aiControl
aiConActivate=1
aiConProfile=v1_heatpump
aiConHiddenLayers=64-32
aiConLearnRate=0.002
aiConMomentum=0.5
aiConBitFailLimit=0.34consumer01
HeishaMon_s0:Panasonic
auto=SF_Auto
swstate=Heatpump_State:1:0
etotal=Watthour_Total:kWh:5
type=heatpump
mode=mustNot
icon=sani_floor_heating_neutral
pcurr=readingsGroup_power:W:5
power=4500consumer02
VaillantaroSTOR:Vaillant
power=500
mode=mustNot
icon=sani_heating_heatpump_buffer
type=heater
pcurr=Power_W:W:8
etotal=Energy_WH:kWh:8
swstate=WP_an:1:0
auto=SF_AutoconsumerControl
globalMode=mustNot detailLink=1Information about the neural network for consumption forecasting
last AI training: 2026-05-19 18:17:33 / Runtime in seconds: 1210
AI query status: ok
last AI result generation time: 47.22 ms
Alpha: 1
Consumer number Heat pump: 01
Standardization Limits: PV=16687 Wh, Household Consumption: Min=0 Wh / Max=14430 Wh
Training Data: 3104 Data Records (Training=2483, Validation=621)
Architecture: Inputs=66, Hidden Layers=64-32, Outputs=1
Hyperparameters: Learning Rate=0.002, Momentum=0.5, BitFail-Limit=0.34
Activations: Hidden=SIGMOID, Steepness=0.9, Output=LINEAR
Training Algorithm: INCREMENTAL, Registry Version=v1_heatpump
Random Generator: Mode=2, Period=10
Model Age: 39 h
best model at Epoche: 2160 (max. 15000)
Training MSE: 0.000536
Validation MSE: 0.001643
Validation MSE Average: 0.001751
Validation MSE Standard Deviation: 0.000027
Validation Bit_Fail: 2
Model Bias: 342 Wh
Model Slope: 0.72
Training evaluation: Retrain
MAE: 308.27 Wh
MedAE: 185.64 Wh
RMSE: 361.43 Wh
RMSE relative: 45 %
RMSE Rating: acceptable
MAPE: 36.93 %
MdAPE: 20.70 %
R²: 0.75
Noise Rating: borderline
Recommendation for Bit_Fail: 0.34 (Setting of aiControl->aiConBitFailLimit)
Analysis window: 120 h
Drift RMSE Ratio: 9.73
Semantic Ratio: 1.00
Slope Reference: 0.72
Slope Live: 0.97
Slope Drift: 1.349
Bias Reference: 342
Bias Live: 2623.22
Bias Drift: 2281.71
Score: 8.44
Index: 2.39
Drift Rating: recalibration blocked: unusually high forecast error
Recommendation for Retrain: urgent urgent (Cause: Drift persists – new training required)
last recalibration: -curl -v http://<fehlende-ip>:8090/infoBekommst du da ein XML zurueck das mit "<info deviceID=..." beginnt? Oder gibt es Connection-Refused / Timeout / anderen Inhalt?ZitatWurde eine Veränderung hinsichtlich des Zeitpunkts vorgenommen, ab der (vormittags) ein Wert für die laufende PV-Abweichung erstmals angezeigt wird?Jaein. Es findet eine fortlaufende Hochgewichtung ab Sonnenaufgang statt. Das verhindert eine exorbitante Abweichung am frühen Morgen in den ersten Tagesstunden.
Zitatich bekomme wiederholt retrain Meldungen, obwohl durchgeführt (2.6.10)Der Trainingsprozess beinhaltet maximal drei Durchgänge mit unterschiedlichen Seeds (Startbedingungen). Der Durchlauf mit dem besten Ergebnis wird dann genommen.

Zitat von: vbs am 20 Mai 2026, 20:57:00Vielleicht steh ich auf dem Schlauch, aber ist das nicht irgendwie widersprüchlich?Nö, eigentlich nicht. Längere Code-Beiträge sind seltener im Forum, und sollten laut Forumsregeln auch eher ins Wiki.

ZitatSTORED_MUSIC nach Werks-Reset wieder reinkriegen — habe ich heute nicht abschliessend gelöst (keine alte Bose-App + kein DLNA-Server im Lab). Wenn du nach dem v0.6.0-Update den Snapshot-Button klickst, sehe ich das echte ContentItem-Format und kann den fehlenden Sync-Pfad nachbauen.Von welchem Lautsprecher brauchst Du einen Snapshot?