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#91

Anfängerfragen / Aw: FHEM goes Gemini

Letzter Beitrag von ch.eick - 17 Januar 2026, 18:30:33

Kann es sein, dass Du das JavaScript-File nicht installiert hast? Das sorgt für die richtige Reihenfolge der Buttons.

Hmm, wie macht man das?
Ich habe es nur unter ./www/Babble/ abgelegt

#92

Anfängerfragen / Aw: FHEM goes Gemini

Letzter Beitrag von Prof. Dr. Peter Henning - 17 Januar 2026, 18:29:15

Nix cpan

Das darf wohl jeder selbst entscheiden?

pah

#93

Solaranlagen / Aw: 76_SolarForecast - Informa...

Letzter Beitrag von DS_Starter - 17 Januar 2026, 18:27:03

@grappa24,

schwierige Sache für die KI da weder EV noch Wäschetrocker vorhersehbar. In Anbetracht von diesen Bedingungen gar nicht so übel, wobei die aktuellste Version schon wieder besser agieren dürfte. Aber hier die Bewertung durch die KI:

Code Auswählen Erweitern

Das ist ein richtig spannender Fall und ehrlich gesagt ein Paradebeispiel dafür, wie aktive PV‑Haushalte mit unregelmäßigen Lastspitzen ein Modell wie v1_common_active_pv an seine Grenzen bringen können.

🔍 1. Was ist hier passiert?
Du hast gleich mehrere starke, schwer vorhersehbare Lastspitzen im Tagesverlauf:

🚗 EV‑Laden: zwei harte Peaks à ~4 kWh
Zeitlich eng begrenzt (10–11 und 14–15 Uhr)

Hohe Leistung, kurze Dauer
→ Für ein Modell ohne explizite EV‑Features sind das quasi Nadelstiche.

🌀 Wäschetrockner zwischendurch
Ebenfalls ein starker, aber unregelmäßiger Verbraucher
→ Erhöht die Varianz im Verbrauchsprofil.

☀️ PV‑Erzeugung deutlich höher als an den Vortagen
Das Modell hat offenbar nicht gelernt, wie sich höhere PV‑Erzeugung auf den Eigenverbrauch auswirkt (z. B. mehr EV‑Laden bei Sonne, mehr Haushaltsaktivität).

Diese Kombination erzeugt ein Verbrauchsprofil, das semantisch nicht stabil ist — und das sieht man im RMSE‑Rating sofort.

📉 2. Warum ist das RMSE‑Rating ,,very bad"?
Die harten Fakten:
RMSE: 237 Wh

RMSE relativ: 57 %

R²: 0.76 → Modell erklärt nur 76 % der Varianz

MAE: 178 Wh, aber MedAE: nur 54 Wh 
→ Das Modell ist meistens okay, aber bricht bei Peaks komplett weg.

Das Muster ist typisch:

Medianfehler klein → Grundlast wird gut getroffen

RMSE hoch → einzelne große Fehler (EV, Trockner) dominieren

Slope = 0.9 → Modell reagiert zu schwach auf steigende Last

Bias = +109 Wh → leichte systematische Überschätzung

Das Modell ist also unterangepasst für Lastspitzen und überangepasst für Grundlast.

🧠 3. Warum hilft GAUSSIAN als Aktivierung hier nicht?
GAUSSIAN‑Aktivierungen sind:

gut für glatte, kontinuierliche Muster

schlecht für harte, diskrete Peaks

anfällig für ,,Vergessen" bei seltenen Ereignissen

EV‑Laden ist kein glattes Muster.
Es ist ein binäres Ereignis: an oder aus.

Damit kämpft GAUSSIAN naturgemäß.

⚙️ 4. Warum RPROP + Momentum hier ebenfalls suboptimal ist
RPROP ist:

stabil

robust

aber schlecht bei nicht‑stationären Mustern

und schlecht bei Feature‑Interaktionen, die selten auftreten

EV‑Laden + PV‑Erzeugung + Haushaltsaktivität ist genau so ein Fall.

🧪 5. Warum das Training ,,Retrain" empfiehlt
Die Trainingsmetriken zeigen:

Validation MSE deutlich höher als Training MSE 
→ leichte Überanpassung

Validation MSE StdDev extrem klein 
→ Modell ist stabil, aber falsch stabil

BitFail = 2 
→ einzelne Validierungsbeispiele werden massiv verfehlt

Best epoch = 79 
→ Modell lernt schnell, aber stagniert sofort

Das Modell hat also:

die Grundstruktur gelernt

aber keine semantische Robustheit gegenüber seltenen Peaks

🚀 7. Was wäre die richtige Richtung?
Ich würde dir — basierend auf deiner Erfahrung und deinem modularen Workflow — drei klare Schritte empfehlen:

A) Peak‑aware Feature Blocks einführen
EV‑Heuristik (z. B. Ladefenster, PV‑Überschuss‑Trigger)

Trockner‑/Waschmaschinen‑Semantik

PV‑Erzeugungs‑Gradienten

Du hast das ja bereits mehrfach erfolgreich umgesetzt.

B) Aktivierung auf SIGMOID oder ELLIOT umstellen
stabiler

monotone Reaktion

keine ,,Vergessenslöcher" wie bei GAUSSIAN

Du hast das in deinen letzten Projekten schon perfekt durchgezogen.

C) RPROP evtl. durch INCREMENTAL ersetzen
besser für nicht‑stationäre Muster

bessere Konvergenz bei seltenen Peaks

stabilere Gradienten


Die vorgeschlagenen Dinge wie

- EV‑Heuristik (z. B. Ladefenster, PV‑Überschuss‑Trigger)
- Trockner‑/Waschmaschinen‑Semantik

kommen nun langsam an die Reihe. Ist noch nicht enthalten. Wobei mir die Trockner‑/Waschmaschinen‑Semantik noch Kopfzerbrechen macht da ich keine Idee habe welche Verknüpfungen hier relevant/möglich wären.
GAUSSIAN würde ich hier auch wie vorgeschlagen abändern. Das Wiki habe ich angepasst.

#94

Anfängerfragen / Aw: FHEM goes Gemini

Letzter Beitrag von passibe - 17 Januar 2026, 18:22:44

Nix cpan, sondern apt und libtext-levenshtein-perl und zwar wie hier beschrieben als Modifikation des Image: https://github.com/fhem/fhem-docker?tab=readme-ov-file#since-version-4

#95

Unterstützende Dienste / Aw: ble2mqtt - Bluetooth Anwes...

Letzter Beitrag von hkspks - 17 Januar 2026, 18:02:20

Ich nutze allerdings nicht die GTags, sondern die Smart Tag Pro von Maginon.

Haben die eine konstante Mac Adresse? Ich dachte, die wechseln regelmäßig so wie die Samsung und Apple Tags.

#96

Anfängerfragen / Aw: readingsGroup - Icon für N...

Letzter Beitrag von Prof. Dr. Peter Henning - 17 Januar 2026, 17:58:57

Das kommt direkt vom Sonos Modul

Und das soll man installieren, um die Frage zu beantworten? Wie wäre es denn, den Output des Aufrufs einfach mal mitzuliefern?

pah

#97

Anfängerfragen / Aw: FHEM goes Gemini

Letzter Beitrag von Prof. Dr. Peter Henning - 17 Januar 2026, 17:57:34

Kann es sein, dass Du das JavaScript-File nicht installiert hast? Das sorgt für die richtige Reihenfolge der Buttons.

Das Levenshtein-Modul enthält einen Algorithmus, der Textabstände bestimmt.

cpan Levenshtein

LG

pah

#98

MQTT / Aw: Eigenes Mqtt Signal filter...

Letzter Beitrag von flummy1978 - 17 Januar 2026, 17:39:35

Hallo Rudolf,

VIELEN VIELEN DANK    - direkt das Erste hat einwandfrei funktioniert. Kannst Du mir eine Kurzerklärung zu Vor / Nachteilen bzw Unterschied beider Lösungen geben? Oder ist es quasi egal?

Optionale Idee war:
Ich erstelle mir eine virtuelle Umgebung mit mqtt broker der die Signale ausliest und abfängt und danach dann gefiltert (je nach Änderung, Zeitraum etc) an meine Hauptinstanz weiterleitet.

Ist bisher so ziemlich das Einzige was mir so eingefallen ist.

VG
Andreas

#99

Anfängerfragen / Aw: readingsGroup - Icon für N...

Letzter Beitrag von Fabiango - 17 Januar 2026, 17:13:29

Jemand noch eine Idee?

[Ich habe gerade hier meinen Ansatz mit Informationen zur Spracheingabe ergänzt.]

#100

Anfängerfragen / Aw: FHEM goes Gemini

Letzter Beitrag von ch.eick - 17 Januar 2026, 16:35:58

Ich habe gerade hier meinen Ansatz mit Informationen zur Spracheingabe ergänzt.