validation MSE=0.004744, Validation Bit_Fail=1
2026.05.14 09:45:27 1: Forecast DEBUG> Retrain check ->

Das sieht "besser" aus - warten wir mal was an Ergebnis kommt....

[contotal]

#99

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von DS_Starter - 14 Mai 2026, 09:52:13

Guten Morgen,

ich wünsche allen ebenfalls einen schönen Feiertag. 


@Shadow3561,

die grauen Balken sind consumptionForecast und die blauen gridconsumption. Jedoch wird bei gridconsumption der Eigenverbrauch von der PV mitgerechnet, ebenso der Teil der in den Akku geht

gridconsumption ist ein Wert der direkt aus dem gemessenen bzw. gelieferten Wert von setupMeterDev->contotal abgeleitet wird. Er ist ebenfalls in den Readings Today_HourXX_GridConsumption ersichtlich.

D.h. sind dort andere Bestandteile als nur der Netzbezug enthalten, muß man das angegebene Reading in setupMeterDev->contotal überprüfen. Dort ist anzugeben:

contotal    
    Reading welches die Summe der aus dem Netz bezogenen Energie liefert (ein sich stetig erhöhender Zähler)
   Wird der Zähler zu Beginn des Tages auf '0' zurückgesetzt (Tageszähler), behandelt das Modul diese Situation entsprechend.
   In diesem Fall erfolgt eine Meldung im Log mit verbose 3.


Zur Kontrolle kan man ctrlDebug=collectData aktivieren. Man sieht dann etwa:

Code Auswählen Erweitern

2026.05.14 09:47:49.718 1: SolCast DEBUG> collect Energy Meter data - device: SMA_Energymeter =>
2026.05.14 09:47:49.718 1: SolCast DEBUG> gcon: 19.7 W, gfeedin: 0 W, contotal: 3497.6 Wh, feedtotal: 37117.3 Wh
Relevant ist gcon für den aktuellen Bezug, dargestellt in der Flußgrafik. Der Wert in contotal ist der totale Energiebezug aus dem der Stundenwert abgeleitet wird. Dieser Wert wäre in deinem beschriebenen Kontext relevant.

LG,
Heiko

#100

TabletUI / Aw: FTUI version 3

Letzter Beitrag von Jojo11 - 14 Mai 2026, 09:03:42

Hallo,

kann es sein, dass sich mit einem der letzten Updates etwas am "hidden"-Attribut in Charts geändert hat?
Mit folgender Definition konnte ich einzelne Datensätze per Button ein- und ausblenden:

Code Auswählen Erweitern

<ftui-chart-data fill type="bar" background-color="rgba(255, 186, 8 ,0.5)" color="rgba(250, 163, 7,1)" stack="stack1" log="lgprxy" spec="Func:myPVplot2(2)" [update]="PVStats:button_pvforecasttmrrw" [hidden]="PVStats:button_pvforecasttmrrw | map('off:false,on:true')"></ftui-chart-data>
hidden="true" scheint zu funktionieren, aber ein hidden="false" sorgt trotzdem dafür, dass der entsprechende Datensatz ausgeblendet wird.

Bei einem label funktioniert es mit der gleichen [hidden]-Definition noch.
Ein

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[style]="PVStats:button_pvforecasttmrrw | map('on:``, off:`display: none;`')"
funktioniert auch nicht (mehr?).